qperf测量网络带宽和延迟
作者开篇指出，在服务器开发中，带宽与延迟是决定QPS和负荷的关键网络指标。但现实中，理论计算的性能往往与实际存在偏差——网卡驱动、交换机跳数、协议栈配置甚至光模块的实际速率，都会成为变数。 因此，依赖理论估算并不可靠。作者推荐使用qperf这类工具进行实测，以获取最真实的网络性能数据。这篇文章正是聚焦于此，介绍如何运用qperf来量化带宽与延迟，从而为服务器优化与故障排查提供可靠依据。对于需要精确掌握网络底数的开发者而言，了解如何进行这种实测至关重要。
Erlang虚拟机基础设施dtrace探测点介绍和使用
这篇讲的是 Erlang 虚拟机（R15B01 版本）中新增的 dtrace 探测点支持。文章从生产环境运维的角度切入，指出在复杂分布式系统中定位性能瓶颈的传统手段往往不够用。作者详细解读了这次更新带来的关键能力：通过在虚拟机底层基础设施（如调度器、内存管理、垃圾回收）埋入 dtrace 探测点，开发者和运维人员现在能够像使用系统级的“探照灯”一样，实时、低开销地观察 Erlang VM 的内部运行状态。 文章进一步探讨了这些探测点的具体应用场景，例如如何追踪特定调度器的上下文切换、监控消息传递的延迟，或是分析垃圾回收事件对系统吞吐量的影响。核心亮点在于，这些能力直接内建于 BEAM 虚拟机，无需修改应用代码即可在已部署的生产系统中动态启用，极大地降低了性能诊断的门槛。对于需要保障高可用 Erlang 服务稳定性的团队来说，这提供了一套深入内核的实用工具箱。
Erlang节点间ping失败原因分析
这篇讲的是在 Erlang/OTP 应用中，一个看似简单的节点间 `ping` 调用失败，却可能涉及从应用层到网络层的多重隐藏问题。 作者从一个典型的故障场景出发：两个 Erlang 节点部署在同一集群，程序调用 `net_adm:ping/1` 或 `erlang:connect_node/1` 时，意外返回 `pang` 或 `{error, {badrpc, ...}}`。文章没有停留在表面错误，而是层层剖析了可能的“坑”。它详细分析了从应用层捕获的 `{dist, no_connect}` 错误信息，如何指引排查方向，并最终将问题定位到了网络基础设施——特别是 EPMD（Erlang Port Mapper Daemon）所使用的 TCP 端口（默认 4369）以及节点间通信用到的动态端口范围，被防火墙规则意外阻断。 文章的实用价值在于，它不仅点明了根因，还提供了系统性的检查清单与解决方案。例如，确认 EPMD 进程运行状态、检查并调整服务器防火墙或安全组规则以放行相关端口。这对于在云环境或复杂网络架构下部署 Erlang 分布式系统的开发者来说，是一次清晰的实战排障指南。
Fio压测工具和io队列深度理解和误区
这篇文章深入探讨了Fio压测中io队列深度的理解要点与常见误区。作者结合自己过往的实践经验，指出在使用Fio进行IO性能测试时，队列深度并非简单地“设置越大，性能数据就越高”——这个看似直观的理解往往会导致对磁盘真实性能的误判。 文章具体分析了队列深度在不同场景（如机械硬盘与固态硬盘、顺序读写与随机读写）下的实际影响，澄清了几个关键误区，例如过深的队列如何引入不必要的调度开销，以及如何找到真正反映设备并发处理能力的“甜点”区间。作者通过实际的测试数据对比，展示了合理设置队列深度对于获得准确、可复现的压测结果的重要性。 对于需要精准评估存储性能、进行系统调优或选型测试的工程师而言，这篇内容厘清了基础概念中容易被忽略的细节，有助于在后续工作中设计出更科学的测试方案。
Linux TASK_IO_ACCOUNTING功能以及如何使用
