经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
我见过很多Linux性能工程师将CPU使用率中的“IOWait”部分视为指示系统是否受到I/O限制的东西。在本博客文章中，我将解释为什么这种方法是不可靠的，并介绍你可以使用的更好的指标。
在Linux环境中，了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能，我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
在日益复杂的计算环境中，保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求，如何有效评估系统极限和潜在瓶颈？ 压力测试工具：stress，成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
要优化Linux性能，IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序，并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。 如果某台Linux服务器性能不佳，通常与存储信道有关。几十年前，还相对容易进行分析，服务器拥有RAID阵列，RAID阵列的顶层存在分区并且Ext2文件系统在分区顶层运行。然而在今天的数据中心，分析存储信道就不那么容易了。 许多现代数据中心的Linux服务器运行在VMware虚拟机管理程序的顶端，与不同类型的存储区域网络(Sto
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。
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
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。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
Linux系统中的load average是SRE工程师经常关注的指标，也是SRE工程师在面试时候经常会被问到的问题，大家用它来判断CPU的工作负载，一般这个值如果是CPU核心数的多倍时，我们就认为CPU负载很高，需要处理，这样的认识对吗？
对于任何Linux进程，它们的起点是创建它们的时刻。例如，父进程可以使用fork()系统调用启动子进程。一旦启动，进程将进入运行或可运行状态。在进程运行时，它可能会进入代码路径，要求它在继续之前等待特定的资源或信号。在等待资源的同时，这个过程将自愿放弃CPU周期，进入两种睡眠状态之一。
1. 如何看当前Linux系统有几颗物理CPU和每颗CPU的核数？ 物理cpu个数：cat /proc/cpuinfo |grep -c ‘physical id’ CPU一共有多少核：grep -c processor /proc/cpuinfo 将CPU的总核数除以物理CPU的个数，得到每颗CPU的核数。 2. 查看系统负载有两个常用的命令，是哪两个？这三个数值表示什么含义呢？ 两个命令分别是 w 和 uptime 这三个系统负载值分别表示在1分钟、5分钟和15分钟内平均有多少个任务处于活动状
CPU是操作系统稳定运行的根本，CPU的速度与性能在很大程度上决定了系统整体的性能，因此，CPU数量越多、主频越高，服务器性能也就相对越好。但事实上并非完全如此。
运营push发送数量较大，发送时间密集，同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
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。
监控服务器CPU、内存、磁盘、I/O等信息，首先需要安装node_exporter。node_exporter的作用是用于机器系统数据收集。
60,000 毫秒内对 Linux 的性能诊断 当你为了解决一个性能问题登录到一台 Linux 服务器：在第一分钟你应该检查些什么？ 在 Netflix，我们有一个巨大的 EC2 Linux 云，以及大量的性能分析工具来监控和诊断其性能。其中包括用于云监控的 Atlas，以及用于按需实例分析的 Vector。虽然这些工具可以帮助我们解决大多数问题，但我们有时仍需要登录到一个服务器实例，并运行一些标准 Linux 性能工具。 在这篇文章中，Netflix Performance Engineering 团
您需要足够的内存来缓冲活动的读取器和写入器。 您可以通过假设您希望能够缓冲 30 秒并将您的内存需求计算为 write_throughput*30 来对内存需求进行粗略估计。
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。 比如我
在我的文章《使用开源工具识别 Linux 性能瓶颈》中，我解释了一些使用开源的图形用户界面（GUI）工具监测 Linux 性能的简单方法。我的重点是识别 性能瓶颈，即硬件资源达到极限并阻碍你的 PC 性能的情况。
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
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题，还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
最快的时间内，通过不同命令对Linux系统状态的把控，也是运维的基本功。今天一起来汇总一下，看看都有哪些。 1 使用w查看系统负载 相信所有的linux管理员最常用的命令就是这个 w 了，该命令显示的信息还是蛮丰富的。第一行从左面开始显示的信息依次为：时间，系统运行时间，登录用户数，平均负载。第二行开始以及下面所有的行，告诉我们的信息是，当前登录的都有哪些用户，以及他们是从哪里登录的等等。其实，在这些信息当中，我们最应该关注的应该是第一行中的 ‘load average:’ 后面的三个数值。 第一个
当你发现 Linux 服务器上的系统性能问题，在最开始的 1 分钟时间里，你会查看哪些系统指标呢? Netflix 在 AWS 上有着大规模的 EC2 集群，以及各种各样的性能分析和监控工具。比如我们
解决系统性能问题的一般思路 下面从影响操作系统性能的因素、性能优化工具、系统性能评价标准三个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。 影响Linux性能的因素 1．CPU CPU是操作系统稳定运行的根本，CPU的速度与性能很大一部分决定了系统整体的性能，因此，cpu数量越多、主频越高，服务器性能也就相对越好。但事实也并非完全如此。 目前大部分CPU在同一时间内只能运行一个线程，超线程的处理器可以在同一时间运行多个线程，因而，可以利用处理器的超线程特性提高系统性能，在linux系统下，只有运行SMP内核
只要业务逻辑代码写正确，处理好业务状态在多线程的并发问题，很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高，然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发，或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
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？
GreatSQL季报（2021.12.26） https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
快速检查单（Quick Reference Handbook，QRH）是飞行员在飞行过程中依赖的重要指导性文件。
从load avgerage等总括性的数据着手，参考CPU使用率和I/O等待时间等具体的数字，从而自顶向下快速排查各进程状态。
问题导读： 1 Kafka集群有什么优势？ 2 集群中部署多少个节点合适？ 3 集群针对系统如何调优？ Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作，单个Kafka服务器就可以支撑
为了解决性能问题，你登入了一台 Linux 服务器，在最开始的一分钟内需要查看什么？
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
这次分享是腾讯后端面经，面试接近 1 小时，问了非常多的问题，涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
最近整理了一份常用Zabbix监控项说明，主要包括常见Windows & Linux监控，如下：
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
当你登陆一台 Linux 服务器之后，因为一个问题要做性能分析时：你会在第 1 分钟内做哪些检测呢？
生产环境需考量各种因素，结合自身业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦）
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。
一谈到Linux系统分析，大多数开发觉得不了解也没有关系，但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU，MEMORY，IO，NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题，
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
当你登录到linux服务器处理性能问题的时候，最开始的一分钟你会做些啥？ Netflix有大量的EC2云服务主机，也有很多检测和排查性能问题的工具。比如像云监控工具Atlas和实例分析工具Vector。这些工具帮我们解决了大部分性能问题，但有时候我们仍需要登录到服务器上运行一些标准的Linux性能排查工具。
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。
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