要导出MySQL日志，您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
开源数据库系统可以分为关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。
流水线+docker，流水线可以让项目发布流程更加清晰，docker可以大大减少Jenkins配置。
Grafana 是一个监控仪表系统，它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测工具，它可以大大帮助我们简化监控的复杂度，我们只需要提供需要监控的数据，它就可以帮助生成各种可视化仪表，同时它还有报警功能，可以在系统出现问题时发出通知。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
这次分享是腾讯后端面经，面试接近 1 小时，问了非常多的问题，涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里，做性能分析一定先画个图，脑子里就会有路径的概念了。
MYSQL 的CPU 使用率高，干时间长的DB们都会遇到，其实其他的数据库也都是有类似的问题，CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务，大查询，慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说，往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
PostgreSQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。例如：
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
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
TiDB 6.5 LTS 版本已经发布了。这是 TiDB V6 的第二个长期支持版，携带了诸多备受期待的新特性：产品易用性进一步提升、内核不断打磨，更加成熟、多样化的灾备能力、加强应用开发者生态构建……
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段，奈何各种促销，活动都等着春节，因此也遇到了不少的问题，回顾了一下最近遇到的问题，发现有好几个问题比较类似，正好整理一下，作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死，无响应，发生的场景有较高的业务压力到来时，也有业务正常运行的时候，突然就出现问题了。
你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。Docker为我们提供了灵活的工具和命令，以有效地管理和优化容器资源使用。现在让我们开始深入了解这个话题。
在日常运维工作中，会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员，我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况，观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。 今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具：Nethogs，来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。当我们的服务器网络异常时，可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。 Nethogs安装： 方法一：在epel源中可以直接yum安装 [root@dev src]# yum install -
墨墨导读：经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下，资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务，通过这些分析，理解服务器如何运行，资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标，并将其发送给普罗米修斯。更多详细信息参考：
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
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？
最近项目中要使用监控工具，主要想监控服务器的运行状态，以及业务系统的进程、端口、日志信息、服务接口，对比下来，选择了WGCLOUD，可以完全满足我们的需求，最重要的是它部署简单，使用方便，轻量实用，对新手极其友好
Hi，大家好。随着行业的快速发展，软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Loadrunner，认为LR就等于性能测试。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR，本文就给大家逐步开展Web端性能测试。
sysfs把连接在系统上的设备和总线组织成为一个分级的文件，它们可以由用户空间存取，向用户空间导出内核的数据结构Q以及它们的属性。sysfs的一个目的就是展示设备驱动模型中各组件的层次关系。
在数据库层获得底层系统的信息是一个对DBA，友好的功能，在数据库内部通过命令获得底层系统的性能信息，对于数据库监控也是一个好的获取数据库的方式，可以直接将这些信息插入到数据库表内等等。
查看数据库中执行SQL的执行计划，及相关信息是每个数据库都有的功能，PostgreSQL explain 的功能很丰富，下面就看看，这个explain 有什么过人之处。（以下均已pg 11作为演示版本）
Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况、诊断问题和优化性能。 常规服务器动态管理对象包括： dm_db_*：数据库和数据库对象 dm_exec_*：执行用户代码和关联的连接 dm_os_*：内存、锁定和时间安排 dm_tran_*：事务和隔离 dm_io_*：网络和磁盘的输入/输出 此部分介绍为监控 SQL Server 运行状况而针对这些
我们日常经常会提及系统资源的使用状况，那么系统资源具体是指什么呢？其实系统资源主要分为两种，运行资源和存储资源
精彩早知道 作者概述 什么是性能调优？(what) 为什么需要性能调优？(why) 什么时候需要性能调优？(when) 什么地方需要性能调优？(where) 什么人来进行性能调优？(who) 怎么样进行性能调优？(How) 总结 硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。 概述 在这篇博文中，我不想用一些抽象的概念去说性能调优的问题，只想用最通俗的语言尽量来准确的表达我的想法。 由于本人小平有
硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。
那么MySQL突然飙升,首先查询当下主库内正在运行的线程以及是否有占用资源的SQL。然后执行分析info语句，看此次SQL是否是新发版功能引起，如果是新功能引起，立即回滚。
很多新手都在使用 Memcached 或者 Redis 扩展来加速服务器数据库的运行性能，其实这些扩展对于小博客的服务器来说有时候是个负担和安全隐患的，具体可以参考【理智冷静的使用 Memcached 或者 Redis】一文，那么不使用优化扩展我们如何来提升 MySQL 或 MariaDB 数据库的运行性能呢？
--WL 09-07-03 /*Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况、诊断问题和优化性能。 常规服务器动态管理对象包括： dm_db_*：数据库和数据库对象 dm_exec_*：执行用户代码和关联的连接 dm_os_*：内存、锁定和时间安排 dm_tran_*：事务和隔离 dm_io_*：网络和磁盘的输入/输出 此部分介绍为
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付，以创建服务。
双十一即将来临，做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级，流量控制，扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了，不过这个时候，应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百？用流量打爆。。。Emmm，这很酷
缓存溢出（Cache Overflow）是指缓存达到其容量极限后无法存储新的数据项的情况。为了讲解缓存溢出及其应对方法，以下将分为理论讲解和具体例子两部分。
Java 语言是当前互联网应用最为广泛的语言，作为一名 Java 程序猿，当业务相对比较稳定之后平常工作除了 coding 之外，大部分时间（70%~80%）是会用来排查突发或者周期性的线上问题。由于业务应用 bug（本身或引入第三方库）、内外部环境、底层硬件问题等原因，Java线上服务出现故障/问题几乎不可避免。例如，常见的现象包括部分请求超时、用户明显感受到系统发生卡顿等等。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因：
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环，它旨在事前能够及时预警发现故障，事中能够结合监控数据定位问题，事后能够提供数据用于分析问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。 目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统，是一个省时省力、效率最高的方案。当然，对监控不是很明白的朋友们，看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
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