遇到CPU性能问题时,我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么,以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是,这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。在一些场景中,我们会发现CPU的使用率上不去,性能表现很差,这时候我们也许就需要考虑,是不是花在应用请求、异步调用这种Off-CPU的场景上的时间太多了。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与参考前人的知识总结,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识的去练习才能掌握。总之,这属于基础技能,有了这层基础,再去使用高级版的工具(如阿里的Arthas),也就顺风顺水,水到渠成。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在linux系统下可以通过命令查看进程,那么具体是那个命令呢?下面由学习啦小编为大家整理了linux查看进程的命令,希望对大家有帮助! 一、linux查看
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 【www.hyheiban.com–知识文库】 在linux系统下可以通过命令查看进程,那么具体是那个命令呢?下面由小编为大家整理了linux查看进程的命
作者:厉辉,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧,介绍 systemtap 的原理机制,如何使用火焰图快速定位性能问题原因,同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下,曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的?通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙,稍微有些经验的同学则会对差异代码进行二分或者逐段调试。这种定位问题的方式不仅耗时耗力,而且还不具有通用性,当遇到其他类似的性能问题时,需要重复踩坑、填坑,那么如何避免这种情况呢? 俗语有曰:兵欲善其事必先利其器,个人认
Ftrace设计作为一个内部的tracer提供给系统的开发者和设计者,帮助他们弄清kernel正在发生的行为,它能够调式分析延迟和性能问题。对于前一章节,我们学习了Ftrace发展到现在已经不仅仅是作为一个function tracer了,它实际上成为了一个通用的trace工具的框架
编写代码只是程序员的工作之一,调试代码的时间甚至会超过编写代码,之前为大家讲解了很多关于系统、架构、编程等方面的内容,这篇文章就为大家全方位展示一次涉及到内核的 bug 排查过程。
程序是指储存在外部存储(如硬盘)的一个可执行文件, 而进程是指处于执行期间的程序, 进程包括 代码段(text section) 和 数据段(data section), 除了代码段和数据段外, 进程一般还包含打开的文件, 要处理的信号和CPU上下文等等.
无论是在编写Windows程序还是Linux程序,都可能存在句柄泄露的问题。在Linux中一般来说一个进程的fd使用是有上限的,可以使用ulimit命令进行上限查看,当出现fd泄露的时候,可能会出现socket创建失败,文件打不开等问题。Windows类似,本文主要阐述了对Windows中的句柄泄露的追踪方法。
这篇文章的内容涉及了 bpftrace 的一些基础,以及它是如何工作的,请继续阅读获取更多的信息和一些有用的实例。
On-CPU性能问题可以借助On-CPU火焰图解决,但是无法了解进程和线程不在CPU上运行所花费的时间。如果有很多的时间花在同步请求上,也会很容易影响性能表现。
在这篇文章中,我将迅速调研一种跟踪的 Go 程序的新方法:基于 Linux 4.x eBPF 实现动态跟踪。如果你去搜索 Go 和 BPF,你会发现使用 BPF 接口的 Go 语言接口(例如,gobpf)。这不是我所探索的东西:我将使用 BPF 工具实现 Go 应用程序的性能分析和调试。
If you are thinking of using complex kernel programming to accomplish tasks, think again. Linux provides an elegant mechanism to achieve all of these things: the ptrace (Process Trace) system call.
Linux下显示系统进程的命令ps,最常用的有ps -ef 和ps aux。这两个到底有什么区别呢?两者没太大差别,讨论这个问题,要追溯到Unix系统中的两种风格,System V风格和BSD 风格,ps aux最初用到Unix Style中,而ps -ef被用在System V Style中,两者输出略有不同。现在的大部分Linux系统都是可以同时使用这两种方式的。
在上篇文章中,我们分析了线上coredump产生的原因,其中用到了coredump分析工具gdb,这几天一直有读者在问,能不能写一篇关于gdb调试方面的文章,今天借助此文,分享一些工作中的调试经验,希望能够帮到大家。
避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML)、内存溢出(OOM)、内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash)
内核维护着各种统计信息,被称为Counters,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:
将 eBPF 程序附加到跟踪点以及内核和用户应用探针点的能力,使得应用程序和系统本身的运行时行为具有前所未有的可见性。通过赋予应用程序和系统两方面的检测能力,可以将两种视图结合起来,从而获得强大而独特的洞察力来排除系统性能问题。
本文整理自云杉网络 DeepFlow 产品负责人向阳在 QCon 2023 的演讲分享,主题为“基于 eBPF 的云原生可观测性深度实践”。
