在我们项目部署上线的时候,我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率,或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率,发现监控报了60%的一般就会报警了,到了100%那就惨啦,做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话,那么,我们加班肯定逃不掉了,更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下,然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数,然后去修改它就行了
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%,脑海中第一个想法就是中病毒了,于是开始了我的杀毒之旅。
在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
DashBoard 仪表盘,数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息,包括车速,水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
案例需求 打印内存使用率脚本,打印内存使用率、swap使用率、buff&cache使用量 实现效果 #实现演示 内存使用率: 2.69%,buff&cache:535 MB Swap使用率: 0% 脚本应用场景: 监控平台+内存监控脚本 手动监控 解决问题 随时掌握业务对内存的占用,合理使用内存资源 脚本思路 1、获取物理内存、swap的相关数据 1.1通过数据检索获得物理内存总量、Swap的总量 1.2通过数据检索获得物理内存的使用量,Swap的使用量
Pod水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA)可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment、StatefulSet 中的 Pod 数量,同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。默认HPA可以满足一些简单场景,对于生产环境并不一定适合,本文主要分析HPA的不足与优化方式。
1、简介 存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
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。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
前段时间训练了不少模型,发现并不是大力出奇迹,显卡越多越好,有时候 1 张 v100 和 2 张 v100 可能没有什么区别,后来发现瓶颈在其他地方,写篇文章来总结一下自己用过的一些小 trick,最后的效果就是在 cifar 上面跑 vgg 的时间从一天缩到了一个小时,imagenet 上跑 mobilenet 模型只需要 2 分钟每个 epoch。(文章末尾有代码啦)
打开电脑的任务管理器,看着跳动的CPU使用率,发现很舒服。每一个线程占用了多少CPU清清楚楚,也就能针对性的确认为啥你的电脑跑的慢了。
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗? 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗? 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高? 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少? 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗? 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy?
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付,以创建服务。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
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。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
打印磁盘使用率脚本,对本机的磁盘使用率统计并打印结果 使用率小于80,绿色输出 使用率小于90,大于80,黄色输出 使用率小于95,大于90,红色输出
腾讯云cvm内存使用率监控指标到底是怎么统计的?按照官网的解释,内存使用率是用户实际使用的内存量与总内存量之比,不包括缓冲区与系统缓存占用的内存。 官网这里解释比较笼统, 是free 命令里面的(total-free)100%/total? 还是(total-free-buffer/cache)100%/total? 答案都不是,具体看下面的解释。
登录告警的服务器,这是一台openshift容器平台的计算机节点; top查看到 load average 达到了100左右; 最高的进程占用400%
我相信你应该用过uptime命令查询系统负载的情况,或者在各种监控终端上看到过系统load这一项,但是每次问别人到底什么是系统load?系统load到达多少算过高?又有哪些原因会造成系统load过载?我发现很少有人能回答清楚,大多数都觉得系统load过载就表示CPU使用率过载、然而实际上并不完全这样的,本文就来仔细分析一下到底有哪些原因会造成系统load过载!
--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
在性能测试中,有很多的术语是需要了解和掌握的(这些术语也是出去面试会被面试官问到)。在本文章中,针对常用的性能测试术语做以汇总。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average,如下图所示,它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢?它和CPU的利用率又有什么关系呢
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cpu-100.html
今天,想尝试复现一个问题,需要达到一个效果就是将 CPU 打满,制造一个负载很高的情况,我的第一想法就是使用 stress,结果发现居然一直都打不满,只能打到一半(50%)就到顶了,所以就探索了一下什么问题,顺便记录一下。
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
腾讯云新版本监控(5秒粒度)已经灰度3个多月了,原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间,有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控,后续官方应该会提供合适的升级方案。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
平均负载可以对于我们来说及熟悉又陌生,但我们问平均负载是什么,但大部分人都回答说平均负载不就是单位时间内CPU使用率吗?其实并不是这样的,如果可以的话,可以 man uptime 来了解一下平均负载的详细信息。
题目可以翻译为“硬实时环境下多程序的调度算法”,发表于1973年,引用情况如下图,文章推导了很多针对硬实时调度算法的定理,如最优静态调度算法RM、RM调度算法最小资源使用率上界……这些定理堪称实时调度算法的经典。由于当时还没有多核多处理器的概念,所以文章推导的公式都是针对单处理器的。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
作者 | 褚杏娟 State of JavaScript 近期对近 40,000 名 Web 开发人员的调查结果再次显示了 TypeScript 的持续主导地位。 在回答有关 JavaScript 编程风格问题的人中,TypeScript 的使用率高达 98.9%。值得关注的是, 20.7% 的受访者仅使用 TypeScript 编写代码,而仅使用 JavaScript 的受访者比例为 8.2%。尽管 TypeScript 可以编译成 JavaScript,但对于许多开发人员来说,TypeScript 仍
今天有同学问我 etherscan 里先生的 "Txn Savings Fees" 是啥,我就顺便把以太坊新的 gas 费计算方式讲一下吧。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第二篇,在《prometheus实战之一:用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务,并且在应用服务器部署了node_exporter,整体情况如下图 📷 目前,prometheus已经可以通过node_exporter从应用服务器取得监控数据,本篇就来学习如何使用这些监控数据来展现应用
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
当磁盘使用率超过85%,或者达到100%,会导致 Elasticsearch 集群或 Kibana 无法正常提供服务,可能会出现以下几种问题场景:
开发者在接入实时音视频终端组件 TRTC SDK时,开发者或者线上用户难免会遇见进房失败、接受到的观看端画面卡顿等情况。开发者可以通过 腾讯云实时音视频(TRTC)控制台 的 【监控仪表盘】功能来快速定位问题。另外,TRTC SDK 也有仪表盘,里面的指标数据也能用来排查定位问题。
org.cloudbus.cloudsim.examples.power.random里的例子IqrMc:
比如一秒内有100个cpu时间片,这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用,就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
如果网管需要主动监测CPU使用率,可通过OID:1.3.6.1.4.1.2011.5.25.31.1.1.1.1.5获取。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云