这篇讲的是Linux内核如何提供进程级别的IO统计能力，以及如何启用和利用它。作者从我们熟悉但粒度有限的iostat工具说起，指出在Linux 2.6.20版本之前，要获取单个进程或线程发起的IO量是相当困难的，通常只能借助systemtap等专业工具。文章介绍的TASK_IO_ACCOUNTING内核功能，正是为了解决这一痛点而诞生的。 文章核心在于阐述这个内核选项的作用机制：开启后，内核会为每个任务维护详细的IO读写字节计数。作者不仅解释了如何在内核配置或启动参数中启用它，还展示了启用后如何通过/proc/[pid]/io文件查看具体数值，以及如何使用disktop等工具进行聚合和可视化。这对于需要进行精细化IO性能分析和故障定位的开发者与系统管理员来说，提供了从理论到实践的完整路径。
Iostat看不到设备统计信息的原因分析
这篇讲的是一个让不少运维同学头疼的实际问题：在使用iostat监控磁盘性能时，新上的高速SSD或NVRAM设备却悄无声息，统计信息里完全找不到它们的身影。 作者从实际玩设备时发现的这个“异常”出发，没有停留在表面，而是深入系统层进行了剖析。核心在于，Linux的iostat依赖于内核的块层统计框架，而一些超高速或新型的存储设备（如某些NVMe设备或通过特殊方式暴露的NVRAM），可能没有正确注册或使用标准的统计接口，导致它们从iostat的“观测雷达”上消失了。文章拆解了其中的机制，指出了从设备驱动到内核统计计数器之间的关键环节可能存在的问题。 搞清楚“为什么看不到”之后，作者也给出了排查的思路和可行的解决方向，比如检查特定内核参数或使用更底层的工具来绕过限制。对于正在折腾高性能存储或遇到类似诡异情况的工程师来说，这篇分析提供了一次从现象到根因的完整排查路径。
blktrace未公开选项网络保存截取数据
这篇讲的是Linux性能分析工具blktrace的一个隐藏用法，它能极大简化远程主机块层数据的采集流程。作者在分析远程服务器性能时，遇到了一个常规痛点：运行blktrace后，还得手动将本地生成的数据文件拷贝回来，流程繁琐且数据量大时耗时耗力。 经过一番探索，他发现blktrace其实内置了一个未公开的 `-d` 选项。通过类似 `blktrace -d /dev/sda -w 10 -d user@remote_host:/tmp/trace` 这样的命令，就能在指定时间后，直接将截取的追踪数据通过网络流式传输并保存到远程主机的指定路径中。这一功能虽然未在官方手册中广泛记载，却完美解决了远程数据采集的“最后一公里”问题。 这个发现将原本“本地采集-手动传输”的两步流程合二为一，特别适合在多台服务器上快速定位I/O瓶颈的运维和性能调优场景，是一个能立即提升工作效率的实用技巧。
hwconfig查看硬件信息
这篇讲的是在硬件测试场景下如何获取更准确的设备信息。作者指出，在频繁更换和测试新硬件时，快速查明具体型号与参数是刚需，但过去常用的 `lspci -vvv` 命令在某些情况下给出的信息可能不够精确。 文章由此切入，介绍并推荐了 `hwconfig` 工具作为替代方案。它与 `lspci` 的关键差异在于数据来源与呈现方式：`hwconfig` 直接从内核的 `/proc` 和 `/sys` 等文件系统中提取信息，因此在反映系统实际加载的设备驱动与资源分配状态上通常更为可靠和直接。 对于驱动开发工程师、硬件测试人员，或是需要在排障时快速核对硬件身份的系统管理员来说，`hwconfig` 提供了一个更为准确的信息视角，特别是在 `lspci` 输出与实际情况似乎存在出入时。文章通过具体的命令输出示例，展示了这种差异，为读者提供了一个实用的工具选择参考。
Linux系统内存相关信息获取
这篇讲的是服务器性能优化中一个常被提及却又容易忽视的核心——内存管理。作者从数据库服务器的典型瓶颈切入，指出CPU、内存和IO中，内存的不可再生属性使其成为最值得精细规划的资源，其效率直接决定了整体性能。 文章聚焦于一个实际问题：如何系统性地获取Linux内存使用情况？它没有空谈理论，而是直指实践路径。从内核暴露的 `/proc/meminfo` 接口，到用户态常用的 `free`、`vmstat` 等命令，再到如何解读 `cached` 和 `buffer` 等关键指标，梳理得清晰明了。这对于需要排查内存泄漏、评估应用负载或进行容量规划的运维与开发人员来说，提供了扎实的操作指引。 掌握这些信息获取与解读方法，相当于为服务器健康装上了一个实时仪表盘，能帮助你更科学地决策，避免因内存成为隐蔽的“短板”而影响全局服务。
