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之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用,还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
Exporter是Prometheus的指标数据收集组件。它负责从目标Jobs收集数据,并把收集到的数据转换为Prometheus支持的时序数据格式。和传统的指标数据收集组件不同的是,他只负责收集,并不向Server端发送数据,而是等待Prometheus Server 主动抓取,node-exporter 默认的抓取url地址:http://ip:9100/metrics。
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出 了结果。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
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。
前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率,接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
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。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。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。
Node Exporter 是用于暴露 *NIX 主机指标的 Exporter,比如采集 CPU、内存、磁盘等信息。采用 Go 编写,不存在任何第三方依赖,所以只需要下载解压即可运行。
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本文使用Prometheus+Grafana+Node Exporter搭建Linux主机监控系统:
在Linux系统中,Top命令是一种强大的系统监控工具,可以提供实时的系统性能信息,包括CPU、内存、进程等方面的数据。其中,检查和排序CPU使用率是Top命令的一项重要功能。本文将详细介绍如何使用Top命令来检查和排序CPU使用率,帮助你更好地了解系统的CPU性能。
TiDB 6.5 LTS 版本已经发布了。这是 TiDB V6 的第二个长期支持版,携带了诸多备受期待的新特性:产品易用性进一步提升、内核不断打磨,更加成熟、多样化的灾备能力、加强应用开发者生态构建……
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata,它是Linux系统实时性能监测工具,以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态(包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据)。Netdata的web前端响应很快,而且不需要Flash插件。UI很整洁,保持着 Netdata 应有的特性。具体内容文末会简单介绍。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
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。
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager,其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息,上报至 Center Service,然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求,需要自行搭建部署监控服务,也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案,StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口,可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
这次分享是腾讯后端面经,面试接近 1 小时,问了非常多的问题,涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。
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。
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。
Node_exporter 用于采集Linux系统指标数据数据,prometheus官方提供的exporter,除node_exporter外,官方还提供consul,memcached,haproxy,mysqld等exporter。
%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%。
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
在我们项目部署上线的时候,我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率,或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率,发现监控报了60%的一般就会报警了,到了100%那就惨啦,做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话,那么,我们加班肯定逃不掉了,更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下,然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数,然后去修改它就行了
docker 利用 Linux 内核的 cgroup 功能,实现对容器的资源使用限制,通过将容器内的进程 PID号 加入同一个以容器ID为开头命名的cgroup控制组内,实现容器进程的资源限制
处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
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% 。
进程(process)是程序实体运行的过程,是系统进行资源分配和调度的独立单位,或者说是一个程序在处理机上的一次执行活动。 区分一下进程和程序 ---- 1.0 程序是一个静态指令的集合;而进程是一
通常来说,作为一个Linux的SA,很有必要掌握一个专门的系统监控工具,以便能随时了解系统资源的占用情况。下面就介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata,它是Linux系统实时性能监测工具,以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态(包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据)。Netdata的web前端响应很快,而且不需要Flash插件。 UI很整洁,保持着 Netdata 应有的特性。第一眼看上去,你能够看到很多图表,幸运的是绝大多数常用的图表数据(像 CPU,R
和top一样,可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。
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
在前一节我们搭建好了监控组件,今天我们就来完成机器这一层次的监控。目前已经有现有的暴露系统指标的软件node-exporter ,并且我们在上一节已经搭建完毕, 在这一节里,我将会讲解如何利用暴露出来的这些指标构建一个自定义的系统监控模板。
本篇内容介绍了“怎么用Python实现查询CPU和内存”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让我带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
1、Linux进程间的通信方式?两个进程是如何来共享内存的?两个进程如何通过信号量通信? Linux下进程间通信的方式有:管道(有名/无名) 、消息、信号、信号量、共享内存、邮箱、socket。 Linux下共享内存是进程间通信的方式之一,共享内存允许两个或多个进程访问同一块内存,比如像 malloc函数向不同的进程返回执行同一块物理内存区域的指针。当一个进程改变了这块地址中的内容的时候,其他拥有这块物理内存指针的进程也会察觉到这个更改。在进程间的通信方式中,共享内存是通信效率最高的,访问共享内存区域和访
CPU 上下文切换是保证 Linux 系统正常运行的核心功能。可分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
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。
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