温馨提示,动图已压缩,流量党放心查看。CPU方面内容不多,我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇,垂直观测CPU。其余参见:
占用cpu过高的线程有两个,其中一个是打印异常日志的(会new 对象),还有gc线程
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。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
使用 top 指令,服务器中 CPU 和 内存的使用情况,-H 可以按 CPU 使用率降序,-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源,对 Java 服务造成影响。
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
假定你已经了解了运行时的数据区域和常用的垃圾回收算法,也了解了Hotspot支持的垃圾回收器。
CPU诊断主要关注平均负载(Load Average), CPU使用率,上下文切换(Context Switch), 常用的top命令查看cpu使用率以及服务器负载情况。
我们日常接触性能诊断问题,一般分为两种情况,一是线上应用真的出现性能问题;二是我们需要对准备上线的系统进行性能预估;后者需要压力测试辅助进行,此处不表。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
定义:记住下一条执行执行的地址,一条指令执行完成后,解释器会到程序计数器找到下一条指令的地址,通过寄存器实现(cpu中最快的) 特点:线程私有,每个程序有自己的程序计数器 唯一不会存在内存溢出的地方 局部变量在栈
最近很多小伙伴跟我说,自己学了不少JVM的调优知识,但是在实际工作中却不知道何时对JVM进行调优。今天,我就为大家介绍几种JVM调优的场景。
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU,通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高,考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
我们经常遇到iowait这个名词,在top命令中,vmstat中,sar命令中,都有它的身影。很多同学按照经验,当看到iowait非常高的时候,一般判定为磁盘I/O有瓶颈,但这并不完全正确。 io并不是一个可靠值。
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:
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面:CPU、内存、磁盘、网络。比如,应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长,这些问题通常可以分为两大类:系统异常 (CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等)业务异常 (服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等)1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题,排查手段⼀般包括以下⼏项,也可以将此理解为排查顺序:业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题,都会带来系统突然运行缓慢的问题,也是面试特别容易被问到的,下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路。
JMC, 即Java任务控制(Java Mission Control)是从Java7(7u40)和 Java8 的商业版本包括一项新的监控和控制特性。
之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令。 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题。
国际劳动节又称“五一国际劳动节”、“国际示威游行日”(International Workers' Day或者May Day),是世界上80多个国家的全国性节日。定在每年的五月一日。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及 Full GC 次数过多的问题。
在实际开发过程中,有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常,但是运行较长一段时间后,可能会出现资源占用率较高的情况,例如 CPU 或 内存占用率较高等情况,以至于发生内存溢出,进程假死等的情况。这些问题发生的原因,往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。
在报警群里看到 XXX 服务所在的服务器负载很高, 4 核 16G 的配置,CPU 使用率 >90%
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成,所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机,这只是软件部分。
下面是一个老系统,代码写的有点问题导致出现这样一个JVM占比过高的问题,正常情况下也就是CPU负载不高的时候21:00左右的,也有30万,但是再多一点30几万就是阈值,就会出现堆积。
线上问题不同于开发期间的 bug,与运行时环境、压力、并发情况、具体的业务相关。对于线上的问题利用线上环境可用的工具,收集必要信息 对定位问题十分重要。
发现46b1对应的线程为Parallel GC Threads,这个就是JVM下的GC线程,它在频繁的进行垃圾回收。
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
使用top命令查看资源占用情况,发现pid为14063的进程占用了大量的CPU资源,CPU占用率高达776.1%,内存占用率也达到了29.8%
当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时,我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢?我主要提供两个方案:
性能测试过程中,对服务器资源的监控是必不可少的。这里的资源又分了两块,windows和linux
因为通常线程数量会由线程池管理,一般不会超过我们设定的最大值;而线程“死锁”通常是人为代码问题,某个获得锁的线程没有释放锁,导致其他线程一直处于 Waiting 状态(或者 CAS 自旋状态)。
JVM 是Java虚拟机。他它是实现Java代码,一处编写,处处运行的基础。也是Java二进制代码的运行环境
如果要说在 golang 开发过程进行性能调优,pprof 一定是一个大杀器般的工具。但在网上找到的教程都偏向简略,难寻真的能应用于实战的教程。这也无可厚非,毕竟 pprof 是当程序占用资源异常时才需要启用的工具,而我相信大家的编码水平和排场问题的能力是足够高的,一般不会写出性能极度堪忧的程序,且即使发现有一些资源异常占用,也会通过排查代码快速定位,这也导致 pprof 需要上战场的机会少之又少。即使大家有心想学习使用 pprof,却也常常相忘于江湖。
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。
【1】定位高负载进程 pid:登录进服务器使用 top 或 top -c命令[ps -ef | grep xxx 命令]查看当前 CPU消耗过高的进程,从而得到进程id。观察各个进程资源使用情况,可以看出进程id为18571的进程,有着较高的CPU占比。按P(大写)可以倒序查看占CPU占用率。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
测试环境tomcat进程占用CPU一直持续99%,但是通过jstack查看log,也没有任何线程死锁的情况。 此时通过$catalina_home/bin/shutdown.sh脚本无法正常停止tomcat。
导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
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