CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多,简单场景可以使用Guava,复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel,Sentinel是一款阿里开源的产品,只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说,它有以下几个优点:
CPU 利用率,又称 CPU 使用率。顾名思义,CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况,反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高,表示计算机在该时间段内运行了更多的程序,反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
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内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage),那么平均负载处于什么状态算是正常呢?如果要根据平均负载来判断系统的稳定性,又该如何界定?先来看一下基础知识。
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
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。
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。
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候,出过一次糗,具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程,科普一下。不感兴趣,或看不懂的朋友无视即可,不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息,发现其中一台服务器 CPU 负载过重,机器为 CentOS 系统。信息如下: 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息: 2011-2
说真的,这就是《我想进大厂》系列第八篇,但是Linux的问题确实很少,就这样,强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
CPU 并非 90% 的时间都在忙着,很大一部分时间在等待,或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿,一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作,其中又以读操作为主。在停顿周期内,不能执行指令,这意味着你的程序不往前走。值得注意的是,图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来,具有普遍现实意义。因此,大多时候 CPU 处于停顿状态,而你却不知道,因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因,可以指导代码优化,提高执行效率,这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API,并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统,MySQL的Vitess水平扩展,Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群,服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序,测量可靠性和性能是至关重要的。
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月,想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括,从补丁到结构化的内核改变,从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
遇到性能问题怎么分析定位?这个问题太难回答了,各种底层环境、依赖系统、业务场景,怎么可能有统一的答案。于是产生了各种分析性能问题的“流派”。两个典型的 ANTI-METHODOLOGIES:
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题,在最开始的 1 分钟时间里,你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群,以及各种各样的性能分析和监控工具。 比如我
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢,负载暴增,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
作者新建了QQ群:460430320,供大家交流测试心得(培训机构勿进)。另外,还会不定期上传测试资料,也欢迎您共享测试资料。
前言: 朋友遇到了load average偏高的问题,关于load average的解释,网上也是五花八门,有的说法甚至都有些不负责任。在这里详细分析一下load average。 分析: 1,l
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
最近碰到一个Oracle DG备库延迟的问题,经过排查,定位是磁盘性能问题,用的是普通磁盘,而不是SSD,且性能较差,存在读写等待。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题,在最开始的 1 分钟时间里,你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群,以及各种各样的性能分析和监控工具。比如我们
top是linux程序员经常使用的分析机器运行状态的工具。但是并不是所有人都能清楚如何使用该工具对程序占用CPU资源的情况进行分析,比如图中us、sy、ni、id、wa和si等各是什么意思?高低都能说明什么问题?本文将抛砖引玉,讲解下该工具的使用。
李盖,容器产品中心后台开发,负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务,主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
快速检查单(Quick Reference Handbook,QRH)是飞行员在飞行过程中依赖的重要指导性文件。
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
源链接:https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
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
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average,如下图所示,它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢?它和CPU的利用率又有什么关系呢
当你登陆一台 Linux 服务器之后,因为一个问题要做性能分析时:你会在第 1 分钟内做哪些检测呢?
sar(System Activity Reporter 系统活动情况报告)是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一,可以从多方面对系统的活动进行报告,包括:文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘 I/O、CPU 效率、内存使用状况、进程活动及 IPC 有关的活动等。我们可以使用sar命令来获得整个系统性能的报告。这有助于我们定位系统性能的瓶颈,并且有助于我们找出这些烦人的性能问题的解决方法。
响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能,因为它会收集一周的性能数据。但是,你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。同样,这段时间可以延长一个月以上。如果超过 28,那么日志文件将放在多个目录中,每月一个。
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。
在 K8s 集群治理过程中,常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点,既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行,也会导致节点发生故障的几率的激增。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
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