很容易忽略的ETS表个数限制问题
这篇讲的是 Erlang/OTP 开发中一个极容易被忽视的“隐形坑”——ETS 表的默认个数限制。作者从实际生产环境出发，指出当系统中的 ETS 表数量接近上限时，BEAM 虚拟机的启动会变得异常缓慢，甚至影响整体稳定性，而很多开发者直到问题发生时才恍然大悟。 问题的根因在于，ETS 表的数量受限于一个全局原子表（Atom Table），其大小有固定的上限（如默认的 1,048,576）。由于每个 ETS 表名（如果命名）都会占用一个原子，这便间接限制了可创建的 ETS 表总数。文章详细梳理了如何通过 `:ets.info/0` 和 `:erlang.system_info/1` 来诊断当前使用情况，并提供了清晰的排查步骤。 对于解决方案，作者不仅给出了调整虚拟机启动参数（如 `-env ERL_MAX_PORTS` 或 `-t`）来提升上限的具体方法，更强调了治本之策：在架构设计上优先考虑使用“未命名”的 ETS 表，并合理规划资源。这对于需要管理大量并发连接或动态创建数据表的系统尤为重要，能有效避免因一个容易忽略的配置细节，导致整个服务在流量高峰时突然“趴下”。
gen_tcp接受链接时enfile的问题分析及解决
这篇讲的是一个在生产环境里，Erlang/OTP 应用使用 `gen_tcp` 模块处理大量并发连接时，意外遇到 `enfile` 错误的踩坑与排查故事。 作者从问题现象出发：服务日志中突然涌现 `enfile`（文件描述符不足）的报错，但系统层面的 `ulimit` 和应用配置的端口限制都还有富余。这种“矛盾”现象直接导向了更深层的排查。经过对系统资源、进程状态以及网络配置的逐层分析，作者最终定位到根本原因在于 Linux 内核的 `net.core.file-max` 参数——它设定了整个系统能够打开的文件描述符总数的上限。当每个 TCP 连接和监听套接字都消耗一个文件描述符时，这个硬性上限被悄然触及，而常规的单进程 `ulimit` 设置对此无能为力。 文章清晰地梳理了从现象、困惑到最终破解谜题的全过程。解决方案不仅包括调整 `sysctl.conf` 中的 `file-max` 值，也强调了在高并发网络服务规划中，必须将这一内核级全局参数纳入考量，而非仅仅关注单个应用的资源限制。这个案例为从事类似网络编程的开发者提供了一个宝贵的系统级视角，提醒我们在面对资源问题时，需要上下贯通地审视从应用代码到操作系统内核的整条链路。
MYSQL数据库网卡软中断不平衡问题及解决方案
这篇讲的是，当数据库性能大幅提升后，网卡反而成了新的瓶颈。 作者从一个真实的生产环境问题出发：他们的MySQL服务器采用了PCIe SSD和大内存，优化后数据库流量激增，轻松把一个千兆网卡“喂”到了150M的上限。单个网卡处理不过来，成了系统吞吐量的卡点。 为此，他们没有选择更贵的万兆网卡，而是采用了一个更务实的方案：上两块千兆网卡，在交换机上做链路绑定和负载均衡。这个改动直接让网络吞吐量翻倍，解决了性能瓶颈。 文章详细描述了从发现单网卡被打满，到分析流量特征，再到实施双网卡绑定方案的全过程。对于同样面临数据库性能提升后，网络带宽捉襟见肘的团队来说，这个排查思路和解决方法提供了明确的参考路径。
fio配合cgroup测试存储设备IOPS分配
