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。
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。
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 -
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。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
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,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。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
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。
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。
这是系列文章的第五篇,主要探讨:Elasticsearch 出现 “429 reject 报错",怎么办?
到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。
前几日早上打开邮箱收到一封监控报警邮件:某某 ip 服务器 CPU 负载较高,请研发尽快排查解决,发送时间正好是凌晨。
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
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境(LVE)的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性,LVE是CloudLinux开发的内核技术。
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。
在报警群里看到 XXX 服务所在的服务器负载很高, 4 核 16G 的配置,CPU 使用率 >90%
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
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。
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。
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。
讲解 如何查看负载 和 并发之前,简单与各位聊几句,这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了,哈哈哈。
相比于普通的功能测试,性能测试对测试工程师的技能要求更高,一般来说,也只有中高级测试工程师才会有机会做性能测试。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
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!
%us:表示用户空间程序的cpu使用率(没有通过nice调度) %sy:表示系统空间的cpu使用率,主要是内核程序。 %ni:表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id:空闲cpu %wa:cpu运行时在等待io的时间 %hi:cpu处理硬中断的数量 %si:cpu处理软中断的数量 %st:被虚拟机偷走的cpu 注:99.0 id,表示空闲CPU,即CPU未使用率,100%-99.0%=1%,即系统的cpu使用率为1%。
现在分时操作系统是通过循轮方式分配时间片进行进程调度的,如果进程在等待或阻塞,不会造成 CPU 资源使用。线程称为轻进程,共享进程资源,关于线程的调度,CPU 对于线程也是分时调度。而在 Java 中,线程的调用由 JVM 负责,线程的调度一般有两种模式,分时调度和抢占式调度。
其他关键设置项:并发用户数、pacing、log(一般设置为关闭)、ThinkTime(一般设置为关闭)、Multithreading(分process和thread方式,一般选择thread,部分脚本不支持thread时选择process)。
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
性能调优整体思路 空间换时间 对热点数据缓存,减少数据查询时间。 分而治之 将大任务切片,分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重,则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化,从而缩短业务链耗时。 并行处理 采用多进程、多线程同时处理,提升处理速度。 离用户更近一点 如CDN技术,将静态资源放到离用户更近的地方,从而缩短请求静态资源的时间。 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段,提升系统的可扩展性,从而
伴随着突发流量、系统变更或代码腐化等因素,性能退化随时会发生。如在周年庆大促期间由于访问量暴涨导致请求超时无法下单;应用发布变更后,页面频繁卡顿导致客诉上升;线上系统运行一段时间后,突然发生OOM或连接打满拒绝访问。
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
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
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。
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题,它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
定义:平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之,要计算 CPU 负载的值,只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程(休眠状态),僵尸或停止的过程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云