Optimizing Linux Memory Management for Low-latency / High-throughput Databases
Optimizing Linux Memory Management for Low-latency / High-throughput Databases Co-author: Cuong Tran Table of Contents Introduction Setting up the context Reproducing and understanding Linux's zone reclaim behavior NUMA memory rebalancing also triggers direct page scans Lessons learned Introduction GraphDB is the storage layer of LinkedIn's real-time distributed social graph service. Our service h
Etsukata blog: Hadoop : CPU system 使用率高騰 "zone_reclaim_mode = 1" 編
はじめに 会社で PB 級の Hadoop クラスタを運用していますが、ある日から Datanode の CPU system (Kernel 内での CPU 使用率) が高騰し、Job が遅延するという症状が発現しました。Hadoop で CPU system 高騰というと、 Transparent HugePage 設定が有名ですが、そちらについては既に特定し、対策済みでした。 THP と Hadoop に関係については下記 Blog が詳しいです。 Transparent Huge Pages and Hadoop Workloads 今回は THP ではなく、 "zone_reclaim_mode" の設定による性能劣化について、現象から原因特定に至るまでの経緯と、推奨する設定について解説します。 現象 観測された現象について簡単に箇条書きします。 CPU user が 5% 程度
Linux Performance
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
カーネルハッカー・小崎資広の「コードを読む技術」 | サイボウズ式
サイボウズ・ラボの西尾 泰和さんが「エンジニアの学び方」について探求していく連載の第2回（毎週火曜日に掲載、これまでの連載一覧）。「WEB+DB PRESS Vol.80」（2014年4月24日発売）に執筆した「エンジニアの学び方──効率的に知識を得て，成果に結び付ける」の続編です。（編集部） 文：西尾 泰和 イラスト：歌工房 この連載では「エンジニアの学び方」をテーマにインタビューを行い、どういう「学び方」をしているのか探求していきたいと思っています。第1弾は、富士通のエンジニアとしてLinuxカーネルの開発に参加されている小崎資広さんです。 Linuxカーネルは、ソースファイルだけで3万5000個以上、行数にして1500万行を超える、巨大ソフトウェアです。小崎さんが、どうやってこの巨大なソースコードと戦っているかは、きっと「エンジニアの学び方」の参考になるはずです。
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