"1 min average per core " 是每个core 的平均值，不是CPU 的平均值。 一个cpu可以有多个 core.
Zabbix2.0后，自带的Template OS Linux模版中 Processor load检测的值为percpu，即每一个CPU的load，如果为多核CPU的话，这里获取到的值就不是全部CPU的，自然与在系统中执行uptime命令获取到的load值不符， 并且模版中自带触发器的报警阈值也相当高，没记错的话应该是4还是5，这就造成一个情况，明明机器的CPU负载很高，Zabbix确不报警，此是大坑之一..解决办法有两个（使用其中一个即可）：
每个处理器各自设置一个调度队列，从而可能出现有的处理器的就绪队列进程很多而另一个处理器上的就绪队列任务很少的现象。
使用步骤： 1.设置一个定时任何 执行getperf.sh，采集性能数据 2.将采集到性能数据文件，如：192.168.1.1.tar.gz 解压 3.将性能分析的脚步performance_analyse.sh 放到解压后的目录中 4.安装gnuplot程序 5.将字体文件夹，拷贝到/usr/share/fonts/目录 6.直接运行 bash performance_analyse.sh
最近整理了一份常用Zabbix监控项说明，主要包括常见Windows & Linux监控，如下：
首先，现在的CPU都是多核的，所以参数里默认显示的一个核心的参数，而不是总和，解决方法。
我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况，检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点：
在做性能分析的时候，我们不可避免地判断资源到底够不够用？哪里不够？为什么不够？证据是什么？
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换.
从Linux 2.6.23开始，默认的调度器为CFS，即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析，已经发现内存分配是性能瓶颈：
利用SSH或者Zabbix监控，配合Django开发框架，改造出属于自己的监控平台，实现包括主机图形，自动发现，计划任务，批量cmd执行，服务监控，日志监控等功能，由于公司机器混乱，基本上市面上的所有设备都能找到，监控这些不同型号不同系统的主机需要分别对待，我们就借助各种开源项目来做一个简单的巡检工具，方便工作需要。
Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体，由go语言(golang)开发，是监控+报警+时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展。
通过封装Paramiko这个SSH模块，我们可以实现远程批量管理Linux主机，在上一篇文章中我们封装过一个MySSH类，这个类可以执行命令上传下载文件等，我们在这个类的基础上，实现一个简单的任务执行功能。
近期研究nagios，特意写了检测cpu负载的python脚本（有借鉴网上资料），顺道练练python脚本，以下采用2种方法获取cpu负载。
因为在编译时，python会认为b是局部变量，这是python的一个设计选择，为了避免变量的污染，想一想。如果某人在函数内部改动了变量，你没有办法看到这个函数，
官方网站介绍zabbix就是用来从主机收集数据的工具，大牛们都称Item为监控项，我们这儿也叫监控项吧，一旦你添加了一个主机，要想对该主机进行监控，就需要在该主机上添加一些监控项。添加监控项最快的方式就是利用zabbix自带的模板，我们之前讲解对本机进行监控时就添加过zabbix自带的监控模板Template OS Linux和Template App Zabbix Server，这两个模版中就带有很多监控项。
其他的监控系统是将数据存储在rrd数据库里面，不存在数据库越来越大的情况，这跟数据库的环形存储特性有关系。zabbix不管是采用分布式架构还是传统的服务端与客户端直接相连的模式，最终都是将数据存储在mysql里面。
前三个数字是1、5、15分钟内进程队列中平均进程数，包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
本篇我将为你介绍一个工具 - k6 ，它和 K8s 并没有什么直接的关系，它是一款开源的性能压测工具。
本文示范如何使用OpenMLDB和 Byzer-lang 联合完成一个完整的机器学习应用。Byzer-lang 作为面向大数据和AI的一门语言，通过 Byzer-Notebook 和用户进行交互，用户可以轻松完成数据的抽取，ETL，特征/模型训练，保存，部署到最后预测等整个端到端的机器学习流程。OpenMLDB在本例中接收Byzer发送的指令和数据，完成数据的实时特征计算，并经特征工程处理后的数据集返回Byzer，供其进行后续的机器学习训练和预测。
通过封装Paramiko这个SSH模块，我们可以实现远程批量管理Linux主机，在此基础上配合钉钉API接口可实现自动告警机制，定期自动检查设备状态，并推送到钉钉群内。
linux的上下文切换就是进程线程的切换，也就是切换struct task_struct结构体，一个任务的上下文包括cpu的寄存器，内核栈等，由于1个cpu上的所有任务共享一套寄存器，所以在任务挂起的时候需要保存寄存器，当任务重新被调度执行的时候需要恢复寄存器。每种处理器都提供了硬件级别的上下文切换，比如x86架构下的TSS段，TSS段包括了一个任务执行的所需要的所有上下文，主要有：1.通用寄存器和段寄存器。2.标志寄存器EFLAGS,程序指针EIP，页表基地址寄存器CR3，任务寄存器和LDTR寄存器。3.I/O映射位图基地址和I/O位图信息。4.特权级0，1，2堆栈指针。5.链接到前一任务的链指针。所以上下文切换也很简单，直接用call或者jmp指令调度任务。同样ARM架构也有快速上下文切换技术。但是Linux为了适用更多的cpu架构没使用处理器相关的上下文切换技术，而是大部分通过软件实现。linux上下文切换就在schedule（）函数里，很多地方都会调用这个函数。scchedule函数前面大部分代码是和调度算法相关的，比如实时任务调度算法，O(1)调度算法（2.6.22版本被CFS调度算法取代），CFS调度算法等。经过前面的代码计算后找出下一个要执行的任务，然后开始执行上下文切换。先看一段linux2.6.18版本还使用O(1)调度算法的schedule函数代码：
对制造业、银行业、通讯业了解多一点，关心专注国产数据库技术布道以及数据资产建设的应用实践。
Zabbix trigger是zabbix 进行告警通知的设定条件 ，当监控获取的值触发了设定的条件时，会按照触发器的设定，执行相应的action 操作 。在zabbix中为了比较方便的设定各种条件，zabbix为我们设计了相应的函数和操作符 。
最近发现迈克尔·弗格曼（Michael Fogleman）完成了一个叫做四叉树艺术的项目。它激发了尝试编写自己的项目版本。这就是将在本文中讨论的，如何实现自己的Quadtree艺术程序，就像在这里所做的那样：
为什么要了解内核的调度策略呢？呵呵，因为它值得我们学习，不算是废话吧。内核调度程序很先进很强大，管理你的Linux上跑的大量的乱七八糟的进程，同时还保持着对用户操作的高灵敏响应，如果可能，为什么不把这种思想放到自己的应用程序里呢？或者，有没有可能更好的实现自己的应用，使得操作系统能够以自己的意志来分配资源给自己的进程？
有时候会在zabbix下创建脚本，自定义监控项，在zabbix server上创建监控项前可以先使用zabbix_get来判断脚本是否正确。 在zabbix server端使用yum安装zabbix_get
RGB channels Visualize the levels of each color channel. Pay close attention to the traffic signs!
