前几个月换了一个新工作,Windows端完全转入了Linux服务器端,语言也彻底变成了C,偶尔夹杂着C++。对于我来说,之前的Vxworks,Qt,VS之类的IDE之下的调试定位也完全都没用了,最近一直在做提测项目,对问题定位,查找问题也有了一定的了解。 在这简单说一下,最近的定位调试命令。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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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
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。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
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
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。
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。
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。
绝大部分 DoS 攻击,一般来说都是目标系统收到大量服务请求,最终导致拒绝服务状态。实际上,随着技术的发展,如果要让现在的系统“拒绝服务”,是需要海量请求配合的——也就是所谓的泛洪攻击才能做到的,这就需要用到分布式拒绝服务,也就是 DDoS 攻击了。但在前不久结束的 DEF CON 大会上,安全研究人员在 Windows SMB 服务中发现一个漏洞,利用该漏洞,即便是一台普通性能的计算机,也能对拥有海量运算资源的服务器发动 DoS 攻击。 近日,RiskSense的安全研究人员找到了一个20年之久的Wind
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。
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?
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
这两年见证了公司从600人发展到1200+的过程,虽然公司在安全投入上还算慷慨,但是人员编制有严格要求,一个人的安全部只能把精力放在基础/重点工作上。其中防病毒这块也是两年前才正式部署了企业版防病毒软件,推广过程中也遇到了很多阻力及各种奇葩的安全理念(比如生产服务器我不敢装防病毒,万一瘫了怎么办;领导的电脑,防病毒还是别装吧,装了会很慢),这期间也遇到多起病毒木马事件,每次我都会借助安全事件,狠狠的推一把防病毒软件,目前为止,已经实现所有PC和Windows服务器防病毒软件的百分百覆盖。现将几起病毒木马的处理过程整理一下跟大家分享,本系列偏向于实战。
当用户在设备上存储了电子标签信息时,可以通过命令将电子标签信息保存到文件中。该文件既可以保存在设备的存储介质中,也可以通过FTP协议保存在FTP服务器上,还可以通过TFTP协议保存在TFTP服务器上。
在多年的IT外包服务过程中发现,一旦客户的网络或者服务器出现故障,如果我们能比客户先知道,并且迅速响应、解决问题,客户的满意度就会非常高。
Windows排障对我来说很简单,毕竟是鼠标操作,而且有那么多小工具辅助排障,非常轻松。本文更偏重通用能力,不仅适用腾讯云,其他云也适用。专对腾讯云的话,推荐我写的一篇腾讯云SDK踩坑、填坑的文档,那个花了我上百个小时,是我10篇云+社区文档的集锦,腾讯云API Explorer工具的基本用法,让你熟练掌握6种SDK的使用。
在 Windows 和 Linux 的系统监控过程中,寻找占用 CPU 时间最长的线程/进程是一项非常重要的任务。下面将针对这个问题提供 Windows 和 Linux 平台下分别应该如何进行的解答。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
磁盘的io是一个非常重要的指标,所以要更详细的查看磁盘状态,需要用到iostat命令,如果之前已经安装了sysstat包的话,在安装sysstat包时iostat命令就已经被安装了。
Linux ps (英文全拼:process status)命令用于显示当前进程的状态,类似于 windows 的任务管理器
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
在实际开发过程中,有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常,但是运行较长一段时间后,可能会出现资源占用率较高的情况,例如 CPU 或 内存占用率较高等情况,以至于发生内存溢出,进程假死等的情况。这些问题发生的原因,往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
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。
(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。)
(1)nmon:支持收集一段时间内,整机的CPU、磁盘、网络、内存等各项资源的使用情况。
有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时,会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高,虽然我们出过如何降低CPU的方法,但对于一些项目仍是难以解决。在和客户沟通之后,我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件,因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略,即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
在上文[如何获取GC的STW时间]一文中,我们聊到了如何通过监听GC发出的诊断事件来计算STW时间。里面只简单的介绍了几种GC事件和它的流程。群里就有小伙伴在问,那么GC事件是什么时候产生的?分别是代表什么含义?那么在本文就通过几个图为大家解答一下这个问题。
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
最近在搞Linux下性能评测,在做CPU评测时发现了个有意思的现象,因为uos系统是自带系统监视器的,在对输入法进程检测时,发现其CPU占用率为1%:
Linux服务器测试包括压力测试、负载测试和性能测试,其中性能测试包括涉及到吞吐量、响应时间、CPU占用率、并发用户数等不同指标。我们在测试服务器的过程中,经常会遇到性能上不去。查看CPU,网络,IO消耗都挺低的,就是定位不到问题的原因,这时候往往需要进一步深入定位问题,下图详细列举了针对不同性能目前常用的测试工具。
感谢平安银行选择宏时数据!宏时数据作为Zabbix大中华区总代理为客户提供强有力的技术支持。下文转载自期刊,作者供职于平安银行广州分行,分享平安银行自动化监控平台的实践分享。
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。
由于新版的 KV 、金山、 瑞星 都加入了对网页、 插件 、邮件的随机监控,无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式,尽量使用最少的监控服务吧,或者,升级你的硬件配备。
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