当我们要看系统IO情况时,一般最先想到的应该就是iostat命令的。iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据。学习iostat有助于我们排查IO相关问题时可以更快的定位到问题根源。
在查看系统资源使用情况时,很多工具为我们提供了从设备角度查看的方法。例如使用iostat查看磁盘io统计信息:
因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况,iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据, iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息,之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
在Linux系统中作为一个普通线程是非常苦逼的。不仅NMI 、硬中断、软中断可以打断它,甚至其它普通线程也可以来打断干扰到它的运行。
Linux中,%iowait 过高可能是个问题,严重的时候,它能使服务停止, 但问题是,多高才算高? 什么时候应该担心呢?
上面是说的cgroups 是内核提供的功能,但现在我们在用户空间想使用的是cgroup的功能。其原理是:linux 内核有一个很强大的模块叫做VFS(vritual File System),VFS 把具体的文件系统的细节隐藏起来,给用户态进程提供一个完备的文件系统API接口。linux 也是通过VFS 把cgroups 功能暴漏给用户态进程的,cgroups 与VFS 之间的衔接部分叫做cgroups 文件系统。
1.查看什么进程占用端口: netstat -antp | fgrep <port> 2.查看进程资源: jps -l jmap -heap 21046
🍅 作者主页:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 今日重点: ① 学会查看linux各种状态,包括:网络IO、磁盘、CPU、内存等; ② 学会理解命令所代表的含义,能够迅速发现集群存在的问题。 1、核心命令 linux 监控网络IO、磁盘、CPU、内存: CPU:vmstat 、sar –u、top 磁盘IO:iostat –xd、sar –d、top 网络IO:iftop -n、ifs
vmstat是一个很全面的性能分析工具,可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中,能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用,是性能分析必备的基本能力。
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。
概述 什么是性能? 性能最通俗的衡量指标就是“时间”,CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比,磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比,当CPU使用率100%时,意味着有部分请求来不及计算,响应时间
导言:运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外,还得对服务器的性能进行优化,让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟(simon)在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
使用top命令,可以查看正在运行的进程和系统负载信息,包括cpu负载、内存使用、各个进程所占系统资源等,top可以以一定频率更新这些统计信息。
(1)内存:条数、每条大小、内存是DDR4还是DDR3、内存频率是2666MT/S还是1600MT/s
| 导语本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,本篇是中篇(主要讲抢占和时钟),上篇请看(CPU和中断):Linux调度系统全景指南(上篇),调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
App “耗电综合征” 当我们说一个 App 耗电的时候我们在说什么? 我们可能是指 App 吃 CPU 导致系统掉电快,也可能是在说系统告警 App 后台扫描频繁消耗电量,还可能是在说使用 App 时手机发烫严重…… 是的,相对于 Crash、ANR 等常见的 APM 指标,Android App 电量优化更像是一个综合性的问题。 一方面,造成 App 耗电的原因是多种多样的,比如 CPU/GPU Load、屏幕、传感器以及其他硬件开销等,每个分类的排查思路是大相径庭的,再加上 AOSP 没有 “官方”
译自:Using Prometheus to Avoid Disasters with Kubernetes CPU Limits
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
现在我们在购买一款手机的时候,大家都会去看一下这款手机所采用的芯片型号,有几个CPU核心(是8核处理器还是4核处理器),CPU的主频最高是多少。这些都是一些关系到性能体验的初步的硬件基础参数。
最近在看一个微服务框架github.com/tal-tech/go-zero,在core/stat/internal目录下学习到cgroup知识,本文只涉及到了我所学习到的,正文开始。
Cgroup 是 Linux kernel 的一项功能:它是在一个系统中运行的层级制进程组,你可对其进行资源分配(如 CPU 时间、系统内存、网络带宽或者这些资源的组合)。通过使用 cgroup,系统管理员在分配、排序、拒绝、管理和监控系统资源等方面,可以进行精细化控制。硬件资源可以在应用程序和用户间智能分配,从而增加整体效率。
我们把整个计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分,分别是计算机的基本组成、计算机的指令和计算、处理器设计,以及存储器和I/O设备。
本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
内核的调度操作分为触发和执行两个部分,触发时仅仅设置一下当前进程的TIF_NEED_RESCHED标志,执行的时候则是通过schedule()函数来完成进程的选择和切换。当前进程的thread_info->flags中TIF_NEED_RESCHED位表示需要调用schedule()函数进行调度。内核在两种情况下会设置该标志,一个是在时钟中断进行周期性的检查时,另一个是在被唤醒进程的优先级比正在运行的进程的优先级高时。
