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如何在 Linux 中按内存和 CPU 使用率查找运行次数最多的进程

大多数 Linux 用户使用预装的默认系统监控工具来检查内存、CPU 使用率等。在 Linux 中，许多应用程序作为守护进程在系统后台运行，这会消耗更多的系统资源。...在 Linux 中，您可以使用各种小工具或终端命令，也可以使用一个命令按内存和 CPU 使用率显示所有正在运行的进程。检查 RAM 和 CPU 负载后，您可以确定要杀死的应用程序。...在这篇文章中，我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。 在 Linux 中，ps 代表进程状态。...按内存和 CPU 使用情况查看正在运行的进程 到目前为止，我们已经了解了ps命令是什么、它是如何工作的，以及如何通过 Linux 上的 ps 命令查看整体状态。...如何查看更多命令选项 到目前为止，我们已经通过了一些最常用的 ps 命令来查看 Linux 系统上的内存和 CPU 使用情况下正在运行的进程。

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K8s pod 动态弹性扩缩容（HPA ）部署！步骤齐全，少走坑路

： Resource metrics——CPU核 和 内存利用率指标。...HPA扩缩容算法 从最基本的角度来看，Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。...存在未就绪的pod的时候：我们保守地假设尚未就绪的 Pod 消耗了期望指标的 0%，从而进一步降低了扩缩的幅度。 未就绪的 Pod 和缺少指标的 Pod 考虑进来再次计算使用率。...minReplicas和maxReplicas：Pod副本数量的最小值和最大值，系统将在这个范围内进行自动扩缩容操作，并维持每个Pod的内存使用率为40%，这个值就是上面设置的阈值averageUtilization...对于CPU使用率，在target参数中设置averageUtilization定义目标平均CPU使用率。 对于内存资源，在target参数中设置AverageValue定义目标平均内存使用值。

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    从原理到实践：万字详解 Kubernetes 核心组件与指标监控

    CPU：计算能力的“燃料” CPU 是节点计算能力的核心资源。如果 CPU 使用率过高，应用性能会大幅下降。你需要关注： 使用率：节点的 CPU 使用率，过高可能导致应用性能下降。...你需要关注： 使用率：节点的内存使用率，过高可能导致 OOM 问题。 限制和请求：Pod 的内存请求和限制，确保资源分配合理。 磁盘：数据的“仓库” 磁盘是存储数据的“仓库”。...资源使用：Pod 的 CPU、内存、磁盘等资源使用情况，确保资源分配合理。 容器：应用的运行环境 容器是 Pod 中运行应用的“环境”。如果容器崩溃或启动时间过长，应用可能会无法正常运行。...Kubernetes 核心组件暴露的指标：这些指标由 Kubernetes 的核心组件（如 Metrics Server 和 kubelet）提供，主要用于监控集群和节点的资源使用情况，例如 CPU、内存...node-exporter 提供了节点的详细资源使用情况，帮助你发现节点级别的性能瓶颈。通过 Node Exporter 我们可以获取 CPU 使用率。 内存使用率。

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    万字详解：K8s核心组件与指标监控体系

    CPU：计算能力的“燃料” CPU 是节点计算能力的核心资源。如果 CPU 使用率过高，应用性能会大幅下降。你需要关注： 使用率：节点的 CPU 使用率，过高可能导致应用性能下降。...你需要关注： 使用率：节点的内存使用率，过高可能导致 OOM 问题。 限制和请求：Pod 的内存请求和限制，确保资源分配合理。 磁盘：数据的“仓库” 磁盘是存储数据的“仓库”。...资源使用：Pod 的 CPU、内存、磁盘等资源使用情况，确保资源分配合理。 容器：应用的运行环境 容器是 Pod 中运行应用的“环境”。如果容器崩溃或启动时间过长，应用可能会无法正常运行。...Kubernetes 核心组件暴露的指标：这些指标由 Kubernetes 的核心组件（如 Metrics Server 和 kubelet）提供，主要用于监控集群和节点的资源使用情况，例如 CPU、内存...node-exporter 提供了节点的详细资源使用情况，帮助你发现节点级别的性能瓶颈。通过 Node Exporter 我们可以获取 CPU 使用率。 内存使用率。 磁盘 I/O 和空间使用情况。

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    Kubernetes 排障实战：用 Prometheus 提升集群可用性和排障效率

