java TestLinuxDemo
在常见的面试的过程中,面试官都会问你一下常用的的linux命令,如果一上的来就说一些 cd.. , cp ls , vi, mkdir, rm -rf 什么的是没错的但是这些常用的命令说出去就显示不出你的优势,但凡是用过linux的都会这几个常用的命令,所以要突出自己的优势可以了解一些更深入的linux命令。
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。
一个页面里面引入了大量小图片,单张大小约十几KB,网站文本主体显示较快,但整个页面打开的速度很慢,浏览器F12控制台上看大多都是排队从服务器下载图片,加载图片。
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富,包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口,便于用户的二次开发与集成。
us + sy 参考值为80%,如果us + sy 大于80%,说明可能存在CPU不足。
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
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。
TensorBase 是第一个在真正的 RISC-V 芯片上运行的 SQL 数据库
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
Arthas的大名想必大家都听过,它是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等。
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。
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
通常情况下,我们一台宿主机上会同时启动多个Docker容器,而在默认情况下,Docker是没有限制其运行的容器所使用的硬件资源,比如CPU,内存,IO等。而在实际环境中,往往一个容器的负载过高,会占用宿主机的大部分资源,会导致其他容器的访问资源被抢占,而出现响应超时或无法响应等情况。
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭,网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
在日常的Linux巡检中,我们会遇到文件系统目录使用空间很高的情况,例如如下利用”df -h “查看到根目录空间使用超过80%。而我们仅仅知道是根目录空间使用过高,这样是不够的。还需要知道是目录还是文件让根目录空间使用过高。通常我们使用的命令是”du -sh *”。
现在使用golang的项目越来越多,但是当golang发生内存泄露或cpu占用过高时,怎么定位呢?其实很简单,按如下所述步骤操作即可:
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检,通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系,与业务方确认是否有正在执行的定时任务,或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后,确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
很多普通开发者, 甚至库的作者, 没有意识到 flate 算法内存占用过高的问题, 一个压缩器, 占用内存超过了 640KB !!!
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
Go语言是一门以高效和并发编程而闻名的编程语言。它不仅提供了简洁的语法和强大的标准库,还具有自动内存管理的能力。在Go语言中,内存管理是由垃圾回收机制来实现的,它能够自动回收不再使用的内存,避免内存泄漏的发生。本文将详细介绍Go语言的内存管理机制,包括垃圾回收的原理和内存泄漏的处理方法。
占用cpu过高的线程有两个,其中一个是打印异常日志的(会new 对象),还有gc线程
在大数据场景下,布隆过滤器是一种常用的数据结构,用于快速判断元素是否存在。而 Redis 则是一种流行的缓存和数据存储系统,广泛应用于互联网领域。
1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机; 2、代码层面检查暂未发现问题,服务器硬重启持续一段时间后(3-5天)再次占满。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说,系统性能监控本身就是个
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?
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学问。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
客户现场反馈,top的检查结果中,一个CPU的占用一直是100%。实际上现场有4个CPU,而且这个服务器是MySQL专属服务器。
一台服务器报警了,内存占用过高,奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看:每一个匪夷所思的问题背后,都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
栈:线程运行时需要的内存空间,一个栈中包含多个栈帧,栈帧是每个方法运行时需要的内存,一次方法调用就是一个栈帧。栈帧主要是用来存储局部变量,参数与返回地址(结束该方法后执行方法的地址)的。调用一个方法时,方法的栈帧入栈,当该方法执行结束,对应的栈帧(Frame)就会出栈。另外每个线程只能有一个活动栈帧,来对应当前正在执行的方法。
我们使用 Rancher、k3s 来跑边缘计算的集群,但 Rancher 的 agent 隔一段时间就内存占用过高,达到十几个 G,被 linux oom-kill 杀掉。
使用free命令可以查看系统的内存使用情况,包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
TSINGSEE青犀视频经过几年的发展,积累了不少项目客户。一个月前,有个老客户旧版本的EasyNVR升级至新版本,升级后使用过程中会不时出现CPU占用过高的现象。
最近发现好像我们视频平台新版本升级过后,有不少用户使用过程中都发现了CPU占用过高的现象。上期TSINGSEE青犀视频讲过EasyGBS播放H.265编码如何降低CPU,这次要讲的是EasyNVR平台怎么处理CPU占用过高的问题。
当数据库服务经常突然挂断,造成无法访问时我们能做什么?本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题,分析问题,最后解决问题的过程。
Docker长期运行导致Linux内存buff/caches占用过高,这个问题很常见,但是我们是无法控制Docker自己对pagecache的处理机制的。
异常信息:kubectl get pod发现服务被驱逐,然后在调度到其它节点过程中出现问题,之所以出现问题是因为编排文件中添加了污点,已经标注该Pod不能被调度到其它节点。但是为什么会出现Pod被驱逐,这倒是个问题?查看/var/log/messages中日志,发现大量镜像无法被拉取的错误,如下所示:
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
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