微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多,简单场景可以使用Guava,复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel,Sentinel是一款阿里开源的产品,只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说,它有以下几个优点:
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
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在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率,另外在一些监控工具中你可能也遇见过,那么它是如何计算的呢?在 Nodejs 中我们该如何实现?
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
目前市场上有许多开源监控工具可用于监控 Linux 系统的性能。当系统达到指定的阈值限制时,它可以发送电子邮件警报。它可以监视 CPU 利用率、内存利用率、交换利用率、磁盘空间利用率等所有内容。
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。
Linux 进程是操作系统中运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间和执行环境,它们彼此隔离,以确保安全性和稳定性。在 Linux 中管理进程是非常重要的,下面我将详细教你如何处理 Linux 进程。
在文章中,我们提到了 Linux 用来管理和限制 Linux 进程组资源使用的 CGroup 机制。本文我们就来详细介绍一下。
CPU 利用率,又称 CPU 使用率。顾名思义,CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况,反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高,表示计算机在该时间段内运行了更多的程序,反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
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。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。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。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
最近在评论区收到不少朋友反应RaySync FTP文件传输的效果挺好,谢谢大家的鼓励。也有部分熟悉技术的同学希望介绍下原理,有部分同学咨询RaySync传输协议会不会是通过超量发包来达到快速传输,担心网络流量利用率低,比如net-speeder的双倍发包来抵抗网络丢包。
问题现象:经常远程不上,需要重启才能远程上,远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。
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
说真的,这就是《我想进大厂》系列第八篇,但是Linux的问题确实很少,就这样,强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互;因此,良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而,实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作,并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进,以提供最佳的显示体验。
在我之前的文章:《探讨 Linux 的磁盘 I/O》中,我谈到了 Linux 磁盘 I/O 的工作原理,我们了解到 Linux 存储系统 I/O 栈由文件系统层(file system layer)、通用块层( general block layer)和设备层(device layer)构成。
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
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。
遇到性能问题怎么分析定位?这个问题太难回答了,各种底层环境、依赖系统、业务场景,怎么可能有统一的答案。于是产生了各种分析性能问题的“流派”。两个典型的 ANTI-METHODOLOGIES:
Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,前段时间Redis推出了6.0的版本,在新版本中采用了多线程模型。
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
CPU 并非 90% 的时间都在忙着,很大一部分时间在等待,或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿,一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作,其中又以读操作为主。在停顿周期内,不能执行指令,这意味着你的程序不往前走。值得注意的是,图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来,具有普遍现实意义。因此,大多时候 CPU 处于停顿状态,而你却不知道,因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因,可以指导代码优化,提高执行效率,这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
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。
一般来说,如果您想了解NVIDIA Jetson开发板上Linux系统的繁忙程度,您可以使用像系统监视器这样的图形工具。CPU、内存和网络以及各种各样的其他参数都在显示中。然而唯独缺少GPU的利用率。
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销。因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断。 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间。平时所说的CPU利用率是
大多数人可能在系统磁盘存储不足的情况下执行释放空间这个操作,也可能在 Linux 系统磁盘存储满了的情况下执行这个操作。
从Kepler的GP10架构开始,NVIDIA就引入了MPS(基于软件的多进程服务),这种技术在当时实际上是称为HyperQ ,允许多个 流(stream)或者CPU的进程同时向GPU发射Kernel函数,结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行,从而实现更好的GPU利用率。在单个进程的任务处理,对GPU利用率不高的情况下是非常有用的。实际上,在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。 现在在Volta架构下面,NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月,想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括,从补丁到结构化的内核改变,从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
在规定的时间内,一个人目标的达成情况(创造的价值),我们称之为效率。如此可见效率与时间是密切相关的,提高效率首先要做的就是提高我们的时间利用率。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
在linux系统环境的测试开发过程中,我们常常需要评估系统性能,尤其在性能测试工作中,我们需要通过系统资源的监控,从而分析定位系统的性能瓶颈。
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
英文版的电子版书籍可以去libgen找找,这里就不放了,如果可以的话还是建议入正,毕竟……可以炫富(并不是)。
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候,出过一次糗,具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程,科普一下。不感兴趣,或看不懂的朋友无视即可,不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息,发现其中一台服务器 CPU 负载过重,机器为 CentOS 系统。信息如下: 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息: 2011-2
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage),那么平均负载处于什么状态算是正常呢?如果要根据平均负载来判断系统的稳定性,又该如何界定?先来看一下基础知识。
虚拟化技术是指将单台物理计算机的硬件资源划分为多个独立的虚拟机(VM)的过程。每个 VM 都运行自己的操作系统和应用程序,就像它是独立的物理计算机一样。
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