说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
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.
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
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。
最快的时间内,通过不同命令对Linux系统状态的把控,也是运维的基本功。今天一起来汇总一下,看看都有哪些。 1 使用w查看系统负载 相信所有的linux管理员最常用的命令就是这个 w 了,该命令显示的信息还是蛮丰富的。第一行从左面开始显示的信息依次为:时间,系统运行时间,登录用户数,平均负载。第二行开始以及下面所有的行,告诉我们的信息是,当前登录的都有哪些用户,以及他们是从哪里登录的等等。其实,在这些信息当中,我们最应该关注的应该是第一行中的 ‘load average:’ 后面的三个数值。 第一个
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”,经检查发现磁盘:“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”,需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复,具体过程如下:
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能,相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持,相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
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,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
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
OceanBase 集群界面会展示 Observer 的资源水位,今天简单了解一下资源水位的数值代表的含义以及关联参数
作者:Linux云计算架构 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/r8SvHyPKWUG1AwRIn9ah5w
Linux操作系统是一个开源产品,也是一个开源软件的实践和应用平台,在这个平台下有无数的开源软件支撑,我们常见的apache、tomcat、mysql、php等等,开源软件的最大理念是自由、开放,那么linux作为一个开源平台,最终要实现的是通过这些开源软件的支持,以最低廉的成本,达到应用最优的性能。因此,谈到性能问题,主要实现的是linux操作系统和应用程序的最佳结合。
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
Ø d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的,如果linux服务器出了问题,那么咱们平时学习的高并发,稳定性之类的是没有任何意义的,所以对linux性能的把握就显得非常重要,当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情,但是我不这么认为,不管你是架构师,还是crud boy,对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质,所以总结了这篇文章,希望对您有用,如果您觉得我写的还不错,看完记得点个赞,点个再看哦。咱们废话不用多说,直接进入正题。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
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。
vmstat 是一个相当全面的性能分析工具,通过它可以观察: 1)统的进程状态 2)内存使用情况 3)虚拟内存的使用情况 4)磁盘的I/O、中断、上下文切换 5)CPU的使用情况 使用方式 1)直接执行 vmstat 命令,返回系统当前状态 2)使用参数来指定执行命令的间隔时间 # vmstat 2 1 表示每个两秒采集一次服务器状态 执行结果示例 image.png 结果说明 (1)procs r:等待运行的进程数,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,
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。
配置文件中具体修改的内容是什么呢?要是面试官问你,你该怎么回答?你想下,你坐在一间屋子里。 服务器的mysql性能优化,有两个大致的方向考虑,第一个是服务器硬件,另一个是mysql自身的my.cnf配置文件。 服务器的磁盘,CPU和内存,这些都是要考虑的因素 1,磁盘的I/O 能力,也就是它的寻道能力,目前的SCSI高速旋转的是7200转/秒,这样的速度,一旦访问的用户量上去,磁盘的压力就会过大,如果是每天的网站pv在150w,这样的一般的
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存,通常部署在不同服务器上。
在Apache, PHP, mysql的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接 影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察统计并且根据经验 进行判断,然后设置合理的参数。
atop是一个功能非常强大的linux服务器监控工具,它的数据采集主要包括:CPU、内存、磁盘、网络、进程等,并且内容非常的详细,特别是当那一部分存在压力它会以特殊的颜色进行展示,如果颜色是红色那么说明已经非常严重了。
磁盘的io是一个非常重要的指标,所以要更详细的查看磁盘状态,需要用到iostat命令,如果之前已经安装了sysstat包的话,在安装sysstat包时iostat命令就已经被安装了。
load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数,例如,本输出中系统有4个CPU,如果load average的三个值长期大于4时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能,但是偶尔大于4时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲的时间片,比如本例中的输出,CPU是非常空闲的。
[非内部程序,需要安装]它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统资源(CPU、内存、磁盘和网络)使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,我们可获取相应的atop日志文件进行分析。atop是一款开源软件,我们可以从这里获得其源码和rpm安装包。
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
负载均衡:在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后,如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限,动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用,则可以认为是网络瓶颈;
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;
从前有个机构,机构的主人叫做 CPU,这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右,并且通常要对最近两天的数据做一定的处理,query的响应时间比较长,因此需要优化query api响应时间。
如果想要搭建自己的计算平台,首先要购买服务器,本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求,要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性,可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的,根据自己的预算,选择适合自己的设备。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
随着云计算、移动通信、IoT的发展,传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限,对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次,由于对象存储的分布式存储的特点,天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景,如备份、归档、文件共享等。
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综合来讲,这是一本介绍方法论的书,作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广,从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。并且本书通常以一个实例入手,深入的介绍系统原理,特别是在一些重点细节上,往往有超出一般的认识和方法。 本书函盖范围太广,更适合作为工具书时常翻阅,所以在阅读过程中也关注自己当前需要的方面。
内存: 大脑中的记忆区块,将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方,以供CPU进行判断。
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
今天安装了9台Linux服务器,型号完全不一样(有DELL、HP和IBM服务器),又懒得去对清单,如何在Linux下cpu的个数和核数呢?另外,nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu,不过现在服务器那是相当的彪悍,直接上worker_processes 8吧。
当开发人员设计好表语句后,就需要运维工程师进行服务部署,项目上线。这里应该根据需求进行预估访问量,再进行配置的选择和结构设计。
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