这篇文章是关于使用 Kubectl 进行 Kubernetes 诊断的指南。 列出了 100 个 Kubectl 命令,这些命令对于诊断 Kubernetes 集群中的问题非常有用。 这些问题包括但不限于: 集群信息: 1. 显示 Kubernetes 版本:kubectl version 2. 显示集群信息:kubectl cluster-info 3. 列出集群中的所有节点:kubectl get nodes 4. 查看一个具体的节点详情:kubectl describe node <node-name> 5. <custom-resource-instance-name>这些命令应该可以帮助你诊断 Kubernetes 集群以及在其中运行的应用程序。 资源伸缩和自动伸缩 1. 确保将<namespace>、<pod-name>、<deployment-name>等占位符替换为你的集群和用例的实际值
下面让我们正式进入《一问一实验:AI 版》第 62 期,看看 ChatDBA 最新效果以及与热门大模型 DeepSeek-R1 的故障诊断效果对比(结尾)。 问题 新增 OceanBase 备集群租户数据同步异常 在 OceanBase 主备集群关系搭建后,发现新建的备集群中存在一个租户,一直没有进行数据同步。 ChatDBA 根据错误日志信息得出初步结论,新增租户在备集群中没有分配资源池,系统资源不足,并给出下一步排查步骤以及解决方法。 交互轮次 4/4 实验总结 OceanBase 备集群中存在无法同步租户可能由以下原因导致: 资源池配置错误:租户未正确分配资源池,导致无法分配副本。 系统资源不足:备集群计算或存储资源不足,阻碍同步。 主备配置不一致:主备集群租户配置或分区分配策略不匹配。 网络问题:主备之间网络不稳定或高延迟,影响数据传输。
集群 bulk 拒绝的含义bulk 即集群索引写入,bulk 拒绝表示集群当前节点的 bulk 请求超出了节点的默认 queue 容量,默认容量为1024。 定位集群 bulk 拒绝的原因1、判断集群 bulk 拒绝情况通过观察集群的监控和日志,判断集群当前是否发生了 bulk 拒绝image.pngimage.png2、确认当前拒绝的请求量GET _cat s=queue:desc&vimage.png3、排查 bulk 拒绝的原因(1)确认是否有写入突增查看相关监控指标,确认集群在问题时间点是否有相应的写入突增image.png确认集群当前的写入并发是否达到集群瓶颈 因此,若集群的写入已达到集群瓶颈,即会发生写入拒绝,建议升级配置。 /document/product/845/19551若根据文档难以计算,可灵活使用“新建集群”——“elasticsearch集群配置评估工具”获取合适的集群规格image.png2、bulk 请求体设置不合理原厂建议单个
数据库集群的故障可能导致业务中断,并对企业的运作造成重大的影响。针对如何有效诊断和恢复YashanDB数据库集群中的故障,我们在本文中将深入探讨故障诊断的技术方案及恢复操作的最佳实践。 YashanDB集群架构概述YashanDB支持单机(主备)、分布式集群和共享集群的部署架构。每种架构都设计了特定的机制以实现数据的高可用与一致性。 YashanDB集群通常采用主备或共享集群架构,通过复制及自动故障转移来保证服务的稳定性。在架构中,节点间的数据同步、日志传输和查询执行是保持数据一致性的关键部分。故障诊断方法1. 自动诊断存储库在发生严重错误时,YashanDB的自动诊断存储库会记录事件编号和相关数据,并根据故障类型进行分类存储。这些诊断数据有助于诊断问题的根源,并能够有效回溯故障发生的过程。3. 结论通过有效的故障诊断和恢复策略,YashanDB数据库的可用性和稳定性得以保障。企业在实际项目中,应积极应用上述故障诊断与恢复的技术原理和最佳实践,以实现业务的持续正常运作。
最后我们决定做一个更加云原生的诊断工具,使用 operator 实现集群跟诊断项的管理,抽象出集群跟诊断项的资源概念,以此来解决大规模 Kubernetes 集群的诊断问题,通过在中心下发诊断项到其他集群 ,并统一收集其他集群的诊断结果,实现任何时刻都可以从中心获取到其他所有集群的运行状态,做到对大规模 Kubernetes 集群的有效管理以及诊断。 ,用于在 Kubernetes 集群中执行诊断项以证明集群的各项功能是否正常,Kubeprober 有如下特点: 支持大规模集群 支持多集群管理,支持在管理端配置集群跟诊断项的关系以及统一查看所有集群的诊断结果 的定义去执行该集群的诊断项;另一个是 ProbeStatus,用于记录每个 Probe 的诊断结果,用户可以在被纳管的集群中通过 kubectl get probestatus 来查看本集群的诊断结果 诊断项配置,诊断结果收集,未来也会解决大规模 Kubernetes 集群的运维问题。
