一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%,脑海中第一个想法就是中病毒了,于是开始了我的杀毒之旅。
在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
案例需求 打印内存使用率脚本,打印内存使用率、swap使用率、buff&cache使用量 实现效果 #实现演示 内存使用率: 2.69%,buff&cache:535 MB Swap使用率: 0% 脚本应用场景: 监控平台+内存监控脚本 手动监控 解决问题 随时掌握业务对内存的占用,合理使用内存资源 脚本思路 1、获取物理内存、swap的相关数据 1.1通过数据检索获得物理内存总量、Swap的总量 1.2通过数据检索获得物理内存的使用量,Swap的使用量
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用,还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
top 命令是 Linux 系统中一个实时显示进程动态的工具,它可以显示系统中各个进程的资源占用情况,如 CPU 使用率、内存使用率等。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
在Linux系统中,Top命令是一种强大的系统监控工具,可以提供实时的系统性能信息,包括CPU、内存、进程等方面的数据。其中,检查和排序CPU使用率是Top命令的一项重要功能。本文将详细介绍如何使用Top命令来检查和排序CPU使用率,帮助你更好地了解系统的CPU性能。
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
这是系列文章的第三篇,主要探讨:Elasticsearch 断路器报错了,怎么办?
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
在排查系统问题,或者应用变慢,或者不明原因问题时,第一件事就是要检查系统的内存使用率。
nodejs 提供了os.platform()和os.type(),可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
腾讯云cvm内存使用率监控指标到底是怎么统计的?按照官网的解释,内存使用率是用户实际使用的内存量与总内存量之比,不包括缓冲区与系统缓存占用的内存。 官网这里解释比较笼统, 是free 命令里面的(total-free)100%/total? 还是(total-free-buffer/cache)100%/total? 答案都不是,具体看下面的解释。
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上,你会/应该做什么?又该如何去进行初步的性能分析?
一款轻量级os系统可视化监控指标工具,采集的指标有cpu idle空闲使用率,cpu load负载使用率,内存使用率,磁盘空间使用率。
glances是一个基于python语言开发,可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息,并动态的进行更新,让管理员实时掌握系统资源的使用情况,而动态监控并不会消耗大量的系统资源,比如CPU资源,通常消耗小于2%,glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件,便于以后对报告进行分析和图形绘制,支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
性能问题不是一开始就有的,也不是某一天突然出现的,而是随着我们的开发进度不断累积产生的; 到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题,而实际上结果往往不会尽如人意。而且相同的问题,相同的人,在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。 所以说性能问题看上去是研发团队的技术问题,但本质上其实是研发团队的开发流程问题
eagle 命令只会在执行完毕后输出 png 图片,在命令执行时没有任何输出。而 top 是实时的显示 cpu 和内存。
在集群升级发生了Leader选举和切换,当前时期集群处于不稳定,客户端连接的节点有倾斜。有两个节点x.x.x.88和x.x.x.15内存使⽤率过⾼,需要评估其能否扛得住。由于未全部完成升级,除了节点x.x.x.122和节点x.x.x16高配机(32C64G)外,其他均为低配机(4C8G)。
上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下,其中有一台(4H/8G)近两天天天CPU使用率报警(阀值>95%,探测周期60s,触发频率6次),而且load acerage也居高不下,检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题,也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉,报警依旧。
在硬件性能不断提升的现在,软件性能依旧是开发人员关注的重点。不同类型的程序关注的具体性能指标有所不同,服务器程序注重吞吐量,游戏引擎追求渲染效率,桌面程序则关注内存消耗以及界面加载效率和流畅性。当我们需要进行性能优化时,首先需要找到性能瓶颈。本文将介绍两个WPF性能优化分析工具:内存使用率和应用程序时间线的使用。
前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率,接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
在实际开发过程中,有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常,但是运行较长一段时间后,可能会出现资源占用率较高的情况,例如 CPU 或 内存占用率较高等情况,以至于发生内存溢出,进程假死等的情况。这些问题发生的原因,往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
在 Linux 系统下,有许多用于性能分析和调试的命令和工具,可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中,可能使用到的一些命令。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
DashBoard 仪表盘,数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息,包括车速,水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
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傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
这是系列文章的第四篇,主要探讨:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?
在性能测试中,有很多的术语是需要了解和掌握的(这些术语也是出去面试会被面试官问到)。在本文章中,针对常用的性能测试术语做以汇总。
在Linux系统中,top命令是一款强大的性能监测工具,它可以帮助系统管理员实时监控系统的性能情况,查看各个进程的资源占用情况,以及了解系统的负载情况。当我们在终端中输入top命令后,屏幕上会显示一系列的性能数据和进程信息,这些信息对于系统性能调优和故障排查非常重要。本文将深入探讨在执行top命令之后,屏幕上显示的各项内容以及它们的作用。
面板(Panel)是 Grafana 中基本可视化构建块,每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器,每个面板都有各种各样的样式和格式选项,面板可以在仪表板上拖放和重新排列,它们也可以调整大小,所以要在 Grafana 上创建可视化的图表,面板是我们必须要掌握的知识点。
上一章我们介绍了shell编程的语法和应用,在实际生产环境中,Linux的系统运维者经常会查看系统中的各项性能、参数,为了提高查看效率,我们可以编写一些监控脚本以便系统的自动化运维。
最近在线上发现很多实例处于 Evicted 状态,通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐,但是这些实例并没有被自动清理,平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted 实例时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉,影响了用户的体验。而这部分 Evicted 状态的 Pod 在底层关联的容器其实已经被销毁了,对用户的服务也不会产生什么影响,也就是说只有一个 Pod 空壳在 k8s 中保存着,但需要人为手动清理。本文会分析为什么为产生 Evicted 实例、为什么 Evicted 实例没有被自动清理以及如何进行自动清理。
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1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗? 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗? 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高? 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少? 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗? 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy?
响应时间长、超时,甚至不响应,这是最直观的表现;而CPU使用率极高或极低,频繁出现Full GC,这些需要借助系统日志或者监控辅助发现。
用于检查 Kubernetes 集群中各个命名空间中的 Pod 的 CPU 和内存使用情况,并根据设定的阈值进行告警通知。脚本会循环遍历指定的命名空间列表,获取每个命名空间中的所有 Pod 名称。然后,对于每个 Pod,脚本会获取其 CPU 和内存使用情况以及限制,并计算出使用率
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
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