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
perf是linux上的性能分析工具,perf可以对event进行统计得到event的发生次数,或者对event进行采样,得到每次event发生时的相关数据(cpu、进程id、运行栈等),利用这些数据来对程序性能进行分析。
有时候会遇到一些疑难杂症,并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累,并且有些问题涉及到的领域非常广,才能定位到问题。所以,分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具,那将是事半功倍,能够帮助大家快速定位问题,节省大家很多时间做更深入的事情。
vmstat和iostat两个命令都适用于所有主要的类unix系统(Linux/unix/FreeBSD/Solaris)。
本文使用Prometheus+Grafana+Node Exporter搭建Linux主机监控系统:
前面的文章有分析,Monitor 模块监控的内容分为 Hardware 和 Software 两位。
a. on-CPU:执行中,执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。
http://www.wowotech.net/process_management/PELT.html
top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时监控系统的运行状态,主要显示系统中各个进程的资源使用情况,并根据cpu及内存等进行排序,类似于windows系统中的任务管理器,可以实时查看系统的各种资源状态,是测试工程师尤其是性能测试工程师必须要掌握的命令。
allinea_plugin_cleanup函数是allinea_plugin_initialize函数的镜像——当分析完成时,MAP调用此函数来清理自定义的度量插件。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上,如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能,它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常,并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死,包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程,可能导致整个系统瘫痪。
大家好,我是程栩,一个专注于性能的大厂程序员,分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
sar是System Activity Reporter(系统活动情况报告)的缩写。sar工具将对系统当前的状态进行取样,然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它的 特点是可以连续对系统取样,获得大量的取样数据;取样数据和分析的结果都可以存入文件,所需的负载很小。sar是目前Linux上最为全面的系统性能分析 工具之一,可以从14个大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、串口、CPU效率、内存使用状况、进程活动及IPC有关的 活动等,使用也是较为复杂。 sa
从2.6.31内核开始,Linux内核自带了一个性能分析工具perf,能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它,应用程序可以利用 PMU,tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread),也可以用来分析内核的性能问题,当然也可以同时分析应用代码和内核,从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
top、iostat、pidstat、ps、vmstat、netstat、sar等。
SUSE Labs 团队探索了 Kernel CPU 隔离及其核心组件之一:Full Dynticks(或 Nohz Full),并撰写了本系列文章:
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者存在不少隔离漏洞。随着云原生场景的大规模使用,大量应用的容器化暴露出了容器隔离性问题。
在Linux的内存分配机制中,优先使用物理内存,当物理内存还有空闲时(还够用),不会释放其占用内存,就算占用内存的程序已经被关闭了,该程序所占用的内存用来做缓存使用,对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
本文将为各位工程师演示全志T507-H工业评估板(TLT507-EVM)基于IgH EtherCAT控制伺服电机方法,生动说明Linux-RT + Igh EtherCAT的强大之处!
平均负载跟cpu有很大关系, 比如我们的系统为2个cpu,那么平均负载2 表示两个cpu全部占满。 我们的平均负载1分钟内为0.02,可以简单先理解为每个cpu占用了1%。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮:无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出,融入到工程实业中;腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐,“绝艺”更是获得了UEC杯冠军;而AI和海量计算力分不开,绝艺每天的盘数计算量都在亿级,王者每天计算结果均在百T,这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成,建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点,本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
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