End-to-End Workload Monitor in SAP Solution Manager

最新推荐文章于 2023-10-12 12:20:43 发布
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分类专栏： SAP Performance Management
本文介绍SAP Solution Manager中的端到端工作负载分析功能，该功能支持ABAP和Java应用的工作负载分析，并提供了过时的通知及替代方案。文章还提到了与之相关的负载配置文件及ABAP和Java部分的具体功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

End-to-end workload analysis

The end-to-end workload analysis in the diagnostics part of SAP Solution Manager provides functions for a workload analysis of ABAP and Java applications on SAP NetWeaver Application Server.

You can find the end-to-end workload analysis in SAP Solution Manager (Transaction DSWP) under GoTo • START SOLUTION MANAGER DIAG·NOSTICS. In the diagnosis application of SAP Solution Manager, select WORKLOAD • E2E WORKLOAD ANALYSIS. Then select your solution and all components. Select the tab with the name of the ABAP or Java instance that you want to analyze.

This function is obsolete and not supported anymore. Use the equivalent functions in the SAP Solution Manager work centers (transaction SM_WORKCENTER) instead.  See SAP Note 1541013.

Profiles

You can then navigate to the different load profiles via the tabs. As was previously mentioned, load profiles are preconfigured SAP NetWeaver BW reports. You can change the selection criteria of the load profiles in the NAVIGATION subscreen.


ABAP part

The ABAP part of the workload analysis in SAP Solution Manager uses functions that are also available in AS ABAP. An additional benefit is the centralization of the solution view of the analyses. Provided you are familiar with the workload monitors of the ABAP server, you can easily orient yourself in the ABAP part of the workload analysis of SAP Solution Manager. Therefore, we won't go into detail here.


Java part

The Java part of workload analysis in SAP Solution Manager, however, provides new functions that would not be available without SAP Solution Manager. Workload analysis of Java applications uses a Wily product (now owned by Computer Associates), which is licensed for applications with SAP Solution Manager. 