在程序出现bug的时候,最好的解决办法就是通过 GDB 调试程序,然后找到程序出现问题的地方。比如程序出现 段错误(内存地址不合法)时,就可以通过 GDB 找到程序哪里访问了不合法的内存地址而导致的。
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象,分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。
当Node程序的执行出现错误时,发生错误的位置以及产生错误的方法会作为最终的输出内容记录到STDERR(标准错误输出)中。
系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能。本篇主要讲性能分析中常用的工具——perf。
可执行与可链接格式 (英语:Executable and Linkable Format,缩写 ELF,此前的写法是 Extensible Linking Format),常被称为 ELF格式,在计算中,是一种用于可执行文件、目标代码、共享库和核心转储(core dump)的标准文件格式。
每一个 JVM 线程都拥有一个私有的 JVM 线程栈,用于存放当前线程的 JVM 栈帧(包括被调用函数的参数、局部变量和返回地址等)。如果某个线程的线程栈空间被耗尽,没有足够资源分配给新创建的栈帧,就会抛出 java.lang.StackOverflowError 错误。
perf 是由 Linux 官方提供的系统性能分析工具 。我们通常说的 perf 实际上包含两部分:
OpenCloudOS 适用于大规模容器集群服务器场景,为了提高服务器的资源利用率,降低业务及客户的服务器成本,提出了离、在线业务混合部署的资源隔离方案。资源隔离 QoS(Quality of Service,服务质量)方案主要包括 CPU、I/O、内存和网络四大模块。
Linux内核用于创建进程的系统调用有3个,它们的实现分别为:fork、vfork、clone。它们的作用如下表所示:
本文是对一篇blog的翻译,感谢译者Hualet Wang。原文通过一个例子为我们展示了,在分析进程运行缓慢的问题时,strace和pstack都束手无策的情况下,不要忘了还有proc。
本地使用远程桌面连接登录Windows server 2012云服务器,报错:122.112…,服务器频繁掉线,Windows登录进程意外中断。系统资源不足或不可用。服务启动失败。通过VNC方式登录云服务器。单击打开服务管理,选择“管理工具 > 事件查看器 > Windows日志 > 系统 > 筛选当前日志”。事件查看器在“事件级别”
阿里云有自己的Kubernetes容器集群产品。随着Kubernetes集群出货量的剧增,线上用户零星的发现,集群会非常低概率地出现节点NotReady情况。据我们观察,这个问题差不多每个月,就会有一两个客户遇到。在节点NotReady之后,集群Master没有办法对这个节点做任何控制,比如下发新的Pod,再比如抓取节点上正在运行Pod的实时信息。
概括 Docker与传统虚拟机的区别 与传统虚拟机的区别 Docker的安装 的安装 Docker daemon , client , containerd 镜像与容器操作 容器运行配置 Docker网络配置 网络配置 Alpine Docker Image 制作自己的 Docker Image Docker安全性问题 安全性问题 Docker运行原理
排查完全陌生的问题、不熟悉的系统组件,对许多工程师来说是无与伦比的工作乐趣,当然也是一大挑战。今天,阿里巴巴售后技术专家声东跟大家分享一例 Kubernetes 集群上的问题。这个问题影响范围较广,或许某天你也会遇到。更重要的是,作者在问题排查过程中的思路和方法,也会让你有所启发。
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Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
bpftrace提供了一种快速利用eBPF实现动态追踪的方法,可以作为简单的命令行工具或者入门级编程工具来使用。本文以bpftrace为例,介绍如何利用eBPF实现内核的动态追踪。
在Android系统中,进程可以大致分为系统进程和应用进程两大类。
云审计服务支持删除已创建的追踪器。删除追踪器对已有的操作记录没有影响,当您重新开通云审计服务后,依旧可以查看已有的操作记录。DELETE /v1.0/{project_id}/tracker无无无请参见错误码。
我肯定会说:因为Redis是内存数据库!如果不是直接把数据放在内存里,甭管怎么优化数据结构、设计怎样的网络I/O模型,都不可能达到如今这般的执行效率。
闲逛GitHub的时候发现 Brad Fitzpatrick的iter包。仔细看了2遍。代码里确实只有一行有效代码
ptrace 函数 : 在 C 标准库 中有一个 ptrace 函数 , 该函数是一个系统调用方法 , 可以监视进程执行 , 查看 / 更改 被监视进程的 内存 和 寄存器 情况 , 常用于断点调试 ;
查看当前用户 id: ” id“: 查看显示目前登陆账户的 uid 和 gid 及所属分组
有兴趣了解更多关于 eBPF 技术的底层细节?那么请继续移步,我们将深入研究 eBPF 的底层细节,从其虚拟机机制和工具,到在远程资源受限的嵌入式设备上运行跟踪。
本文是在linux系统角度下,对ptrace反调试进行底层分析,使我们更清楚的看到一些底层原理的实现,更好的理解在逆向工程中的一些突破口,病毒怎么实现代码注入,本文还将列出一些常见的攻防手段,分析其原理,让我们一同见证见证茅与盾激情对决!内容很充实,建议躺着阅读!!!!!!!!
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别,-O0 表示没有优化, -O1 为默认值,-O3 优化级别最高。
信息是如何通过网络传输被另一个程序接收到的?我们讨论的虚拟化网络是狭义的,它指容器间网络。
之前写了个hookso的工具,用来操作linux进程的动态链接库行为,本文从so注入与热更新入手,简单讲解一下其中的原理,配合源码阅读效果更佳。
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