容器化 TCP Socket 缓存、接收窗口参数
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最近需要支持一个单实例 TCP 连接数上 10k 的基础服务(Cassandra)的容器化。需要对其使用的资源（特别是TCP缓存内存）、对相邻 Pod（同一 worker node 上运行的）影响（即容器隔离情况），等时行预估。故写本文，以备忘
可能是最完整的 TCP 连接健康指标工具 ss 的说明
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写在前面

我不是网络专家，只是在经历了多年的生产和测试环境网络问题排查后，不想再得过且过，于是记录下所学到的知识。由于对 TCP 栈的实现了解有限，所以内容仅作参考。

从性能问题定位，扯到性能模型，再到 TCP - 都微服务云原生了，还学 TCP 干嘛系列 Part 1
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引

本来想直接写理论、和实践分析的，但为了不 “赶客出門” 和不 TL;DR，还是以故事形式展开吧。语言要生动活泼。

故事的开始

话说，一次性能测试中，TPS 死活压不上，应用的响应时间增加。根据 Brendan Gregg 大神的最高指导精神，我开始用 USE(Utilization Saturation and Errors) 方法学去定位这个性能问题。

玩火的容器内存控制 CGroup - 容器基础拾遗 Part 1
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容器内存限制是个矛盾而重要的选择，给多了浪费资源，给少了服务随机崩溃。CGroup 内存控制是容器资源控制的核心。她是个规律严明的看守者，在应用超限时狠心地 OOM Klll。她同时也有宽容的一面，在应用资源不足时，调配和释放 Cache 给应用使用。而其内心的记账算法却耐人寻味。要观察和监控她的状态和行为，更是千条万绪。本文尝试用作分析和梳理。
持续学习和关心个人资讯的IT人，为何考虑学点 Self-hosting
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作为一个社会人，生活在不确定性的环境中，我们都注重个人财产的把控。但没多少人认真考虑过个人拥有的资讯的把控。如果你完全相信大厂们如何对待你的聊天记录，相册……且信它们永远保密且保持运营，那么……。否则信息保存和备份在自己手中，才是最可把控的。另外，作为一个爱学习和折腾的程序员，如果没有自己自主的实验环境，知识管理环境，是被动和受限的。这两个问题，"自托管(Self-hosting)" 是解决选项之一。
谁动了我的 CPU 频率 —— CPU 性能之迷 Part 2
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很多人知道 CPU 频率会影响 CPU 性能，也知道频率会动态变化，且知道 Linux 有 performance/powersave 两种频率控制策略。但很少人知道背后的软件原理，更少人知道如何调优策略，和监控实际 CPU 频率。