行为
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你的同事有哪些让你厌恶的行为？
我说说我以前的一个同事，很喜欢在别人后面说坏话，拉帮结派的那种，都当面不会说。 比如和A在一起就说B、C的坏话，和B在一起说A、C坏话，和C在一起说A、B坏话。 而且会在背后搞一些小动作，有一个同事在硬盘在拷贝数据，数据比较大放公...
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物理黑群晖 vs PVE虚拟化：家用低功耗NAS，谁在硬盘休眠和省电上更胜一筹？
在折腾家用 NAS 的圈子里，“功耗”和“硬盘休眠”永远是绕不开的两个核心话题。 很多新手在规划自己的 low-power NAS 时，往往会被 PVE（Proxmox VE） 强大的虚拟化能力所吸引，幻想着“一台主机搞定群晖、软...
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Looking Glass 宿主机与虚拟机剪贴板双向无缝同步配置指南
在 KVM/QEMU GPU 直通的方案中，Looking Glass 凭借极低的延迟成为了许多单机双系统用户的首选。然而，很多用户在搭建好 Looking Glass 后，会发现宿主机（Linux）与虚拟机（Windows）之间的剪贴板...
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SPDK Blobstore在高频元数据写入场景下的碎片整理与GC架构设计
在高性能存储系统设计中，SPDK Blobstore 凭借其用户态、异步、无锁以及轮询（Polled-mode）的特性，成为了构建新型分布式存储和数据库底层引擎的热门选择。然而，当面临高频、小包的元数据（如目录树修改、KV索引更新、对象属...
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RocksDB 部署在 SSD 上，如何通过参数调优与冷热分离将写放大（WAF）降低 50% 以上？
在企业级存储与数据库架构中，RocksDB 作为经典的 LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）存储引擎，因其极高的写入吞吐量被广泛应用。然而，LSM-Tree 天生的“空间换时间”机制，会导致频繁的后台 C...
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解决RocksDB在时序高并发场景下MemTable频繁Flush、WAL积压与写放大的系统性方案
在基于 RocksDB 构建高并发时序数据库（TSDB）时，很多架构师和内核开发人员都会遭遇一个经典的技术「死锁」： 在高吞吐写入下，为了保证写入性能和防止 OOM，系统会频繁触发 MemTable Flush。这看似释放了内存，却直...
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如何精准测试 SSD 和 RocksDB 的物理写放大（WAF）？从 Fio 到 db_bench 的实操指南
在存储系统与数据库性能调优中， 写放大系数（WAF, Write Amplification Factor） 是决定 SSD 寿命和系统写入吞吐量的核心指标。 许多工程师在测试 WAF 时，经常会遇到数据对不上的情况：为什么 Roc...
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LSM-Tree 存储引擎如何在 SSD 上实现「写放大」自救？
在现代高并发写入场景中，LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）凭借其将随机写转化为顺序写的特性，成为了 RocksDB、Cassandra 等主流存储引擎的基石。然而，这种设计天然带来了一个致命的副作用： ...
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SSD FTL 碎片化是如何击穿数据库 P99 延迟的？
在评估数据库性能时，平均响应时间（Average Latency）往往是一片风平浪静，但 P99 甚至 P99.9 延迟的突然飙升（比如从数百微秒暴涨至数十毫秒），却常常成为线上系统的“无形杀手”。 这种偶发性的延迟毛刺，很多时候并非...
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TiKV Titan 存储引擎应对 SSD 硬件空洞与文件系统碎片的深层优化实践
在 TiDB/TiKV 的大规模生产实践中，为了应对大 Value 带来的写放大问题，我们通常会开启 Titan 存储引擎。Titan 通过 KV 分离 （Key-Value Separation）将大 Value 从 LSM-tree...
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Cassandra 5.0 遭遇节点长周期离线，Accord 协议的元数据堆积如何一步步诱发写放大雪崩
在 Apache Cassandra 5.0 中，最令人瞩目的特性莫过于引入了 Accord 协议 （CEP-15）。它通过无主（Leaderless）的一阶段/两阶段共识机制，在不引入外部协调器的前提下，为 Cassandra 带来了...
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既然物理时钟不可靠，为什么 Cassandra 依然死磕 LWW（最后写入者胜）？
在分布式系统领域，物理时钟漂移是一个公认的“幽灵”。哪怕你用了 NTP，服务器之间的时钟误差也可能达到几十毫秒甚至更高。 然而，作为经典 AP 系统的代表，Cassandra 却长期将 LWW（Last-Write-Wins，最后写...
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多云跨VPC网络下，Cilium BGP与Istio联动的NodePort流量容灾路径设计
在多云、跨 VPC 的混合云架构中，企业往往受限于云厂商的负载均衡器（LoadBalancer）跨界限制或昂贵的专线/网关成本，选择通过 Cilium BGP + 物理/虚拟路由器 直接宣告 Kubernetes 节点路由，并结合 ...
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告别 iptables 泥潭：在大规模 K8s 集群中用 eBPF 彻底解放 Service 转发性能
在 Kubernetes 集群规模迈向数千节点、数万 Pod 的过程中，网络性能往往会最先撞墙。 许多平台工程师或 SRE 都会遇到类似的诡异现象：集群节点数变多后，新建连接的延迟偶尔出现抖动，CPU 莫名其妙地在内核态出现尖峰，甚至...
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如何在非特权（Non-privileged）容器中，安全部署基于 SPDK 与 AF_XDP 的 K8s 高性能网络？
在 Kubernetes 节点上部署基于 SPDK (Storage Performance Development Kit) 和 AF_XDP (Address Family XDP) 的高性能网络或存储组件时，传统的做法通常是...
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如何防止 io_uring 异步文件 IO 退化为同步阻塞
在高性能系统编程中， io_uring 被寄予厚望。大家都期待它能带来极致的无锁、非阻塞异步 IO 体验。然而，许多人在将传统的 File IO 迁移到 io_uring 后，压测时却发现 CPU 消耗极高，甚至出现了意料之外的延迟...
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深度剖析：epoll ET 模式下如果不设非阻塞，内核里会发生什么？
在 Linux 高性能网络编程中，**“epoll 的 ET（边缘触发）模式必须配合非阻塞（Non-blocking）Socket 使用”**几乎是一条铁律。 但你是否深入思考过： 如果不这么做，到底会发生什么？底层的内核运转逻辑又是...
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大白话彻底搞懂 epoll 为什么比 select/poll 强：从内核数据结构到高并发本质
在写高并发网络程序时，大家都知道要用 epoll ，也知道 select 和 poll 在连接数多了之后性能会急剧下降。 但如果面试官深挖一步： “到底是什么底层结构和运行机制的差异，导致了这种性能上的天壤之别？” 如...
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Linux 共享内存的深水区：shm_open 与 shmget 会被 Swap 交换吗？
在 Linux 系统底层开发和高性能服务优化中，共享内存（Shared Memory）是实现进程间零拷贝通信的王牌。但许多开发者在设计高并发、低延迟系统时，常常会忽略一个致命的隐患： 当宿主机物理内存不足时，通过 shm_open 或...
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Docker 容器 OOM 时，共享内存与 Robust Mutex 会发生什么？底层内核机制与 Namespace 影响深度剖析
在 Linux 容器（Docker）环境中，当容器内发生 OOM（Out of Memory）并触发内核 OOM Killer 强杀进程时，多进程协同系统的开发者往往会面临一系列棘手的状态一致性问题。尤其是当系统依赖共享内存（Shared...
