一、CPU 良好状态指标 CPU利用率：User Time <= 70%，System Time <= 35%，User Time + System Time <= 70%。 上下文切换：与CPU利用
这些参数主要是用来调整virtual memory子系统的行为以及数据的写出（从RAM到ROM）。 这些节点（参数）的默认值和初始化的过程大部分都可以在mm/swap.c中找到。 目前，/proc/sys/vm目录下有下面这些节点：
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。
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？
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。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
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
本文介绍了在技术社区中如何从各个维度来评估和监控系统的性能，并通过实例介绍了常见的性能监控指标和工具。
CPU使用率（%processor time）,在80%±5%范围内波动为宜。过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
内存超分，是指分配给虚拟机的内存总和大于实际可用的物理内存总数。这样做的前提是，虚拟机操作系统里的内存不可能一直处于用满的状态。
携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方，为保证Redis的高可用性，DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大，集群的扩容，上下线，实例扩容都面临着不小的挑战。
连续分配方式，是指为一个用户程序分配一个连续的内存空间。它主要包括单一连续分配、固定分区分配和动态分区分配。
摘要: 原创出处 https://www.jianshu.com/p/4856bd30dd56 「占小狼」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
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。
free 命令用于显示内存的使用情况，显示可用和已用物理内存和交换内存的总数，以及内核使用的缓冲区。
今天，齐光将会基于之前列举的众多指标，给出一些常见的调优分析思路，即：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一各优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
很明显，安装OB时要求服务器可用内存至少 8G，不达标就无法安装。为了凑这3台10G内存的服务器我已经费了不少劲了，free -m 输出中 free 不是有 9G 吗，为什么还报错？
内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤：
这两天我们的一个核心系统，一套集群，逐台开始报警，内容是内存占用超阈值。按说这应该是一个非常紧急且需要立即处理的报警，但实际是不是这样，待我们拨云见日。
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
关于锐捷交换机的使用，一直都有不少朋友问起，本期阿城就给大家整理下常用的10大锐捷交换机的配置查看命令，希望可以帮助到各位老铁，记得点赞+在看呀。
存储管理是操作系统中一个非常关键的组成部分，涉及到数据的存储、检索和管理。操作系统需要有效地管理不同类型的存储资源，包括主存（RAM）、辅助存储（如硬盘驱动器和固态硬盘）以及在某些情况下的网络存储。这一过程确保系统的高效运行和资源的最优利用。
掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断地积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
d. 风险控制：测试没问题，再上线，环境依次是，work --> test --> ut --> prod 灰度 --> prod 全量；做好回滚虚拟机的应急方案
当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是 否是服务器问题。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术，这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
内存是计算机中与CPU进行沟通的桥梁，用于暂时存放CPU中的运算数据。Linux 内核的内存管理机制设计得非常精妙，对于 Linux 内核的性能有很大影响。在早期的 Unix 系统中，fork 启动新进程时，由于从父进程往子进程复制内存信息需要消耗一定的时间，因此启动多个进程时存在性能瓶颈。现在的 Linux 内核则通过“写时复制（copy-on-write）”等机制提高了创建进程的效率；也正是因为这个原因，关于 Linux 内存分配、计算、空闲判断有一些特别的地方需要注意。
System Dashboard是一款可以显示处理器、内存、网络和磁盘的使用情况的Mac系统状况显示工具，可提供实时查看 IT 系统性能的功能。它允许系统管理员和 IT 管理员监控关键绩效指标（KPI）和度量，例如 CPU 利用率、网络流量、存储容量和应用程序响应时间。 系统仪表盘通常以图表、图形、表格和仪表盘的形式显示 KPI 和度量。它可能还包括警报、通知和状态更新，以帮助 IT 工作人员快速识别和解决可能影响系统性能或可用性的问题。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作，本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略，通过定位问题，分析原因以及解决问题，实现对服务器进行更有针对性的优化，提升服务器的性能。
当前，各大公司都存在着线下集群利用率不高的问题，且在尝试进行多业务类型的混合部署后，还可能会遇到各种稳定性和业务质量方面的挑战。因此，贝联珠贯在大数据领域针对万台规模的集群展开了研究，并成功落地了一种基于增强型 RunC 的新方案，在第一阶段的 4 个月里，成功地帮助客户提升了资源利用率，年度降本超过千万人民币，同时业务使用体验并未受到影响。在今年 9 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站），贝联珠贯 (www.lccomputing.com) 合伙人王元良老师以《增强型 RunC 的最佳实践：克服离线高压力混部场景的关键挑战》为题，分享了实际落地经验。本文由贝联珠贯公众号（ID：Lccomputing）整理节选自此次演讲。 完整幻灯片下载地址： https://qcon.infoq.cn/202309/beijing/presentation/5440
搭建存储系统的时候，成本是需要考虑的重要因素，主要是总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership）。它既包括前期的采购成本，也包括后期使用过程中产生的成本，大致分为采购成本和使用成本。采购成本，包括硬件成本、软件成本、服务成本，以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本，包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主，Redis 及 rds 负载较小没有画出)： web1 和 web2 是两个 Apache，publisher1 和 publisher2 是
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
研究显示，AI工程化落地过程中，出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中，资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点，其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
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。
其实 JVM 的垃圾回收机制 前身今世有很多的。目前只从 Copying 算法下手进行解析。
运维工程师经常使用 Python 编写脚本程序来做监控系统运行的状态。如果自己手动使用 Python 的标准库执行系统命令来获取信息，会显得非常麻烦。既要兼容不同操作系统，又要自己处理解析信息。为了解决的痛点问题，psutil 就横空出世。它的出现无疑是运维工程师的福音。运维小伙伴通过它执行一两行代码即可实现系统监控。
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，即20*8的对数，此参数设置为60 The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20logN，N为集群大小。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环，使得CPU一直在执行相同的操作，导致CPU利用率达到100%。
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
假设通过性能测试需求分析，我们需要创建一个性能测试场景，并发500个web虚拟用户，这时我们需要考虑： 1）选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机？ 2）500个并发用户需要多少台测试机才够用？ 在性能测试执行之前，一定要把上面的问题搞清楚，主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端，客户端承载了太多的压力，而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下，我们会看到客户端CPU利用率居高不下，响应速度十分缓慢，甚至出现宕机的情形。 实际上，针对特定的性能测试需求，建立多大规模的性能测试机群才算合理，与多
psutil（process and system utilities）是一个跨平台的库，github、官方文档
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