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文档中详细列出了产品名称为 Hi3516C、版本为 V610 的相关内容，并对可能出现的标志及其含义进行了说明，还包含修订记录，显示该版本为第 1 次临时版本发布。其核心内容是表 1-1 “SVB 电压和寄存器对应关系表”，该表针对 DVDD 电源，电压范围在 0.8V-1.08V 之间，对应的寄存器地址为 0x11029000，调压时需按照特定步骤操作，即通过调节该地址中 0x0XXX19f5 的 XXX 部分（也就是 SVB_PWM 占空比）来设置 SVB 电压。 表中包含 29 组数据，每组数据均列出了寄存器值、对应的设置电压值以及容忍的误差范围（均为 ±0.030V），例如寄存器值 0x000019f5 对应的设置电压为 1.080V，寄存器值 0x010A19f5 对应的设置电压为 0.800V 等。同时，文档特别说明以上表格内容仅供参考，且仅限用于《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (BGA)》和《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (QFN)》中 “SVB 动态调压” 章节推荐的电阻电容参数 SVB 电路的验证，而用于产品的 SVB 电路解决方案则必须严格遵循这两份硬件设计用户指南中该章节的设计要求，任何自行修改 SVB 电路设计导致的问题，海思公司不承担责任。
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基于client-go informer 实现k8s workload 缓存
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<think>首先，用户的问题是关于使用client-go的Informer实现Kubernetes workload数据缓存的机制。我需要基于提供的引用内容来回答，这些引用主要涉及Informer的使用、优化和认证。 关键点： - 引用[1]：解释了Informer如何缓存数据，避免直接调用API Server。 - 引用[2]：建议合并Informer以减少连接数。 - 引用[3]：讨论了API Server的认证机制，但用户的问题不直接涉及认证，所以可能不需要重点提及。 用户问题：如何基于client-go的Informer实现Kubernetes中workload资源的缓存机制。 我需要构建一个清晰的回答： 1. 解释Informer的基本概念和工作原理。 2. 描述如何为workload资源（如Deployments、Pods）创建和使用Informer。 3. 提供代码示例或伪代码。 4. 讨论优化和最佳实践，如合并Informer。 5. 生成相关问题。 回答结构： - 引言：简要介绍Informer的作用。 - 步骤：分步解释如何实现。 - 代码示例：使用Go语言和client-go库。 - 优化：参考引用[2]的建议。 - 总结。 - 生成相关问题。 确保使用中文回答，并遵守LaTeX格式要求： - 行内数学表达式用$...$，如 $x^2$。 - 独立公式用$$...$$。 - LaTeX语法正确。 - 末尾添加引用标识。 代码示例：由于用户提到workload资源，我需要指定如Deployment或Pod。假设使用Deployment作为例子。 步骤： 1. 导入client-go包。 2. 创建SharedInformerFactory。 3. 定义Informer和Lister。 4. 设置事件处理函数。 5. 启动Informer。 参考引用： - [^1]：Informer缓存数据。 - [^2]：合并Informer减少连接数。 生成相关问题： - 基于主题，如Informer的深度使用、性能优化、常见问题。 最终回答： - 先回答用户问题。 - 然后添加"相关问题"部分。</think>### 基于client-go的Informer实现Kubernetes Workload资源缓存机制 在Kubernetes开发中，使用client-go的Informer实现workload资源（如Deployment、StatefulSet、DaemonSet等）的缓存机制，是一种高效的数据同步方式。Informer通过ListWatch机制监听API Server的资源变更，将数据缓存在本地内存中，从而减少对API Server的直接调用，提升查询性能和降低网络负载[^1]。以下是逐步实现方案，基于client-go库（版本≥0.20）和Go语言。 #### 1. Informer的工作原理 Informer的核心机制基于Kubernetes的ListWatch模式： - **List操作**：初始化时全量获取资源数据，并存储到本地缓存。 - **Watch操作**：建立长连接监听资源变更（如Add、Update、Delete事件），实时更新缓存。 - **本地缓存**：通过Lister接口提供高效的Get和List方法，所有查询直接从内存读取，避免API Server调用[^1]。 数学上，缓存同步的效率可以用时间复杂度表示：List操作的时间复杂度为 $O(n)$（n为资源对象数量），而Watch事件处理为 $O(1)$，整体查询性能提升显著。 #### 2. 实现步骤 以下是针对workload资源（以Deployment为例）的完整实现流程。假设您已配置好Kubernetes客户端（包括认证，如使用kubeconfig文件）。 ##### 步骤1: 导入依赖包 ```go import ( "context" "fmt" "time" appsv1 "k8s.io/api/apps/v1" metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1" "k8s.io/client-go/informers" "k8s.io/client-go/kubernetes" "k8s.io/client-go/tools/cache" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" ) ``` ##### 步骤2: 初始化Kubernetes客户端和SharedInformerFactory 使用SharedInformerFactory可以共享多个Informer的缓存和连接，减少API Server压力[^2]。 ```go func main() { // 加载kubeconfig文件（认证配置） config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig") if err != nil { panic(err.Error()) } // 创建Kubernetes clientset clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config) if err != nil { panic(err.Error()) } // 创建SharedInformerFactory，设置同步周期（例如30秒） factory := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, 30*time.Second) } ``` ##### 步骤3: 创建Deployment Informer并注册事件处理函数 为Deployment资源创建Informer，定义事件处理逻辑（如资源变更时更新缓存）。 ```go // 获取Deployment Informer deploymentInformer := factory.Apps().V1().Deployments().Informer() // 添加事件处理函数 deploymentInformer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: func(obj interface{}) { deployment := obj.(*appsv1.Deployment) fmt.Printf("Deployment Added: %s\n", deployment.Name) // 这里可添加自定义缓存更新逻辑 }, UpdateFunc: func(oldObj, newObj interface{}) { newDeployment := newObj.(*appsv1.Deployment) fmt.Printf("Deployment Updated: %s\n", newDeployment.Name) }, DeleteFunc: func(obj interface{}) { deployment := obj.(*appsv1.Deployment) fmt.Printf("Deployment Deleted: %s\n", deployment.Name) }, }) ``` ##### 步骤4: 启动Informer并获取Lister访问缓存 启动Informer后，使用Lister查询缓存数据，而非直接调用API Server。 ```go // 启动Informer（后台运行） ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background()) defer cancel() factory.Start(ctx.Done()) // 等待缓存同步完成 if !cache.WaitForCacheSync(ctx.Done(), deploymentInformer.HasSynced) { panic("缓存同步失败") } // 获取Lister接口用于查询缓存 deploymentLister := factory.Apps().V1().Deployments().Lister() // 示例：查询所有命名空间下的Deployment deployments, err := deploymentLister.List(labels.Everything()) if err != nil { panic(err.Error()) } fmt.Printf("缓存的Deployment数量: %d\n", len(deployments)) // 示例：查询特定命名空间的Deployment namespaceDeployments, err := deploymentLister.Deployments("default").List(labels.Everything()) if err != nil { panic(err.Error()) } for _, d := range namespaceDeployments { fmt.Printf("Deployment名称: %s, 副本数: %d\n", d.Name, *d.Spec.Replicas) } ``` #### 3. 优化和最佳实践 - **合并Informer**：如果您的应用需要监听多种workload资源（如Deployment和StatefulSet），使用同一个SharedInformerFactory创建多个Informer，共享底层连接，减少API Server的长连接数[^2]。例如： ```go statefulSetInformer := factory.Apps().V1().StatefulSets().Informer() // 添加类似的事件处理 ``` - **缓存同步周期**：调整NewSharedInformerFactory的第二个参数（如30秒），平衡实时性和性能。较短的周期增加实时性，但可能提升API Server负载。 - **错误处理**：添加缓存同步失败的重试机制，避免因网络问题导致数据不一致。 - **性能分析**：监控Informer的缓存命中率，公式为： $$\text{缓存命中率} = \frac{\text{本地查询次数}}{\text{本地查询次数} + \text{API Server调用次数}} \times 100\%$$ 理想情况下，命中率应接近100%[^1]。 #### 4. 注意事项 - **认证配置**：确保客户端认证正确（如使用X509证书或静态Token），避免Informer启动失败。引用[3]提到，API Server的认证可通过--client-ca-file等参数配置，但在client-go中通常通过kubeconfig文件处理[^3]。 - **资源限制**：对于大规模集群，监控内存使用，因为缓存所有workload资源可能消耗较多内存。 - **事件处理效率**：事件处理函数应避免阻塞操作，确保Watch事件及时处理。 通过以上步骤，您可以高效地实现workload资源的本地缓存，提升应用性能并减少对API Server的依赖[^1][^2]。如果您需要扩展其他workload类型（如CronJob），只需在SharedInformerFactory中添加相应Informer。
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