java TestLinuxDemo
作者：jasonzxpan，腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题，排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务，最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示，其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载，发现 1 分钟平均负载有高有低，波动明显。说明
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数，默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
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？
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
今天巡检发现，mc1的K8S服务器集群有些异常，负载不太均衡。其中10.2.75.32-34，49的load average值都在40以上，虽然机器的cpu核数都是40或48核不算严重，但也值得重视。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
随着 Internet 的快速发展和业务量的不断提高，基于网络的数据访问流量迅速增长，特别是对数据 中心、大型企业以及门户网站等的访问，其访问流量甚至达到了 10Gb/s 的级别；同时，服务器网 站借助 HTTP、FTP、SMTP 等应用程序，为访问者提供了越来越丰富的内容和信息，服务器逐渐 被数据淹没；另外，大部分网站（尤其电子商务等网站）都需要提供不间断 24 小时服务，任何服 务中断或通信中的关键数据丢失都会造成直接的商业损失。所有这些都对应用服务提出了高性能和 高可靠性的需求，这些海量的访问数据均是负载。
w命令和uptime命令相似，都可以查看系统的负载状况，但w的结果信息更丰富一些，还可以查看登录用户的状态 命令信息 $ w 第一行的信息和uptime的结果信息是一致的，load average后的
测试环境tomcat进程占用CPU一直持续99%，但是通过jstack查看log，也没有任何线程死锁的情况。 此时通过$catalina_home/bin/shutdown.sh脚本无法正常停止tomcat。
加上-H这个选项启动top，top一行显示一个线程（指的是（轻量级）进程？ ）。否则，它一行显示一个进程。
掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断地积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。
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
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。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
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。
最近看牛客网发现了CPU 100% 怎么办这个问题，这个问题的重点是定位和解决，会用到Linux和java的的很多命令，所以写篇博客记录和总结一下。
无论是 CPU 使用率，还是平均负载，都只是反映系统健康状态的度量指标，而不是问题的根因;
有段时间没有跟学弟学妹们互动了，因为最近这段时间实在是太忙了，因为快临近双十一嘛！
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
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。
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。
在top或htop命令的输出中，找到占用CPU过高的进程，并记录其进程ID（pid）。CPU使用率过高可能是因为某个进程使用了大量的系统资源。可以使用pidstat命令查看各个进程的资源使用量。
登录远程服务器，shh 用户名@IP地址，例如 ssh huangy@10.111.32.21。登录之后，如果想退出，可以使用logout退出。 常用参数： （1）-p : 指定远程服务器的端口
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
从大方面说基本上就是两类，一类是链路出了问题，包括网络抖动，链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题，包括服务器自身问题如磁盘老化等，还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
在生产环境中，我们通常在Linux环境下使用一些命令来监控主机的负载情况，例如每个程序对cpu的使用情况和内存的占用情况。我在生产环境中使用最多的就是top命令，通过对一些指标的观察，以此来判断机器的负载运行情况。
昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。
本文将详细介绍以下这些Linux命令及其扩展选项的意义，及其在实践中的作用。并利用一个实际出现问题的例子，来验证这些套路是不是可行，下面工具的屏幕输出结果都来自这个出现问题的系统。当遇到一个系统性能问题时，如何利用登录的前60秒对系统的性能情况做一个快速浏览和分析，主要包括如下10个工具，这是一个非常有用且有效的工具列表。
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。
1、问题背景 昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统
小明初到一家公司做运维的工作，刚来的第一天就开始部署LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境，结果出现了问题。 他来向我请教。
在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载，那么在生产环境中，当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢？
最近工作中遇到某个服务器应用程序 UDP 丢包，在排查过程中查阅了很多资料，我在排查过程中基本都是通过使用 tcpdump 在出现问题的各个环节上进行抓包、分析在那个环节出现问题、针对性去排查解决问题，对症下药，最后终究能够解决问题。但是这种情况大多是因为服务本身的问题，如果是环境问题、操作系统、甚至硬件的问题，可能从服务本身出发不能解决问题，但是这篇文章另辟蹊径，从外部环境分析可能丢包的原因，看完之后，很受用，部分章节对原文有所修改，下面分享出来供更多人参考。
前言 际开发中，有时候会收到一些服务的监控报警，比如CPU飙高，内存飙高等，这个时候，我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识：Linux性能工具。 一次线上问题排查模拟 背景：服
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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。
在实际开发中，有时候会收到一些服务的监控报警，比如CPU飙高，内存飙高等，这个时候，我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识：Linux性能工具。
在Linux系统中，经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查，其实是有迹可循，而且模式固定。
单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数，可简单理解为系统平均活跃进程数
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
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