经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
今天遇见了一个线上的MySQL问题，问题的内容是某个阿里云ECS频繁报警，报警的内容是：CPU使用率超过阈值。下面是具体的Grafana报警中负载、CPU和磁盘使用率的图像：
之前我们对容器的网络命名空间，文件系统命名空间都进行了配置，说到底这些都是为了资源更好的隔离，但是他们无法办到对硬件资源使用的隔离，比如，cpu，内存，带宽，而今天要介绍的cgroups技术便能够对硬件资源的使用产生隔离。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
近日，混合云软件公司Densify公布了一项针对IT专业人士的全球企业云调查结果。
随着云计算、大数据等技术的普及，运维岗位在IT领域中的地位越来越重要。一个优秀的运维工程师不仅要具备扎实的技术基础，还需要具备良好的问题解决能力、团队协作精神和学习能力。因此，面试是选拔优秀运维工程师的关键环节。
打印磁盘使用率脚本，对本机的磁盘使用率统计并打印结果 使用率小于80，绿色输出 使用率小于90，大于80，黄色输出 使用率小于95，大于90，红色输出
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。
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。
主机列表显示的磁盘使用率=所有磁盘已使用空间之和/磁盘总空间，如此来计算得出的主机磁盘总使用率
云计算越来越被人所熟知，特别是电商的崛起和直播网站的火爆，更是让它的重要性凸显出来了。那么，云计算弹性伸缩技术特点是什么？弹性伸缩有什么模式？这两个问题，下文会做出详细的介绍，希望能够帮助到大家。如果有兴趣，请继续查看下文内容。
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。
一款轻量级os系统可视化监控指标工具，采集的指标有cpu idle空闲使用率，cpu load负载使用率，内存使用率，磁盘空间使用率。
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
当磁盘使用率超过85%，或者达到100%，会导致 Elasticsearch 集群或 Kibana 无法正常提供服务，可能会出现以下几种问题场景：
阿里云K8S集群的一个重要特性，是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性，集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点，同时也可以在资源利用率降低的时候，释放节点以节省费用。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用，还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
2017年1月，RightScale公司关于云计算的应用对跨越各个组织的1002名技术专家进行了调查。“2017年云状况调查”报告指出了云计算应用的一些发展趋势： 1.微软Azure增加了市场渗透率，降低了AWS的领先地位 微软Azure总体采用率从20％增长到34％，而AWS增长保持平稳，采用率为57％。 Google也从10％增长到15％，保持在市场第三名的地位。 微软Azure还减少了企业中的AWS领先优势;Azure将收入从26％提高到43％，而AWS在这一群体中的采用率从56％略微上升到59％
前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率，接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。 现象描述 建集群的时候，datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1)，两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘，运维做的，历史原因。刚开始没有发现，然后集群过了一段时间，随着数据量的增加，发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警，浪尖设置磁盘告警阈值是90%，超过阈值就会发短信或者微信告警，提醒我们磁盘将要满了进行预处理，但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+，这种情况下不应该
WGCLOUD的磁盘告警，当每个磁盘分区超过告警值的时候就会发送告警通知，不是针对服务器或主机的磁盘总使用率进行告警
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。
最近在几台测试服务器上跑一些业务数据，但是过了几天服务器突然变的奇慢无比，敲个命令就像卡壳一样，有时候甚至都连接不上，最开始我以为是网络问题，就强行kill掉进程，重新跑一下进程，最后实在受不了，就上阿里云后台说重启下服务器吧，结果看到CPU的占用率已经到达了100%。
公司使用阿里云ECS，其实我就是打杂的啦~ 写写代码、部署下服务、申请个语音验证码服务啥的.......
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。
这是一篇历史文章，貌似16还在负责做集群的时候遇到并解决的一问题。之所以发出来是因为感觉比较实用，自从公众号迁移之后，历史文章不能搜索了，所以浪尖每隔一段时间，抽一篇比较实用的历史文章发出来，以便于大家复习和新手来公众号搜索。
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前，360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性，云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台，并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配，数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中，无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器，因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费；但同时 Serverless
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。
在 Linux 系统下，有许多用于性能分析和调试的命令和工具，可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中，可能使用到的一些命令。
双十一即将来临，做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级，流量控制，扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了，不过这个时候，应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百？用流量打爆。。。Emmm，这很酷
检查 CVM 实例磁盘空间使用率情况。在磁盘空间使用率超过90%后，建议及时进行处理。一旦触发磁盘空间满，将会导致无法创建新文件或写入新数据，从而影响业务正常运行。
利用psutil库可以获取系统的一些信息，如cpu，内存等使用率，从而可以查看当前系统的使用情况，实时采集这些信息可以达到实时监控系统的目的。
df: 查看文件系统磁盘使用率，可能free -h得到的剩余空间还有很多，但是df查询得到的部分文件系统磁盘使用率较高
在前一节我们搭建好了监控组件，今天我们就来完成机器这一层次的监控。目前已经有现有的暴露系统指标的软件node-exporter ，并且我们在上一节已经搭建完毕, 在这一节里，我将会讲解如何利用暴露出来的这些指标构建一个自定义的系统监控模板。
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付，以创建服务。
Zabbix 报警 Elasticsearch 集群状态 yellow。查看发现 Elasticsearch 集群出现 unassigned shard。定位发现是由于集群节点磁盘使用率过高超过85% 触发 Elasticsearch 集群对副本分片停止自动分配。
这是系列文章的第一篇，主要探讨：Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中，经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况，这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程，以及相关的操作和注意事项。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？
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。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Node_exporter 用于采集Linux系统指标数据数据，prometheus官方提供的exporter，除node_exporter外，官方还提供consul，memcached，haproxy，mysqld等exporter。
shell脚本统计磁盘分区使用 #!/bin/bash #统计磁盘分区使用率 rate=$( df -h | grep "/dev/sda1" | awk '{print $5}' | cut -d "%" -f1 ) #把分区使用率作为变量赋值给rate if [ $rate -le 80 ]; then echo"It's Ok!" else echo"Warning /dev/sda1 is over 80%!" 使用率可以自己修改 全文结束,欢迎在评论区讨论~
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