1. Вся накопленная информация хранится только в оперативной памяти, а потребляемый объём памяти регулируется количеством последних хранимых записей.
2. Добавляется поле queryid — тот самый queryid из расширения pg_stat_statements (требуется предварительная установка).
3. Добавляется поле top_level_query — текст запроса, из которого был вызван текущий запрос (в случае использования pl/pgsql)

• Читает контейнер не напрямую, а через криптопровайдер, поэтому там, где кроме OpenSSL ничего нет, не работает.
• Если в свойствах ключа не отмечено, что ключ «экспортируемый», то конвертировать его невозможно.
• В демо версии не формирует файл с ключом, эта возможность присутствует только в платной версии.

Файл primary.key

• команда инженеров, которая устанавливает оборудование, меняет диски, решает hardware-инциденты;
• команда мониторинга, которая как раз ищет эти инциденты и отдаёт в работу другим командам;
• сетевые администраторы, они работают с сетью, настраивают оборудование;
• системные администраторы, они администрируют и настраивают портал;
• разработчики.

Недостатки текущего интерфейса

$ ls /proc/self/ 
attr             cwd      loginuid    numa_maps      schedstat  task
autogroup        environ  map_files   oom_adj        sessionid  timers
auxv             exe      maps        oom_score      setgroups  uid_map
cgroup           fd       mem         oom_score_adj  smaps      wchan
clear_refs       fdinfo   mountinfo   pagemap        stack
cmdline          gid_map  mounts      personality    stat
comm             io       mountstats  projid_map     statm
coredump_filter  latency  net         root           status
cpuset           limits   ns          sched          syscall

Введение

Сетевой стек Linux по умолчанию замечательно работает на десктопах. На серверах с нагрузкой чуть выше средней уже приходится разбираться как всё нужно правильно настраивать. На моей текущей работе этим приходится заниматься едва ли не в промышленных масштабах, так что без автоматизации никуда – объяснять каждому коллеге что и как устроено долго, а заставлять людей читать ≈300 страниц английского текста, перемешанного с кодом на C… Можно и нужно, но результаты будут не через час и не через день. Поэтому я попробовал накидать набор утилит для тюнинга сетевого стека и руководство по их использованию, не уходящее в специфические детали определённых задач, которое при этом остаётся достаточно компактным для того, чтобы его можно было прочитать меньше чем за час и вынести из него хоть какую-то пользу.

Я уже рассказывал про мониторинг запросов postgresql, в тот момент мне казалось, что я полностью разобрался, как postgresql работает с различными ресурсами сервера.

При постоянной работе со статистикой по запросам постгреса мы начали замечать некоторые аномалии. Я полез разбираться, заодно очередной раз восхитился понятностью исходного кода постгреса )

Под катом небольшой рассказ о неочевидном поведении postgresql.

1. Веб-сервер
2. СУБД
3. PHP приложение

Мы наконец допинали функционал мониторинга elasticsearch до публичного релиза. Суммарно мы переделывали его три раза, так как результат нас не устраивал и не показывал проблемы, которые мы огребали на нашем кластере ES.

Под катом история про наш production кластер, наши проблемы и наш новый мониторинг ES.

В 2008 году в списке рассылки pgsql-hackers началось обсуждение расширения по сбору статистики по запросам. Начиная с версии 8.4 расширение pg_stat_statements входит в состав постгреса и позволяет получать различную статистику о запросах, которые обрабатывает сервер.

Обычно это расширение используется администраторами баз данных в качестве источника данных для отчетов (эти данные на самом деле являются суммой показателей с момента сброса счетчиков). Но на основе этой статистики можно сделать мониторинг запросов — посмотреть на статистику во времени. Это оказывается крайне полезно для поиска причин различных проблем и в целом для понимания, что происходит на сервере БД.

Я расскажу, какие метрики по запросам собирает наш агент, как мы их группируем, визуализируем, так же расскажу о некоторых граблях, по которым мы прошли.

Использование монги в production — достаточно спорная тема.
С одной стороны все просто и удобно: положили данные, настроили репликацию, понимаем как шардировать базу при росте объема данных. С другой стороны существует достаточно много страшилок, Aphyr в своем последнем jepsen тесте сделал не очень позитивные выводы.

По факту оказывается, что есть достаточно много проектов, где mongo является основным хранилищем данных, и нас часто спрашивали про поддержку mongodb в окметр. Мы долго тянули с этой задачей, потому что сделать "осмысленный" мониторинг на порядок сложнее, чем просто собрать какие-то метрики и настроить какие-нибудь алерты. Нужно сначала разобраться в особенностях поведения софта, чтобы понять, какие именно показатели отслеживать.

Как раз про сложности и проблемы я и хочу рассказать на примере реализации мониторинга запросов к mongodb.

Основным хранилищем метрик у нас является cassandra, мы используем её уже более трех лет. Для всех предыдущих проблем мы успешно находили решение, используя встроенные средства диагностики кассандры.

В кассандре достаточно информативное логгирование (особенно на уровне DEBUG, который можно включить на лету), подробные метрики, доступные через JMX и богатый набор утилит (nodetool, sstable*).

Но недавно мы столкнулись с одной достаточно интересной проблемой, и нам пришлось серьезно поломать голову, почитать исходный код кассандры, чтобы разобраться, что происходит.

Часто мониторинг сетевой подсистемы операционной системы заканчивается на счетчиках пакетов, октетов и ошибок сетевых интерфейсах. Но это только 2й уровень модели OSI!
С одной стороны большинство проблем с сетью возникают как раз на физическом и канальном уровнях, но с другой стороны приложения, работающие с сетью оперируют на уровне TCP сессий и не видят, что происходит на более низких уровнях.

Я расскажу, как достаточно простые метрики TCP/IP стека могут помочь разобраться с различными проблемами в распределенных системах.

Аннотация

Введение