    对其进行监控的核心，在于系统级别的性能指标，包括 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O、网络流量和文件系统使用情况。...用于监控容器 CPU 使用率，等等。...="Job"}) ) ) > 0 K8s 容器层 在 Kubernetes 容器层，我们可以利用 cAdvisor 这一监控工具，实时监测节点上容器的资源使用情况，包括 CPU、内存、磁盘和网络等...例如，使用 jmx_exporter 为 Java 程序暴露 JVM 指标和 Java 应用指标。 优点：对应用程序的侵入性较低。 缺点：需要额外的 exporter，可能引入运维开销和性能开销。...优化 Pod 配置：基于实际应用需求配置 Pod 模板中的 CPU 和内存请求/限制，以避免过度分配；合理使用节点和 Pod 的亲和性/反亲和性规则，以平衡工作负载，避免限制调度的灵活性。

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    探索使用Kubernetes扩展专用游戏服务器：第2部分-管理CPU和内存

    Kubernetes Dashboard 很棒的是，CPU 和内存使用率的可视化是 Kubernetes 开箱即用提供的另一个功能。...Kubernetes 捆绑有一个仪表板，该仪表板使我们可以很好地直观了解集群内部发生的事情，例如列出Pod 和 Services，为我们提供 CPU，内存使用情况等图表。 ?...确定 CPU 和内存使用率 您可能已经注意到，仪表板为我们提供了整个集群的 CPU 和内存的汇总统计信息，但它也可以在 Pod 级别为我们提供相同的信息！...限制CPU和内存的使用 诸如 Docker 之类的软件容器的非常有用的功能之一是，它能够对正在运行的容器的 CPU 和内存使用情况以及其中的进程施加约束。...Kubernetes 通过其 Pod 配置向我们展示了这一点，这意味着我们可以明确确保 CPU 和内存使用率不会超过某个阈值，并且不会对在同一节点上运行的其他游戏服务器产生不利影响。

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    再战 k8s（13）：Pod 的扩缩容

    从1.1版本开始，新增了名为Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器，用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...Kubernetes从1.11版本开始，弃用！！！ 基于Heapster组件完成Pod的CPU使用率采集的机制，全面转向基于Metrics Server完成数据采集。...HorizontalPodAutoscaler资源对象处于Kubernetes的API组“autoscaling”中，目前包括v1和v2两个版本 其中autoscaling/v1仅支持基于CPU使用率的自动扩缩容...minReplicas和maxReplicas：Pod副本数量的最小值和最大值，系统将在这个范围内进行自动扩缩容操作，并维持每个Pod的CPU使用率为50%。...Resource类型的指标可以设置CPU和内存。 对于CPU使用率，在target参数中设置averageUtilization定义目标平均CPU使用率。

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    Kubernetes监控内容、工具和最佳实践

    它们提供有关系统不同方面的可量化信息，例如 CPU 使用率、内存消耗、网络流量和应用程序性能。 监控 Kubernetes 集群涉及收集和分析这些指标，以深入了解容器化应用程序的健康、性能和整体状况。...监控节点指标，包括资源利用率（例如 CPU 使用率、内存消耗、磁盘 I/O 和网络流量）及其整体健康状况，对于及时发现资源限制或性能瓶颈等问题至关重要。 Pod 指标 Pod 负责运行容器。...Pod 指标包括 Pod 健康状况（正在运行、挂起、失败）、CPU 和内存使用情况以及网络流量。 容器指标 容器负责封装和运行应用程序代码及其依赖项。...容器指标提供对 Pod 中各个容器的性能和资源利用率的见解。这些指标对于确保容器高效运行且不会消耗超出必要的资源至关重要。容器指标包括 CPU 使用率、内存利用率和网络利用率。...例如，如果你的重点是性能，请优先考虑 CPU 使用率、内存消耗和请求延迟指标。

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    023.掌握Pod-Pod扩容和缩容

    一 Pod的扩容和缩容 Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod...1.2 自动扩容机制 Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...目前Kubernetes支持的指标类型如下： Pod资源使用率：Pod级别的性能指标，通常是一个比率值，例如CPU使用率。...minReplicas和maxReplicas：Pod副本数量的最小值和最大值，系统将在这个范围内进行自动扩缩容操作， 并维持每个Pod的CPU使用率为50%。...Resource类型的指标可以设置CPU和内存。对于CPU使用率，在target参数中设置averageUtilization定义目标平均CPU使用率。