进程的调度数据可通过proc文件系统查看，/prod/${pid}/sched中的参数，对性能优化来说很有参考意义，比如1号进程的数据如下：
本节在围绕一个进程的生命周期，继续分析一个进程是如何被抢占？ 如果睡眠？ 如何被调度出去的？
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
CPU触发器： 1）Processor load is too high on {HOST.NAME} {HOST.NAME}上处理器负载太高 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.load[percpu,avg1].avg(5m)}>5 告警等级：警告 2）Disk I/O is overloaded on {HOST.NAME} 磁盘I/O在{HOST.NAME}上重载 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,iowait].avg(1h)}>30 告警等级：警告 3）{HOST.NAME} [CPU Idle]-[< 10%] CPU空闲小于百分之10 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,idle].count(#5,10,"lt")}=5 告警等级：一般严重
做个简单介绍：三者的关系如 图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。
Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架，同时，也支持对存储的文档进行复杂的统计——聚合。 前言 ES中的聚合被分为两大类：Metric度量和bucket桶（原谅我英语差，找不到合适的词语.....就用单词来说吧！）。说的通俗点，metric很像SQL中的avg、max、min等方法，而bucket就有点类似group by了。 本篇就简单的介绍一下metric聚合的用法。 metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种：单值聚合 和 多值聚合。 单值聚合 Sum 求和 这个聚
记一次linux下较重要的几项负载信息查看方式 1.cpu、memory负载 root@test:~$ top #top命令，可以查看 cpu 及 memory 的使用及负载情况 top - 09:34:56 up 19 days, 21:55, 1 user, load average: 0.00, 0.00, 0.00 Tasks: 79 total, 1 running, 78 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.3 us, 0.
CentOS7服务器SSH登陆时自动显示服务器基础信息 首先看一下效果 Last login: Mon Jan 16 10:54:30 2023 from 172.16.X.X You are logged in to localhost.localdomain ServerIP:172.16.X.X . System information as of 2023-01-16 11:19:15 [System Info] SYSTEM : CentOS Linux release 7.9
匡澄，中国移动云能力中心助理软件研发工程师，专注于云原生、微服务、算力网络等领域。
测试环境：Ubuntu16.04（在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题）
最近在测试阿里的POLARDB ，并针对数据库进行压力测试，在上周六，进行压测的过程中，数据库报警。
Redis是典型的单线程架构，所有的读写都是在一条主线程中完成的，在高并发场景中，一旦这条主线程出现了阻塞，哪怕是很短的时间，对于应用的影响都是巨大的。
ClickTail 是 Altinity 公司开发的一个 Go 语言的日志解析、传输工具，可解析 MySQL 慢查询日志、Nginx 日志、MongoDB 日志等，并能直接写入 ClickHouse。
📷 python模块openpyxl pip install openpyxl 使用load_workbook函数读取一个已有的excel文件。 使用Workbook的get_sheet_by_name方法获取Worksheet对象。 使用Worksheet的cell方法获取Cell对象。 类 Workbook Workbook对应Excel工作簿 Workbook对象的部分属性： active：获取活跃的Worksheet； read_only：是否以read_only模式打开excel文件； encod
pig是hadoop的一个子项目，用于简化MapReduce的开发工作，可以用更人性化的脚本方式分析数据。 一、安装 a) 下载 从官网http://pig.apache.org下载最新版本(目前是0.14.0版本)，最新版本可以兼容hadop 0.x /1.x / 2.x版本，直接解压到某个目录即可。 注：下面是几个国内的镜像站点 http://mirrors.cnnic.cn/apache/pig/ http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/ http://mirrors.
可以以二进制的形式将数据持久化保存到磁盘文件中。可以将数据和代码分离，提高代码可读性和优雅度。
看到 intel向量化指令在矩阵乘应用中的评估_softee的专栏-CSDN博客 使用SIMD技术提高C++程序性能_章志强的专栏-CSDN博客中描述的效果而心动，然后咨询了下 Imageshop – 博客园 博主，我稍微看了下《simd for c++ developers》感觉SSE这些指令更像一种寄存器语言，乍一接触略不适应。然而我的疑问是：
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
Items是从主机里面获取的所有数据，可以配置获取监控数据的方式、取值的数据类型、获取数值的间隔、历史数据保存时间、趋势数据保存时间、监控key的分组等。
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