android 按键映射qwerty.kl文件中的WAKE和WAKE_DROPPED的定义

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本文介绍了Android系统中按键映射的工作原理，详细解释了/system/usr/keylayout/gpio-keys.kl文件中定义的按键值如何与系统操作对应，如音量调节、主页键唤醒等，并区分了不同唤醒行为。

android系统中，获取到键盘的键值后，会搜索/system/usr/keylayout/gpio-keys.kl这个文件

key 115   VOLUME_UP         WAKE_DROPPED
key 114   VOLUME_DOWN       WAKE_DROPPED
key 102   HOME              WAKE

如果code与其中的键值相对应，android就会响应对应的按键信息。

 

WAKE: When this key is pressed while the device is asleep, the device will wake up and the key event gets sent to the app.

WAKE_DROPPED: When this key is pressed while the device is asleep, the device will wake up and the key event does not get sent to the app.

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PromQL基础查询 ```promql -- 查看容器接收丢包速率（包/秒） rate(container_network_receive_packets_dropped_total[1m]) -- 按命名空间聚合丢包率 sum by(namespace) (rate(container_network_receive_packets_dropped_total[5m])) ``` #### 2. 丢包率计算 丢包率（Packet Drop Rate）是评估网络健康度的重要指标，计算公式为： $$ \text{丢包率} = \frac{\text{接收丢包数}}{\text{接收总包数}} \times 100\% $$ 对应PromQL： ```promql -- 接收丢包率（%） 100 * rate(container_network_receive_packets_dropped_total[5m]) / rate(container_network_receive_packets_total[5m]) ``` #### 3. 异常检测规则 ```yaml - alert: HighPacketDropRate expr: | # 接收丢包率持续高于1% 100 * rate(container_network_receive_packets_dropped_total[5m]) / rate(container_network_receive_packets_total[5m]) > 1 for: 10m labels: severity: warning annotations: description: "容器 {{ $labels.pod_name }} 网络丢包率过高 (当前: {{ $value }}%)" ``` ### 运维实践案例 **问题现象**： 某服务出现响应延迟，监控显示 `container_network_receive_packets_dropped_total` 速率达 120包/秒，丢包率8%。 **分析过程**： 1. 关联指标检查： - `container_network_receive_bytes_total` 速率稳定在 50MB/s - `container_cpu_usage_seconds_total` 显示CPU使用率90% 2. 结论：CPU过载导致网络栈处理不及，触发丢包 **解决方案**： - 调整容器CPU限制：从 `2核` → `4核` - 启用网络多队列（RSS）： ```shell ethtool -L eth0 combined 4 ``` > 优化后丢包率降至0.3%，延迟恢复正常 ### 技术原理 - **数据来源**：cAdvisor读取容器cgroup网络统计文件： `/sys/fs/cgroup/devices/<container_id>/net_dev` 关键字段释义： | 字段 | 含义 | 对应指标 | |-------------|----------------------|------------------------------------------| | `rx_bytes` | 接收字节数 | `container_network_receive_bytes_total` | | `rx_packets`| 接收包总数 | `container_network_receive_packets_total`| | `rx_dropped`| 接收丢包数 | `container_network_receive_packets_dropped_total` | - **更新频率**：默认每秒采集一次 > **注意事项**： > - 短暂丢包（<0.1%）属于正常网络行为 > - 高吞吐场景下，建议结合`container_network_receive_packets_total`计算比例而非绝对值 > - K8s网络插件（如Calico）的丢弃包不计入此指标，需监控`calico_dropped_packets_total`[^2] --- [^1]: cAdvisor 容器网络指标采集文档 [^2]: Kubernetes 网络插件监控指南 §§相关问题§§ 1. 如何区分容器网络丢包是发生在宿主机还是容器内部？ 2. 除了`container_network_receive_packets_dropped_total`，还有哪些指标可用于诊断网络问题？ 