这篇讲的是在多服务共享的高性能存储服务器上，如何用测试工具为每个服务“划分”出公平的IOPS资源配额。 作者从当下一个普遍现象出发：随着PCIe等高速存储设备普及，单台服务器的IOPS能力动辄十几万，远超单个应用所需。这虽然提升了资源利用率，却也带来了新问题——当多个服务共存时，如何避免某个“贪心”的应用占满存储带宽，从而保障其他服务的性能稳定？ 为了解决这个服务质量（QoS）问题，文章给出了一套实测方案。核心是利用fio模拟应用的存储负载，并结合Linux内核的cgroup机制进行资源控制。作者具体演示了如何配置cgroup规则来限制特定进程组的IOPS上限，并用fio在这些受限的cgroup中运行测试，验证流量是否被有效隔离。 通过这种“主动施压+精确限制”的组合测试，我们可以在服务上线前，就直观地量化和规划出每个业务能获得的存储资源份额，为构建稳定、可预期的多服务环境打下基础。
大文件重定向和管道的效率对比
这篇讲的是当处理大文件时，shell 中 `>` 重定向和 `|` 管道这两种看似相似的操作，效率为何天差地别。作者从微博上的一个具体问题出发，深入底层，拆解了它们的核心差异。 重定向 `>` 本质是 shell 自己先打开（或创建）目标文件，然后等待命令执行完成，最后将所有输出一次性写入。而管道 `|` 则是通过 `fork` 创建子进程并建立管道，父进程和子进程通过管道进行 I/O 交互。这个过程中，数据是流式的，并且涉及进程间通信。 在处理GB级别的大文件时，这种差异会被急剧放大。重定向的“一次性写入”模式会导致内存占用激增，甚至因缓冲区压力而性能骤降；而管道的流式处理则内存友好，但其效率依赖于上下游命令的 I/O 模式是否匹配（比如是否都用了缓冲优化）。 文章最终的结论很明确：重定向适合将完整输出保存为文件，管道则专长于将一个命令的输出作为另一个命令的输入进行流式处理。两者并无绝对的优劣，关键在于理解其机制，并根据实际场景——是保存整个输出，还是进行数据流转换——来做出正确选择。
Erlang虚拟机内存使用问题以及监控
这篇讲的是 Erlang 平台在实际运维中一个常见但容易被忽视的陷阱：内存使用过量导致的虚拟机崩溃。作者从“N个9”高稳定性宣称与线上真实 Crash 的落差切入，指出许多 Erlang VM 相关的崩溃，根源都指向内存问题。 文章揭示了 Erlang 内存管理的核心机制：采用一种“集中批发，零售分配”的模式。VM 作为总仓，一次性从操作系统获取大块内存，再按需分配给用户进程、ETS 表等各个消费单元。这种设计的精妙之处在于高效，但也埋下了隐患——内存的增长曲线并非线性，而是近似斐波那契数列的方式攀升。作者特别警告，当内存消耗达到 GB 级别后，后续的分配速度会陡然加快，远超预期，很容易在短时间内耗尽资源。 因此，对于使用 Erlang 构建高可用服务的团队而言，建立精细的内存监控体系至关重要。这篇内容提醒我们，不能只信赖语言本身的稳定性神话，而必须深入理解其资源管理特性，主动监控并预防内存的“雪崩式”增长。
Erlang R15的内存delay dealloc特性对消息密集型程序的影响
这篇讲的是 Erlang R15 版本引入的内存“延迟释放”特性，如何在高消息吞吐量的场景下，显著提升基于 NUMA 架构服务器的性能。 文章从 NUMA 架构的核心挑战切入：在新的多路服务器上，每个 CPU 访问本地内存快，但跨节点访问远程内存时，由于需要经过 QPI 通道，延迟可能增加 40%。对于 Erlang 这类极度依赖进程间消息传递的并发模型，频繁的跨节点内存访问会成为性能瓶颈。 R15 的解决方案是在 Erlang VM 中引入了“delayed deallocation”机制。简单说，当一个进程的堆内存不再需要时，系统不会立即将其归还给操作系统，而是暂时保留，以便后续新创建的进程可以优先复用这块仍然属于“本地节点”的内存。这巧妙地减少了跨节点内存分配的概率，降低了对慢速 QPI 通道的依赖。 作者通过对比测试验证了这一点：在模拟的密集消息传递场景下，启用该特性后，程序的吞吐量和 CPU 利用率都得到了可观提升。这不仅仅是版本迭代的一个小改进，对于运维着大规模 Erlang 集群、处理海量并发请求的架构师而言，它提供了一种从运行时层面优化 NUMA 感知性能的有效思路，有助于榨干现代硬件的最后一点潜力。
Linux下pipe使用注意事项
