Puppet Server 技巧的分配資源 – JRuby 的效能

2017-10-16 Puppet

在前篇介紹了 CPU 和 JVM 的分配技巧,了解到 Puppet Server 和 JRuby 有著密切的關係,除此之外還有其他手段可以更進階的了解 Puppet Server 的 Loading and Performance。

 

如果單台 Puppet Server 可容納的 JRuby 已經到達極限則你必須考慮 Scaling 你的 Puppet Server。(Scaling Puppet Server with compile masters

 

從 JRuby 看最基本面就是兩個要點,JRuby 的 Wait 和 Borrow 的時間,也就是 JRuby 越閒越好 (( 廢話

  • Average JRuby Wait Time: This refers to the amount of time Puppet Server has to wait for an available JRuby to become available, and increases when each JRuby is held for a longer period of time, which reduces the overall number of free JRubies and forces new requests to wait longer for available resources.
  • Average JRuby Borrow Time: This refers to the amount of time that Puppet Server “holds” a JRuby as a resource for a request, and increases because of other factors on the server.

 

要查看 JRuby 的 Wait 和 Borrow Time,可以從 API Monitor 下手,而官方建議可以使用像 Grafana 來畫 metrics「Monitoring Puppet Server metrics」,實際 Grafana for Puppet 的實作另外再寫 XDD ..

 

另外如果有使用 PuppetDB 的話也會影響效能,主要是跟 puppetdb_query 有比較大的關係,但一般比較少自己下 puppetdb_query,除非你要自己獲取一些資料或是 dashboard。

 

記憶體洩漏的問題

這個比較多是發生在自行針對 API 二次開發,像 dashboard 之類的,因為操作不當造成的記憶體洩漏讓 JVM 花費更多的時間進行垃圾回收,如果你的案例已經造成記憶體洩漏的問題,並且無法找到問題,可以利用 max-requests-per-instance 這個參數來做 JRuby flushing,但是因為需要額外的動作,所以整體 Puppet 效能會降低一些,但可以減少記憶體洩漏。

 

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