这篇文章是关于使用 Kubectl 进行 Kubernetes 诊断的指南。 列出了 100 个 Kubectl 命令,这些命令对于诊断 Kubernetes 集群中的问题非常有用。 这些问题包括但不限于: • 集群信息 • Pod 诊断 • 服务诊断 • 部署诊断 • 网络诊断 • 持久卷和持久卷声明诊断 • 资源使用情况 • 安全和授权 集群信息: 1. 显示 Kubernetes 版本:kubectl version 2. 显示集群信息:kubectl cluster-info 3. <custom-resource-instance-name>这些命令应该可以帮助你诊断 Kubernetes 集群以及在其中运行的应用程序。 资源伸缩和自动伸缩 1. 确保将<namespace>、<pod-name>、<deployment-name>等占位符替换为你的集群和用例的实际值。
、运维最佳实践以诊断服务方式提供给本地部署的集群,使所有的云下用户也从中受益。 本次发布的 Tech Preview 版本,对本地部署的用户提供了诊断数据的快速采集和诊断环境的线上复现,当 TiDB 集群遇到问题,邀请 PingCAP 技术支持人员协助远程定位时,或者在 AskTUG Clinic 诊断场景 小吴登录到 Clinic 诊断服务,可以快速查询到用户所在集群的各个时间段的诊断数据。 ,我们把 Clinic 的功能也提供给本地部署的集群,让云下集群也能使用该功能进行问题诊断,这样可以大大加速用户问题的解决。 在 Tech Preview 阶段,Clinic 中数据导出、诊断环境重建的功能开放给了本地部署的集群。
背景: k8s 集群中,Java应用容器中添加即时工具分析诊断arthas、netstat 1.预先下载好arthas-packaging-3.1.1-bin.zip文件,在Dockerfile同目录下
1 简介 我们日常接触性能诊断问题; 一般分为两种情况: 一是线上应用真的出现性能问题、 二是我们需要对准备上线的系统进行性能预估 针对Go应用,性能诊断工具主要分为两层: OS层面 Go应用层面(go tool pprof / trace /gc) 2 OS诊断 系统诊断,我们一般关注三个方面: CPU, Memory, I/O。 除了常用的 top、 ps、vmstat、iostat 等命令,还有其他 Linux 工具可以诊断系统问题,如 mpstat、tcpdump、netstat、pidstat、sar 等 更多Linux性能诊断工具如下图 : 3 Go应用诊断 profile一般被称为性能分析,对程序而言,就是程序运行时的各种概况信息,包括cpu占用情况、内存情况、线程情况等。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/diagnostics
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 有时候,遇到同样的 SQL 语句在正式环境的主库和只读实例的执行时间相距甚远时,第一时间就会想到是不是采样信息不一致,导致执行计划不准,从一个高效的查询变成了慢查询。找到问题所在之后,自然是 analyze 一下,重新采集信息就好,这个时候,却发现 analyze 表上的所有 select 突然卡住了,不返回任何结果。 这时候该怎么处理呢? 先上结论,如果这种现象
CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度,也给客观描述身体状态提供了一个标准,是医学史上重要的里程碑。 一个工作中的 TiDB 集群如果只有个别节点非常繁忙,而其他节点相对比较空闲,我们就称这个集群存在热点(问题)。 在 TiDB 4.0 版本之前,如果我们要诊断集群中的读写热点问题,一般也需要经过「望、闻、问、切」,通过集群的对外表现逐渐摸清热点问题所在: 检查各组件 CPU 和 IO 是否均衡; 根据集群热区域列表逐一检查热点表 热力图使用户能对集群内 Region 热度情况快速地一窥究竟,直观了解集群中热点 Region 在哪里及其变化趋势,如下图所示: [sample] 图片说明: 热力图的纵轴 Y 表示集群里面的 Region 除了 Key Visualizer,TiDB Dashboard 还包含更多其他的诊断功能,我们将在未来的系列文章中作进一步介绍,敬请期待。