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    一文看懂 Kubernetes 弹性伸缩

    这些伸缩器在功能和使用场景上有所不同： HPA：根据 CPU 使用率或其他自定义指标自动增加或减少 Pod 的副本数，如在业务高峰自动增加Pod副本数，在业务低峰自动减少Pod副本数，通常用于无状态应用...； VPA：自动调整 Pod 的 CPU 和内存请求和限制，它的目标是为每个 Pod 分配最合适的资源量，既避免资源浪费，通常用于有状态应用或单实例应用； CA：根据集群的当前负载和资源需求自动增加或减少节点的数量...本例中绑定名为nginx的Deployment，在确保所有Pod中容器的平均CPU使用率或平均内存使用率达到50%时触发扩缩操作（二者满足其一便会触发）。...好了，接下来，我们将通过压测验证下HPA扩容，在这过程中，我们可以用kubectl get hpa -w -n hpa观察容器的资源使用率和nginx 副本数量的变化，如下图，我们可以看到随着压测，内存的使用率逐渐上涨...04、HPA相关操作 从v1.18开始，K8s v2beta2 API允许通过HPA的behavior字段配置扩缩行为 稳定窗口，防止扩缩容指标频繁波动 ，如下示例设置为300s作为观察期 behavior

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    「走进k8s」Kubernetes1.15.1的Pod 自动扩缩容（23）

    上次说了deployment，它也是kubernetes的核心概念，主要职责和RC一样就是为了保证pod的数量和健康，除了RC有的功能，它自带的光环属性查看事件和状态，还支持回滚，回滚到任意的版本，相对于...事件传输：使用第三方工具来传输、归档 kubernetes events； 从 Kubernetes 1.8 开始，资源使用指标（如容器 CPU 和内存使用率）通过 Metrics API 在 Kubernetes...Kubernetes Dashboard 还不支持 metrics-server，如果使用 metrics-server 替代 Heapster，将无法在 dashboard 中以图形展示 Pod 的内存和...③ 创建自动扩所容的hpa 最大cup 5%，最少1个pod，最多5个pod。根据设定的 cpu使用率（5%）动态的增加或者减少pod数量。...一个pod自身的cpu利用率，该pod当前cpu的使用量/pod Request值。

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    K8s: Java应用OOMKilled的原因与分析

    本篇文章是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 65篇 管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。...为什么进程内存使用率仍然接近100%，几乎达到Pod内存限制？ 分析 为什么Java总内存使用量远低于系统内存使用量？...这个内存量是保证Java虚拟机使用的。 提交的内存表示 JVM 从操作系统预先分配的内存。...因此，从容器/Pod 的角度来看，WSS/RSS 使用率显得很高，而在 JVM 内，堆内存和非堆内存使用率仍然很低。...相反，JVM 会从操作系统中预先分配和保留内存，而不会轻易释放它。OpenJDK规范解释道： G1 仅在 Full GC 或并发周期期间从 Java 堆返回内存。

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    两大grafana实用插件快速监控kubernetes

    Grafana 5.0.0+ 特征 该应用程序使用Kubernetes标签来过滤Pod指标。Kubernetes集群往往有很多Pod和很多Pod指标。...轻松安装exporter，从Grafana一键式部署，或使用kubectl手动部署 Heapster中不可用的群集级别指标，例如CPU容量与CPU使用率。...集群指标 Pod容量/用途 内存容量/使用率 CPU容量/使用率 磁盘容量/使用率 节点，容器和容器概述 节点指标 中央处理器 可用内存 每个CPU的负载 读取IOPS 写入IOPS 实用率 网络流量/...秒 网络数据包/秒 网络错误/秒 Pod/容器指标 内存使用情况 网络流量 CPU使用率 读取IOPS 写入IOPS 2.2、插件安装 进入pod或者将插件离线下载后上传到/var/lib/grafana...模式下的CPU时间百分比以及磁盘和网络的状态 pod dashboard 可以根据所选择的Pod来显示对应的资源使用情况 deployments dashboard 以Deployment为维度来显示对应的资源对象相关的资源使用情况

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    实现Kubernetes中的抢占式Pod与固定Pod的弹性伸缩：一项全面指南

    从零到一学习分享，经验总结，案例实战 全栈系列专栏：海纳百川有容乃大，可能你想要的东西里面都有 目录 实现Kubernetes中的抢占式Pod与固定Pod的弹性伸缩：一项全面指南 背景介绍 环境和需求概述...确保共享 CPU 指标 总结 实现Kubernetes中的抢占式Pod与固定Pod的弹性伸缩：一项全面指南 在现代云计算环境中，优化资源使用和成本是关键。...在本文中，我们将探讨如何在Kubernetes环境中实现抢占式Pod与固定Pod的弹性伸缩，并提供详细的步骤和配置示例。...配置 HPA 来管理抢占式 Deployment 为了实现弹性伸缩，我们需要配置水平Pod自动扩展（HPA）。HPA可以依据CPU使用率等指标动态调整Pod的数量。...总结 在本文中，我们探讨了如何在Kubernetes环境中实现抢占式Pod与固定Pod的弹性伸缩。

