Performance matters!
1.19K subscribers
11 photos
2 files
63 links
Канал про SRE, Linux и производительность от Александра Лебедева (@alebsys).

Разбираю сбои, ускоряю системы, делюсь опытом.

🔹 Обо мне: alebedev.tech/about
🧑‍💻 Менторинг: alebedev.tech/mentoring
Download Telegram
Channel created
Channel name was changed to «Troubleshooting & Performance Newsletter»
Заглавный пост. TODO
TCP Retransmission May Be Misleading (2023) by Arthur Chiao

Про типы TCP ретрансмитов в linux, как наблюдать и влиять на них.

tags: #linux #network #tcp
👍1
Optimizing web servers for high throughput and low latency by Dropbox.tech

Разбор всех компонентов Linux машины участвующих в обработке трафика и методы оптимизаций их производительности, от типов CPU и до алгоритмов сжатия.

tags: #linux #performance #network #tuning
👍2
CPU Utilization is Wrong by Brendan Gregg

B. Gregg показывает почему метрика утилизации %CPU может вводить в заблуждение - она включает в себя не только время затраченное на полезную работу CPU, но и ожидание обращения к памяти.

Как решение предлагается ориентироваться на показатель IPC (instructions per cycle), доступный в perf stat, atop, perf коллектор в node_exporter, etc.

tags: #linux #performance #metrics #cpu
👍31
A Complete Guide of 'ss' Output Metrics by Mark Zhu

Самое подробное описание использования утилиты ss что я встречал.

tags: #network #linux #troubleshooting #tooling
👍2
TCP Puzzlers by Dave Pacheco

Исследуется поведение TCP протокола в ситуациях как нормального закрытия соединений так и при:

* отключение питания сервера
* перезагрузка сервера
* внештатный обрыв соединения.

Авто подсвечивает не совсем очевидные моменты, о которых хорошо бы знать.

tags: #tcp #network
👍2
CPU pinning та тема о которой постоянно слышу, но разобраться в деталях еще не привелось.

Это странно, потому как применение подхода в нужном месте в нужное время способно принести пользу, навскидку:

- улучшить локальность кеша за счёт планирования на ограниченный набор ядер;
- снизить оверхед от переключения контекста, что не бесплатно.

На днях вдохновлялся статьей Predictive CPU isolation of containers at Netflix, где ребята борются с проблемой “шумного соседа” используя ML - прогнозируют тип workload’а и выставляют контейнеру подходящие параметры на старте: использовать ли CPU pinning, на какой NUMA Ноде стоит планироваться, чтобы не аффектить соседей и тому подобное.

Далее гугл подбросил ссылку на white paper The Art of CPU-Pinning. Авторы провели ресерч для каких типов нагрузок (CPU bound / IO bound) в каких окружениях (Bare-metal, VM, container on VM, container on Baremetal) как влияет CPU pinning.

Нашел себе чтение на ближайшие дни.
👍2