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。
利用psutil库可以获取系统的一些信息,如cpu,内存等使用率,从而可以查看当前系统的使用情况,实时采集这些信息可以达到实时监控系统的目的。
前不久,看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信,想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务,本文将之前的代码重构下,变成一个:利用Python监控服务器数据,然后有异常就通过钉钉发送给用户。
今天就来好好学习下Linux下如何查看CUP的使用率: 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。 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3,例如,如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上,说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应,这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%~70%,system空间保持在30%,空闲保持在0%~5% 。
如果网管需要主动监测CPU使用率,可通过OID:1.3.6.1.4.1.2011.5.25.31.1.1.1.1.5获取。
上一章我们介绍了shell编程的语法和应用,在实际生产环境中,Linux的系统运维者经常会查看系统中的各项性能、参数,为了提高查看效率,我们可以编写一些监控脚本以便系统的自动化运维。
项目中的一个需求是获取操作系统的相关信息, 在网上找了相关的资料,发现了一个好的玩意,就是Sigar,它是通过java api的方式来调用程序,基本上能够获取操作系统的全部信息,感觉挺强大的。Sigar(System Information Gatherer And Reporter),是一个开源的工具,提供了跨平台的系统信息收集的API,核心由C语言实现的,它可以被多种语言调用,包括C/C++、java、Perl、Ruby、PHP等,可以收集的信息包括:
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使用率100%问题,是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪,最关键的是它不是必现的,有可能是系统运行了一段时间之后,在突然的某个时间点出现问题。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第三篇,一起来学习prometheus的告警功能,如下图所示,整个告警功能分为规则和通知两部分,本篇是有关规则的详细介绍,至于命中规则后如何向外部发出通知是下一篇的内容 📷 本篇任务:如果指定机器的CPU使用率超过50%就告警 配置告警规则的基本流程 新增告警规则的操作有以下四步 图片 配置
本篇笔记主要介绍,在freeRTOS环境下,以STM32为例介绍如何快速获取CPU利用率,配合CubeMonitor测试
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。
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
我们目前所有的 java 服务都是封装在 docker 里面的,今天做压力容量测试的时候发现有个服务占用cpu 300%,想找到是这个 java 程序的那个线程造成的问题,把问题反馈给开发让他们去修复。
相信移动端高度普及的现在,大家或多或少都会存在电量焦虑,拥有过手机发热发烫的糟糕体验。而发热问题是一个长时间、多场景的指标存在,且涉及到端侧应用层、手机 ROM 厂商系统、外界环境等多方面的影响。如何有效衡量发热场景、定位发热现场、以及归因发热问题成为了端侧应用层发热监控的面前的三座大山。本文通过得物 Android 端侧现有的一些监控实践,不深入功耗计算场景无法自拔,优先聚焦于发热场景本身,希望能给大家一些参考。
在 Linux 系统下,有许多用于性能分析和调试的命令和工具,可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中,可能使用到的一些命令。
笔者几天前重启了轻量服务器,在查看服务器CPU使用率时发现一点异常:0点使用率会突然增加并持续。因为仅安装了宝塔面板,猜测是宝塔导致的,为了排除其它软件的影响,就拿出闲置的轻量服务器(1核2G)做了本实验。
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?
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师,你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
nodejs 提供了os.platform()和os.type(),可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
psutil是一个跨平台库能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要用来做系统监控,性能分析,进程管理。它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统.
S:进程的状态,S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负
存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
在之前介绍PyQtGraph的文章中,我们都是一次性的获取数据并将其绘制为图形。然而在很多场景中,我们都需要对实时的数据进行图形化展示。
前几天收到河南某地方性银行出现的故障:网御星云防火墙CPU使用率一直处于100%的状态, 于是前去现场检查设备 发现 1.该防火墙策略做的并不多; 2.该防火墙当前的出入端口流量也并不大; 可以排除防火墙的工作负载过大导致CPU满载。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cpu-100.html
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,哪段代码导致CPU过载 . 找出系统中占用CPU最高的线程PID -c 显示服务完整的路径和名称 > top -c 📷 image-20210509230435723 不要退出top,直接输入P(必须大写),让CPU利用率从大到小排列 比如找到的进程ID是1584 找到最耗CPU的线程 一个进程下面一般会有很多的线程,每个线程对CPU的使用率也是不一样的,我们需要找到最耗CPU的线程ID top -Hp 1584 ,显示一个进程的线程运行信息列
1、简介 存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
做Android开发的同学们,了解cgroups的同学其实不多,cgroups是什么意思呢,在操作系统中有着什么样的作用,以及Android中的cgroups有哪些,各有什么用呢,本文将会进行逐一剖析。
Arthas的大名想必大家都听过,它是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等。
如果读者是Java领域的开发人员,在研究Java底层逻辑的时候一定离不开源码分析。以研究CAS为例,其底层实现来自Unsafe类中的public final native boolean compareAndSetInt方法,这里使用native显然是因为Java层面已经满足不了来自开发者需要操作计算机底层的需求了。而这种使用native本地方法来间接调用计算机底层实现的过程被称为JNI技术(Java Native Interface,Java本地接口)。
测试小哥最近需要查看一个设备的进程和 CPU 的使用情况,但系统日志的输出格式很杂乱于是就动手写脚本代码来查看输出结果。虽然他提供了代码,但还是想自己动手简单尝试一下。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮:无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出,融入到工程实业中;腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐,“绝艺”更是获得了UEC杯冠军;而AI和海量计算力分不开,绝艺每天的盘数计算量都在亿级,王者每天计算结果均在百T,这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成,建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点,本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
本文介绍了如何监控调度异常点,通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
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。
性能问题不是一开始就有的,也不是某一天突然出现的,而是随着我们的开发进度不断累积产生的; 到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题,而实际上结果往往不会尽如人意。而且相同的问题,相同的人,在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。 所以说性能问题看上去是研发团队的技术问题,但本质上其实是研发团队的开发流程问题
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。
登录告警的服务器,这是一台openshift容器平台的计算机节点; top查看到 load average 达到了100左右; 最高的进程占用400%
如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢?这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下,有如下几种办法。
用于检查 Kubernetes 集群中各个命名空间中的 Pod 的 CPU 和内存使用情况,并根据设定的阈值进行告警通知。脚本会循环遍历指定的命名空间列表,获取每个命名空间中的所有 Pod 名称。然后,对于每个 Pod,脚本会获取其 CPU 和内存使用情况以及限制,并计算出使用率
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
上节我们讲了如何安装paramiko,这节我们讲如何使用paramiko连接服务器
一款轻量级os系统可视化监控指标工具,采集的指标有cpu idle空闲使用率,cpu load负载使用率,内存使用率,磁盘空间使用率。
本文实例讲述了Android编程实现获取系统内存、CPU使用率及状态栏高度的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
以上转自:https://blog.csdn.net/Alicia_N/article/details/87604709 ---------------------------------------------------------------------------------
在Redis世界里,热key指的是那些在一段时间内访问频率特别高的键值,具体到业务场景,包括热点新闻、热门直播、秒杀活动等等。
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