这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。实在想不通。
从大方面说基本上就是两类,一类是链路出了问题,包括网络抖动,链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题,包括服务器自身问题如磁盘老化等,还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
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?
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
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)。
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
大名鼎鼎的中国运维社区的狼首赵瞬东相信大家都略有耳闻,江湖人称赵班长,曾在武警某部负责指挥自动化的架构和运维工作,2008年退役后一直从事互联网运维工作。曾带团队负责国内某食品电商的运维工作,同时带领团队创建了自己的运维社区,讲自己多年经验传递给众多学者、运维人员,《saltstack入门与实践》作者之一。
好处是,你的 IP 地址被 CloudFlare 给屏蔽了,直接 Ping 你的网站得到的是 CloudFlare 的 IP 地址。
zabbix server服务器的agent监控报错:get value from agent faild:bind() faild:[99] cannot assign requested address。数据一直在正常采集,zabbix_get 能获取到数据,页面测试也能获取到数据。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
2016-06-1011:03:08 发表评论 18℃热度 一键部署工具选择 系统选择 连接虚拟主机 开始一键部署 目录 上一回说道:小白搭建博客教程之流程,这次趁着端午节写完它,也算是一个了结。 📷 教程有4篇: 购买域名; 购买虚拟主机并搭建(Linux); 域名解析; wordpress等博客平台安装步骤。 下面开始第二篇: 虚拟主机选择 域名有了,接下来要有主体,一个虚拟主机,可以让你的博客或者网站放在虚拟主机上“跑”起来。域名就好比车牌号,虚拟主机就好比发动
最近几周与阿里的面试官聊了聊,趁着我还有记忆先写下来。本人近5年工作的JAVA程序员,技术不精。大伙不必太过吐槽。哈哈。我曾两次时间投过简历。
最近在做一些性能优化工作,回想起工作这些年来,参与过的三次集中性能优化,每次都得折腾少则一个月,多则半年。这些内容既是不同视角、不同思路的比较,也是挺有趣的工作经历。
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。
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
今天我们本节介绍DCOS监控模块的技术选型,主要介绍DCOS监控选型等,接下来,请阅读:DCOS之监控技术选型
功能问题,通过日志,单步调试相对比较好定位。 性能问题,例如线上服务器CPU100%,如何找到相关服务,如何定位问题代码,更考验技术人的功底。 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务CPU问题排查实战演练,同学们反馈有收获,特将实战演练的试题和答案公布出来,希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了若干tomcat实例,即若干垂直切分的Java站点服务,以及若干Java微服务,突然收到运维的CPU异常告警。 问:如何定位是哪个服务进程导致CPU过载,哪个线程导致CPU过载,哪段代码导
这是一个目前普遍使用的调度算法,算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值,然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较,如大于阀值则说明负载较重应调小权值,反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法,研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下,动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性,包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
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。
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。
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。
Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架,一个用于Vue.js 开发SSR应用的一站式解决方案。它的优点是将原来几个配置文件要完成的内容,都整合在了一个nuxt.config.js,封装与扩展性完美的契合。
大家好,这里记录,我每周读到的技术书籍、专栏、文章以及遇到的工作上的技术经历的思考,不见得都对,但开始思考总是好的。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
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。
以一个经典问题抛砖引玉,当用户在浏览器中输入一个URL到底发生了什么? 常见的URL格式是http://www.liangsonghua.me,由协议+域名+端口号组成,这里涉及到一个不可轻视的知识点,就是跨域,浏览器有一个同源策略限制,协议、域名、端口号有一个不同就会发生跨域冲突,从而保证了其他站点不能非法操作正常站点的cookie和修改dom元素,重要性不言而喻。当不得已冲突时,可以通过JSONP请求、添加允许跨域响应头、使用代理转发的方式获取资源。不过请记住,尽量不要使用代理转发的方式,因为它违背了环境标准化准则,我们应该保证扩容新服务器时能取得正确、最新的配置,比如服务日记输出路径应该形成一种共识规范,这种称为”约定大于配置”,它的好处是,除了简化配置工作外,还可以提高沟通效率,另外标准先行是持续交付和架构改造技术实施的前提条件
kB_read/s(Kilobytes read per second):每秒读取的数据量,单位为KB
在发布或重启某线上某服务时(jetty8作为服务器),常常发现有些机器的load会飙到非常高(高达70),并持续较长一段时间(5分钟)后回落(图1),与此同时响应时间曲线(图2)也与load曲线一致。注:load飙高的初始时刻是应用服务端口打开,流量打入时(load具体指什么可参考http://www.cnblogs.com/amsun/p/3155246.html)。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
本博客从今年年初开始,其实已经完成了基本功能。随着偶尔写两篇文章,本站访问速度越来越慢。最开始使用的是腾讯云的最基础云服务器,配置为:共享CPU、512M、Unbuntu服务器,每次打开服务器,发现CPU和内存使用率经常达到了100%,基本满载运行。还经常报内存溢出异常。
线上服务的性能分析,一直以来都是比较难的点,主要是难在无法在性能出现异常的当时捕捉到现场信息。有人可能会说,这有什么难的,直接用 Go 工具集里的 pprof 访问一下,进行采样拿下来分析就行了。话虽不假,不过抛开现实场景谈解决方案一般都会非常打脸,真的不行。
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
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。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
笔者专注性能测试的时间大概有5年时间,其间也经历了性能测试主流工具从LR到Jmeter转变,监控工具从最早的Linux原生命令到界面花里胡哨的Glances、Zabbix等等。技术架构从单一的节点到多集群,业务对性能的要求越来越高,对于性能测试,有一点小的体会,后续会分多篇来聊聊。今天先说说我对性能测试的一些感观。
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。
摘要:TalkingData目前提供应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台、移动行业数据分析等。随着各项业务快速发展,数据规模也越来越大,带来很大的挑战。本文将简要介绍我们应对这些挑战的一些经验。 TalkingData诞生于2011年,目前提供应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台、移动行业数据分析和洞察,以及企业级移动数据分析和挖掘的解决方案等产品和服务。随着各项业务快速发展,需要机器学习支撑的需求也越多越多,数据规模也越来越大,带来很大的挑战。而且Talki
并不是所有的 Kubernetes 集群都有很大数量的机器, 一个 Pod 也有可能占用几十 G 内存, 希望读者能在阅读前就了解这样的现实.
网站如何防御DDoS攻击和CC攻击?如果网站所在的服务器不是高仿服务器,一旦遭遇DDos攻击或大量的CC攻击,那么自己的网站很有可能会处于瘫痪状态,甚至会引起服务器所在的整个机房服务器受影响,自己的服务器则很有可能陷入“黑洞”或者机房管理员暂时封闭IP,给网站拥有者带来严重的影响。
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。
Oracle 在 Youtube 分享了一段关于JDBC 连接池的视频,演示了同等业务压力下,不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响,HikariCP 转载了这个视频,并进行了一些分析。本文主要内容为英文原文的翻译(推荐阅读原文),部分内容为转述。
性能测试已经是一个老生常谈的话题了,不同的项目或多或少都会涉及到,但是每个人的经验肯定有所不同。今天我想从以下几个方面分享一下我认为关于性能测试需要重视的要点。
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。
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