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实战示例:诊断 Leader 孤立 假设在 ZooKeeper 集群中,Leader 节点(IP: 192.168.1.100)被孤立,无法与其他节点通信。 综合诊断流程:从抓包到日志的端到端实践 运维团队在监控系统中发现ZooKeeper集群出现异常:客户端连接频繁超时,部分节点无法正常响应读写请求。 而node1的日志中FLE状态始终停留在"LEADING"状态,未意识到集群已分裂,进一步印证了Leader孤立的诊断。 故障恢复步骤:从诊断到集群修复 当预防措施未能阻止分区发生时,快速的恢复流程至关重要。 结语:构建高可用ZooKeeper集群的思考 通过前文的深入探讨,我们系统性地剖析了ZooKeeper在网络分区场景下的故障表现、诊断方法和应对策略。
目录 1、UDS诊断概念 2、UDS诊断组成部分 3、UDS诊断服务 ---- 之前讲解到CAN物理层和数据链路层的相关知识,这些属于ISO 11898-1、ISO 11898-2和ISO 11898- 1、UDS诊断概念 UDS(Unified Diagnostic Services,统一的诊断服务)诊断协议是在汽车电子ECU环境下的一种诊断通信协议。 :CAN实现的统一诊断服务(UDSonCAN) ; ISO 14229-4-2012:FlexRay实现的统一诊断服务(UDSonFR) ; ISO 14229-5-2013:Internet协议实现的统一诊断服务 3、UDS诊断服务 UDS诊断是一种定向通信的交互协议(Request/Response),诊断方(Tester)发送服务请求,ECU返回响应(肯定响应/否定响应)。 UDS诊断包括6大类,26种服务,每种服务都有自己独立的ID,即SID(Service Identifier)。 UDS诊断服务的通信协议基本相似,但又有所区别。
所谓操作系统,是应用程序与服务器硬件进行沟通的中间层。应用程序的所有操作,都是和操作系统进行沟通交互。操作系统负责将所有交互转化为设备语言,进行硬件交互。 我们在进行Oracle故障调试和内核原理工作的时候,经常需要了解后台运行的动作和细节。一些故障场景,如ORACLE后台进展慢、程序无法启动、无法登陆、相同环境执行结果却大不相同等问题,就需要操作系统级别监控,检查定位问题。 Oracle自身已经提供了很多这类型的工具,如oradebug、各种等待事件和跟踪方式。此外,各类型的操作系统提供出很多系统级别工具
Greys为一款“事后工具” ,即服务已经上线了,无法再通过打印日志等方式进行埋点分析,此时可以借助此工具,来跟踪代码执行耗时、堆栈运行情况等。使用Greys,我们无需编写 脚步,它是命令交互式的,直接输入命令指定监控的类、方法。
今天的主角就登场了,阿里巴巴最近开源出来的一个针对 java 的工具,主要是针对 java 的问题进行诊断---Arthas(阿尔萨斯) ? 这就是使用Arthas诊断出的效率问题 [滑稽] 是不是特别爽,有了这个工具,妈妈再也不用担心我优化问题了,哪里慢改哪里! 此脚本暂时只接受一个参数 pid,即只能诊断本机上的 Java 进程。 monitor/watch/trace相关 请注意,这些命令,都通过字节码增强技术来实现的,会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测,因此在线上、预发使用时,请尽量明确需要观测的类、方法以及条件,诊断结束要执行
当你对性能进行诊断或者希望知道是什么原因导致 Confluence 崩溃,你希望知道在 Confluence 内部是什么导致这些问题发生的。 这个时候系统的诊断信息能够帮助你获得更多的有关的这些信息。 通常情况下不是偶然发生的,诊断警告将会帮助你构建有关你 Confluence 站点表现的详细快照,然后帮助你来识别导致你这些问题的的症状。 我们将会提供为诊断信息提供 UI,请关注我们的站点来获得有关的更新。 有关诊断警告 系统诊断工具的作用是能够对系统的症状和表现进行持续的监控。 诊断信息将会存储在数据库中,这些数据每 30 天后会删除。老的警告信息将会在 30 天后被自动清理。
某项目使用CDN做文件下载服务,最近不时有网友反馈下载出错,因为CDN是第三方提供的,且节点众多,所以诊断起来有点麻烦,必须想想招儿。 首当其冲的问题是如何确认CDN有哪些节点?