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    挖掘Kubernetes 弹性伸缩：水平 Pod 自动扩展的全部潜力

    Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：HPA 根据预定义的性能指标（例如 CPU 利用率、内存使用率或自定义指标）调整特定部署或有状态集的副本数量。...Vertical Pod Autoscaler (VPA)：VPA 根据历史使用模式和当前资源需求自动调整 Pod 内各个容器的 CPU 和内存请求和限制。...默认情况下，HPA 监视 CPU 利用率，但也可以配置为监视内存使用情况、自定义指标或其他每个 Pod 指标。...对于每个 Pod 的资源指标（例如 CPU），HPA 从每个目标 Pod 的资源指标 API 中获取指标。根据目标利用率或原始值，控制器根据所有目标 Pod 的这些值的平均值计算缩放比例。...通过设置 Prometheus 和 Prometheus Adapter，我们演示了如何为 CPU 和内存使用情况创建自定义指标，并配置 HPA 以使用这些指标来实现更精确的自动缩放。

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    Kubernetes 中 Java 应用性能调优指南：从容器化特性到 JVM 底层原理的系统化优化

    容器资源与 JVM 内存调优 容器通过 Linux Cgroups 实现资源隔离，但 JVM 在早期版本（Java 8u191 之前）无法感知容器限制，仍读取宿主机内存和 CPU 信息。...推荐值: MaxRAMPercentage=75.0：保留 25% 内存给非堆（Metaspace）、JIT 编译等。 若使用 Java 8，需手动计算并设置 -Xmx 和 -Xms。...Kubernetes 调度与扩缩容策略 Kubernetes 调度器基于节点资源余量和优先级策略分配 Pod。...监控与诊断 可观测性三位一体: Metrics：量化资源使用率（如 CPU、内存）、应用吞吐量（QPS）。 Logs：记录请求链路、错误堆栈。 Traces：分析跨服务调用链，定位慢请求根因。...避免过度优化：调优需权衡复杂度与收益，例如将 API 延迟从 100ms 优化到 90ms 可能投入巨大，但用户体验提升有限。

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    如何定位Milvus性能瓶颈并优化

    要查看每个组件的 CPU 用量，先展开“Overview”（概览）然后选择“CPU usage”（CPU 使用率）。...注意： 当使用 Milvus 监控 CPU 使用率时，监控数据是在 pod 级别获取的。运行 Standalone Milvus 会显示一条单独的线，代表该 pod 的 CPU 使用情况。...运行分布式 Milvus 则可以查看多个 pod 的 CPU 使用情况。在图表中，可以通过一个明显的浅蓝色线条识别 Proxy 的 CPU 使用率，该线条触及上限阈值时，表示已达到 CPU 上限。...另外，还可以考虑垂直扩展 QueryNode——这包括增加托管 QueryNode 的单个 pod 或实例的计算资源，例如 CPU 和内存。...说明：这种估算有时可能会错误地表现为 CPU 的忙碌程度，导致实际 CPU 使用率较低时仍发生任务排队。 如何解决这个问题？

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    Kubernetes 实战：用 Prometheus 提高 K8s 集群弹性伸缩能力的准确性

    在业务高峰的时候对于资源的需求和低谷的时候的需求不同，如何调整？ 我怎么知道业务目前处于高峰还是低谷？ 给 Pod 分配多少 CPU 和内存才能保证我的服务正常运行，并且性能最佳？...在我们不了解 Kubernetes 提供的垂直 Pod 自动扩缩器（VPA）和水平 Pod 自动扩缩器（HPA）之前，大部分运维同学会采取监控随着业务高峰低谷的变化，CPU、内存使用率等指标，来沉淀经验从而手动扩缩容...垂直 Pod 自动扩缩（VPA）：扩缩 Pod 配置，比如 CPU、内存配置。 水平 Pod 自动扩缩容（HPA）：Pod 水平自动伸缩，根据资源使用率或者自定义指标自动调整 Pod 的个数。...故而我们优先考虑 HPA，用来做 Pod 的水平自动伸缩，根据资源使用率或者自定义指标自动调整 Pod 的个数。...但是这个时候又有了新的问题：传统的扩缩容方案往往依赖资源使用率，也就是简单的 CPU 和内存指标，但是难以应对复杂的业务场景，具体有以下几个方面的考虑： 维度单一：比如 A 应用目前可能 CPU 的使用率并不高

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