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
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。
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。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
在当今的信息化时代,计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而,当生产环境中的CPU飙升时,系统性能会受到影响,甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失,还会对用户体验造成严重影响。因此,如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题,已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
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。
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
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。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
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
腾讯云容器团队对IDC、上云非容器化、容器化的计算资源利用情况进行了调研,结果显示容器化改造后资源利用率提升最高可达60%~70%,并提出容器化资源利用率成熟度模型。
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%,脑海中第一个想法就是中病毒了,于是开始了我的杀毒之旅。
笔者几天前重启了轻量服务器,在查看服务器CPU使用率时发现一点异常:0点使用率会突然增加并持续。因为仅安装了宝塔面板,猜测是宝塔导致的,为了排除其它软件的影响,就拿出闲置的轻量服务器(1核2G)做了本实验。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境(LVE)的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性,LVE是CloudLinux开发的内核技术。
CPU性能指标可以从两方面来看:静态、动态 静态指标主要包括: CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括: CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查
同一程序,运行在不同机器上cpu使用情况是一样的。 只有一个逻辑cpu情况下,一个进程开启8个线程,该进程CPU使用率只有97.7%,小于等于100%,不会跑?️cpu 有8个逻辑cpu情况下,一个进
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
听云发布《2017中国云计算评测报告》,本次报告从用户视角出发,对各家云服务提供商的综合用户体验、性能与可用性以及服务与易用性这三个方面进行了盘点,凸显出各家云的优势与不足,以持续提升云端用户体验。
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。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。
登录告警的服务器,这是一台openshift容器平台的计算机节点; top查看到 load average 达到了100左右; 最高的进程占用400%
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
有个朋友Hunter跟我聊,最近他参加腾讯的面试,在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程,以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
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。
vmstat 是一个相当全面的性能分析工具,通过它可以观察: 1)统的进程状态 2)内存使用情况 3)虚拟内存的使用情况 4)磁盘的I/O、中断、上下文切换 5)CPU的使用情况 使用方式 1)直接执行 vmstat 命令,返回系统当前状态 2)使用参数来指定执行命令的间隔时间 # vmstat 2 1 表示每个两秒采集一次服务器状态 执行结果示例 image.png 结果说明 (1)procs r:等待运行的进程数,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,
上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
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
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
OpenTSDB 是一种基于 HBase 编写的分布式、可扩展的时间序列数据库。官方文档这样描述:OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase; 翻译过来就是,基于Hbase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库,和上面的意思基本相同。 主要用途,就是做监控系统;譬如收集大规模集群(包括网络设备、操作系统、应用程序)的监控数据并进行存储,查询。 存储到OpenTSDB的数据,是以me
今天我们本节介绍DCOS监控模块,主要DCOS监控的背景、选型等,接下来,请阅读:DCOS之监控简介(上)
sysfs把连接在系统上的设备和总线组织成为一个分级的文件,它们可以由用户空间存取,向用户空间导出内核的数据结构Q以及它们的属性。sysfs的一个目的就是展示设备驱动模型中各组件的层次关系。
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
%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%。
glances是一个基于python语言开发,可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息,并动态的进行更新,让管理员实时掌握系统资源的使用情况,而动态监控并不会消耗大量的系统资源,比如CPU资源,通常消耗小于2%,glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件,便于以后对报告进行分析和图形绘制,支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
前不久,看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信,想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务,本文将之前的代码重构下,变成一个:利用Python监控服务器数据,然后有异常就通过钉钉发送给用户。
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能,总共测试 1000 个请求
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢,明明你确定打开页面时没有大量的写入操作!
时间片即CPU分配给各个程序的时间,每个线程被分配一个时间段,称作它的时间片,即该进程允许运行的时间,使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行,则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束,则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上:我们可以同时打开多个应用程序,每个程序并行不悖,同时运行。但在微观上:由于只有一个CPU,一次只能处理程序要求的一部分,如何处理公平,一 种方法就是引入时间片,每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低,最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试,但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响,因此去问了DBA和SA,得到的结果相差很大,看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
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