这篇讲的是Linux管道（pipe）使用中一个容易被忽略的性能陷阱。作者从日常开发中广泛使用的pipe出发，点出一个具体细节：由于Unix将一切视为文件，每次读取pipe时都会更新其访问时间（last access time）。这个时间戳对大多数应用场景毫无意义，但在高频使用的管道中，更新操作却会带来意想不到的开销。 文章指出，在pipe被密集使用的场景下，为设置访问时间而产生的系统开销，其规模甚至可能超过pipe本身的读写开销。这并非功能问题，而是一个纯粹的性能损耗点，尤其在高并发的服务器程序线程间通信中，累积效应会十分明显。对于追求极致性能的系统开发者而言，这个细节值得关注。
rebar和common_test使用实践和疑惑澄清
这篇讲的是作者在实际 Erlang 项目中，如何系统使用 rebar 和 common_test 这对组合，并坦诚地分享了自己从生疏到熟练过程中踩过的坑和最终厘清的认知。 作者从项目依赖管理、测试编译运行等日常开发环节入手，具体展示了 rebar 的常用命令和配置文件编写技巧。更关键的是，他深入 common_test 这一 Erlang 标准测试框架，结合 rebar 的集成环境，详细说明了测试用例的组织、初始化与清理（init/terminate）、以及如何调试那些看似随机的失败用例。文章特别澄清了几个常见的混淆点，比如 rebar 中 test profile 的实际作用范围，以及 common_test 的节点启动方式对测试结果的影响。这种基于实战的梳理，能帮助开发者避开配置陷阱，让测试流程更顺畅，从而更专注于业务逻辑本身的验证。
Erlang如何限制节点对集群的访问之net_kernel:allow
这篇讲的是Erlang集群访问控制中一个不容忽视的安全问题。在默认设置下，Erlang集群采用全授权模式，只要节点通过cookie认证，就能随意访问集群内的所有机器，这给运维带来了不小的风险——比如未经授权的访问可能引发数据泄露或系统不稳定。作者从这个背景出发，介绍了两种限制节点访问的具体方法。 第一种是IP网段限制，通过配置网络层来实现访问控制，具体细节可参考相关技术文章。第二种则是通过Erlang的net_kernel:allow函数进行节点名称限制，这是一种更基于标识的灵活方案。文章对比了这两种方式的关键差异：IP网段限制侧重于网络层面的隔离，适合快速部署和简单的安全防护；而net_kernel:allow允许管理员设置节点白名单，实现更精细的控制，尤其适用于需要动态管理节点身份的复杂场景。 作者还提供了实际参考链接，帮助读者深入了解net_kernel:allow的实现和用法。对于正在设计或维护Erlang分布式系统的开发者而言，理解这两种限制手段的适用范围，能有效平衡安全性与运维便利性，避免集群陷入“全开放”的潜在陷阱。
Erlang epmd的角色以及使用
这篇文章澄清了关于Erlang分布端口映射守护进程（epmd）的一个常见误解。很多开发者和运维人员会混淆epmd在Erlang集群中的角色，误以为它就是集群间通信的核心协议。 实际上，文章详细解释了epmd的本质：它是一个轻量级的网络目录服务，主要负责节点发现和端口映射。在集群启动时，每个Erlang节点会向epmd注册自己，并告知其监听的端口号。当其他节点想要连接时，会先询问epmd以获取目标节点的地址和端口信息，从而建立起直接的TCP连接。 文章进一步厘清了真正的通信机制。一旦节点间通过epmd获取了彼此的信息并成功建立连接，后续所有的分布式消息传递、RPC调用和Mnesia数据同步等，都将在这些已建立的直接连接上进行，epmd不再参与其中。理解这一分工至关重要，因为它解释了为什么在集群稳定后，即使临时关闭epmd服务，已连接的节点通信通常不会立即中断。 对于正在搭建或维护Erlang/OTP分布式系统的工程师来说，准确把握epmd的“目录服务”角色而非“通信中枢”定位，有助于更清晰地排查网络连接问题，并对集群的架构和容错设计有更深入的理解。
