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。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
偶然在生产上部署了一个版本之后发现,机器不断重启报警,后经过查询linux日志发现,原来是因为服务占用内存过高被内核给kill掉了。接下来就是查问题,本来以为是内存泄漏,上了pprof工具之后发现,内存占用稳定在2.6g,而top命令则很快看到RES参数暴涨到12g+(机器内存16g)后被内核杀掉。百思不得其解。后来在翻阅Go1.12发布说明时看到一段话:
查看服务器信息还有硬盘测试,从原版上面翻新过来的,去掉了网络测试,减少测试时间,原脚本显示全是英文,我翻译为中文了,新加机房地址功能,脚本里面有单独的网络测速功能,后面可能还会补充其他功能!
最近在做多么乐索引量统计的时候感觉到google索引情况的一些变化,于是根据相关文章整理了影响google排名的多个因素。我们可以看到影响排名的因素越来越多,当网站设计者了解这些因素后,保守估计3-5年,SEO这个行业预计将会消失! 影响排名的因素如下:
外界的刁难,挑战。。。其实并不是最难的,最难的总是内部难以安抚,OOM。。。内存泄漏,OOM killer了解一下。。。攘外必先安内。。。我可能要死在内部了。。。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
收集各种有用脚本,有部分脚本是网上找的,脚本的代码我都看过了,功能我也测试过,完全没什么问题,支持centos6,ubuntu12,debian7以上,kvm,vmware,hyper-v架构的linux系统。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个,学会使用top,就相当于有了一把趁手的兵器,上可九天揽月,下可五洋捉鳖。
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
在Windows Server的日常运维中,远程桌面无疑是最常用的工具,没有之一,原因只有三个:1、微软自带,免安装;2、速度快,比任何一款远程控制软件都好用;3、稳定,一般不会出问题。
要搞明白 Go 语言的内存管理,就必须先理解操作系统以及机器硬件是如何管理内存的。因为 Go 语言的内部机制是建立在这个基础之上的,它的设计,本质上就是尽可能的会发挥操作系统层面的优势,而避开导致低效情况。
线上集群后端某台Web服务器例行检查时,我观察到+buffers/cache值(即Linux内存的实际使用情况)一直都是5365左右,就算停掉Nginx+FastCGI程序和其它程序也是一样,考虑到这台机器经常在使用rsync+inotify,肯定会存在着频繁存取文件的情况。而Linux系统有一个特性:在Linux下频繁存取文件时,就会占用物理内存。当程序结束时并不会自动释放被占用的内存,而是一直作为Cache存在。实际上内核结束一个程序后,它是会释放内存的,但是内核并没有立刻将这部分收集到free当中,而是存在在cached或者buffer当中,提高系统的io效率,cache和buffered的内存是由内核进行动态的配置管理,如果系统的free大小不够的时候,系统会自动释放cache buffer的内存给程序使用(因此如果是看到used很多,来手动释放内存其实是不需要的,我前面的文章及书籍其实也说明了我们应该如何观察Linux系统的实际内存使用情况,这里就不再多描述了)。
随着Http协议发展的20年间,从物理带宽、CPU、内存,到软件都有了很大的提升,而原来的协议也具有了很大的局限性:
内存溢出在日常工作中,这个错误很容易遇到。遇到内存溢出,首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置),需要进行分析,看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况,这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况,就需要对我们的程序进行修改,来修复这个问题。
# 如果你有非常高的连接率并且出现”connection refused” 报错,
通常, -Xms 和 -Xmx 设置成一样的,避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。因为当Heap不够用时,发生内存抖动,影响程序运行稳定性。
京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。
使用命令将所有apache 的进程进行统计,然后相加,然后和系统的物理内存相除,求百分比。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
场景描述:京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中,但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询,MySQL支持得不够友好,所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
服务器随着运行时间的增加,占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小,就很容易出现内存占满,系统变慢,甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存,但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案,可供借鉴。效果好的话,可以不用买内存条了哈哈。
4、选择安装的系统类型,系统为32位的就选32位的(redhat enterprise linux 7),系统为64位的就安装64位的
最近,遇到某个集群的生产端发送延迟特别高,而且吞吐量上不去,检查集群负载却很低,且集群机器配置非常好,网络带宽也很大,于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
虚拟机技术可以使得一个只有1g物理内存的机器可以运行总共需要4g内存的任务,主要方法是通过虚拟内存和物理内存映射来实现的,当物理内存不够用的时候,可以通过swap内存(存在于磁盘)和物理内存的交换来释放刚交换的物理内存,使其可以重新分配,当需要使用以前换出的内存时,在进行换入操作。
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候,我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
事故现象: 机房一台服务器运行一段时间后,突然发现系统资源即将被耗尽! 1)top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析,可以看出 1--共有602个进程,但其中有601个进
无意间发现腾讯云服务器有个 云+ 校园 活动, 每月10 块钱一台 1 核 2 G 服务器, 还算比较划算,(其中错过了, 腾讯云修改配置可以360元五年 1核 1 G 的服务器, 阿里云服务器 279 元三年的活动 …)
京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中,但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的,同时对于一些复杂的查询,Mysql支持得不够友好,所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
以前的电脑上安装过vmware+redhat,但是奈何电脑太老,配置太低,打开的时候超级卡,没法用。换了电脑后,再装上玩玩,故此记录一下安装过程。需要安装的小伙伴可以在此获取包然后按此步骤安装。
今天测试同学反馈API耗时很长,超过3秒的比例很高。 查看日志发现,小部分请求耗时比较大,约2秒左右,但是比例不高,与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了(进程假死),对请求没有响应,也没有拒绝,重启后问题缓解。 因为第一次出现,没有引起重视。但是过了几个小时候,相同的问题又出现在另外一台服务器上,狗日的墨菲定律。
首先要熟悉自己的操作环境和应用配置参数(熟悉各个串口的工作模式,熟悉主要参数中包含的网络参数,设备本身的信息内容,打印服务等相关内容);
今天主要给各位分享TCP网络的一些常见知识点,日常工作或面试会经常遇到。考虑内容篇幅不小,建议先收藏,慢慢咀嚼。
每个虚拟机就是一个操作系统,每个操作系统都要分配对应的操作系统资源,大家都用window系统,真正的生产环境一般都是用linux操作系统其中一部分原因就是因为linux系统消耗资源比较少。如果在一个物理服务器上放入10个虚拟机,每个虚拟机系统占用1g资源,等于浪费了10g的内存资源。所以当操作系统越来越多的时候消耗在系统上的资源也就越来越大。
容器的前世今生 物理机 部署非常慢 购买服务器服务,放在IDC机房,各种走流程,很多流程不可控制流程慢。 成本非常高 物理的服务器,高额的配置成本贵。 资源浪费 资源太多了,针对app的服务可能利用率不够充分。 难于迁移和扩展 迁移app端的服务器,我们要提前准备好一个新的物理服务器,环境需要重新的迁移。资源消耗比较大的话,用户增加比较快需要扩展内存,cpu,硬盘麻烦,可能最后还是选择购买新的物理服务器。 可能会被限定硬件厂家 那些已经采用RISC架构或非x86平台的用户来说,要想体验到x86平台的高效、
概述:虚拟化是一个广义术语,通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,是一个为了简化管理,优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器,来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发,着重分析研究了X86技术架构下,虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点,并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案,希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置,来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
oracle数据库,需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器,需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
10. HashMap 和 Concurrentmap 区别10. HashMap 和 Concurrentmap 区别
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