3. 如何优化容器网络以减少丢包？ 4. 容器网络丢包与微服务调用失败有何关联？ </think> ### `container_network_receive_packets_dropped_total` 详解 #### **1. 指标含义** `container_network_receive_packets_dropped_total` 是容器网络健康度的关键指标，表示**容器自启动以来在接收方向（inbound）累计丢弃的网络数据包数量**： - **数据类型**：计数器（Counter），数值单调递增 - **单位**：数据包个数（Packets） - **采集来源**：由 cAdvisor 从容器网络接口的 `rx_dropped` 统计值中采集[^1] - **关键标签**： - `pod_name`：所属 Pod 名称 - `interface`：网络接口名（如 eth0） - `namespace`：Kubernetes 命名空间 #### **2. 核心用途** | **场景** | **应用说明** | |------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **网络质量诊断** | 高丢包率指示网络拥塞、缓冲区溢出或硬件故障 | | **性能瓶颈定位** | 丢包导致 TCP 重传，显著降低应用吞吐量 | | **资源规划依据** | 持续丢包需扩容网络带宽或优化容器配置 | | **安全威胁检测** | 突增丢包可能是 DDoS 攻击或 ARP 欺骗的征兆 | | **微服务弹性评估** | 结合服务网格指标分析丢包对服务可用性的影响 | #### **3. 监控方法** ##### (1) PromQL 基础查询 ```promql -- 查看容器接收丢包速率（包/秒） rate(container_network_receive_packets_dropped_total[1m]) -- 计算丢包率百分比 100 * rate(container_network_receive_packets_dropped_total[5m]) / rate(container_network_receive_packets_total[5m]) ``` ##### (2) 典型分析场景 **服务级丢包监控**： ```promql -- 按命名空间统计丢包最严重的 Top3 Pod topk(3, sum by(pod_name, namespace) ( rate(container_network_receive_packets_dropped_total[10m]) ) ) ``` ##### (3) 关联指标分析 需结合以下指标综合诊断： - `container_network_receive_bytes_total`：接收流量突增可能导致丢包 - `container_cpu_usage_seconds_total`：CPU 过载会丢弃数据包 - `node_netstat_TcpExt_TCPSynDrop`：系统级 SYN 丢包（宿主机维度） #### **4. 运维实践** **异常检测规则**： ```yaml - alert: HighPacketDropRate expr: | # 丢包率持续高于0.5%触发告警 100 * rate(container_network_receive_packets_dropped_total[5m]) / rate(container_network_receive_packets_total[5m]) > 0.5 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "容器网络接收丢包率过高 ({{ $labels.pod_name }}: {{ $value }}%)" ``` **故障排查案例**： - **现象**：某服务丢包率达 15%，导致 API 响应超时 - **分析**： - `container_network_receive_packets_total` 显示入站包量正常 - `node_network_receive_bytes_total` 对应宿主机网卡无丢包 - 检查发现容器 CPU 限制（2核）被持续打满 - **解决**： ```yaml # 调整容器资源限制 resources: limits: cpu: "4" memory: 8Gi ``` > 优化后丢包率降至 0.2%，API P99 延迟下降 40% #### **5. 技术原理** - **数据来源**：cAdvisor 读取容器 cgroup 网络统计文件： `/sys/fs/cgroup/devices/<container_id>/net_dev` 关键字段关系： | Linux 统计项 | 对应指标 | |---------------------|------------------------------------------| | `rx_packets` | `container_network_receive_packets_total` | | `rx_dropped` | `container_network_receive_packets_dropped_total` | - **常见丢包原因**： 1. 网卡缓冲区满（`net.core.netdev_max_backlog` 过小） 2. 容器 CPU 资源不足导致软中断处理延迟 3. 虚拟网络设备（veth）性能瓶颈 4. 物理网络拥塞（需排查宿主机及交换机） > **注意事项**： > - 容器重启时计数器归零 > - 丢包率 < 0.1% 通常可忽略，>1% 需立即干预 > - K8s CNI 插件（如 Calico）的丢弃包会计入此指标 > - 需区分接收丢包（`rx_dropped`）和发送丢包（`tx_dropped`） --- [^1]: cAdvisor 网络指标采集原理 [^2]: Linux 网络栈丢包诊断指南
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