大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能，因为它会收集一周的性能数据。但是，你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。...在本文中，我们添加了三个 bash 脚本，它们可以帮助你在一个地方轻松查看每个数据文件的平均值。 这些脚本简单明了。出于测试目的，我们仅包括两个性能指标，即 CPU 和内存。...你可以修改脚本中的其他性能指标以满足你的需求。 从 SAR 报告中获取平均 CPU 利用率的 Bash 脚本 该 bash 脚本从每个数据文件中收集 CPU 平均值并将其显示在一个页面上。...# vi /opt/scripts/sar-cpu-avg.sh #!...SAR 报告中获取平均内存利用率的 Bash 脚本
无论是什么系统，测量CPU的利用率都是非常重要的。如果观察到CPU的利用率很高但是并没有出现磁盘饱和或者页面错误这样的其他问题，那么系统中可能会存在不寻常的问题。...用于监控CPU利用率的工具将在下面介绍。 扩展数据库——何时扩展和如何扩展？ MongoDB通过一种称为Sharding的技术提供了水平扩展能力。...）—写入日志的数据量 （单击放大图片） 这些指标会被安全地报告给MMS服务，告诉它它们是在哪里处理、聚合、通知的，并在浏览器中可视化显示。...用户能够容易地根据各种性能指标了解他们集群的健康状况。 硬件监控 Munin node是一个开源软件程序，它可以监控硬件并报告磁盘和RAM的使用情况这样的指标。...其他的监控工具 有各种各样的监控工具让你能够从其他的方面深入理解MongoDB系统。 mongotop 是随MongoDB提供的一个工具，它能够跟踪并报告一个MongoDB集群当前的读、写活动。
背景 主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等....由于 NameNode 客户端代码嵌入在我们的 Spark 库中，因此修改其源代码以添加此特定指标很麻烦。...JVM 进程的各种指标（例如 CPU/内存使用情况）和堆栈跟踪 高级分析功能：JVM Profiler 允许我们跟踪用户代码中的任意 Java 方法和参数，而无需进行任何实际代码更改。...实时 Spark 应用程序调试：使用 Flink 实时聚合单个应用程序的数据并写入MySQL 数据库，然后用户可以通过基于 Web 的界面查看指标。...如何落地的 扩展设计 整体流程: spark应用在启动的时候指定jvm-profiler jar, 运行时收集内存,cpu,gc.io等指标,定制实现的profile 使用自定的reproter
Linux 提供了各种工具，用于报告和检查 CPU、RAM、存储和网络的操作。本文演示了其中许多实用程序的工作原理。...这些子系统相互关联并相互影响，但首先将它们视为独立的组件。 这四个子系统是： 中央处理器 (CPU)：处理器负责运行代码。 随机存取存储器 (RAM)：内存临时存储数据并允许快速检索。...free 命令显示系统上当前未使用的 RAM，因此可用于其他应用程序或服务。 free 命令显示内存总计和利用信息。 使用 -h 选项以更用户友好的格式显示结果。...vmstat 命令指示虚拟内存利用率。回想一下，RAM 和存储设备都存储信息。如果系统没有足够的 RAM 来存储所需数据，它可以从磁盘借用存储空间。磁盘提供了额外的“虚拟内存”。...使用 top 工具 标准的 Linux 硬件监控工具是 top。它在上方框中显示基本的硬件信息，在下方部分中显示系统进程及其 CPU 和内存消耗的动态表。
Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动，以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标，旨在最大程度上压榨新时代硬件性能。...代码生成（Code generation）：使用代码生成来利用新型编译器和CPU。...在给用户Spark应用程序做性能分析时，我们发现大量的CPU时间因为等待从内存中读取数据而浪费。...在 Tungsten项目中，我们设计了更加缓存友好的算法和数据结构，从而让Spark应用程序可以花费更少的时间等待CPU从内存中读取数据，也给有用工作提供了更多的计算时间。...这样一来，我们又如何将这些优化应用到Spark？大多数分布式数据处理都可以归结为多个操作组成的一个小列表，比如聚合、排序和join。因此，通过提升这些操作的效率，我们可以从整体上提升Spark。
当您学会使用 eBPF 性能分析解锁详细洞察时，不可靠的数据将成为过去。了解如何细粒度且高效地监控 CPU、内存和网络数据。...因此，与其仅监控系统的总内存使用量或 CPU 利用率（您可以使用 Linux 工具（如 free 和 mpstat）来做到这一点），性能分析允许您确定特定进程或应用程序使用了多少内存、CPU 或其他资源...（在本例中为 slack 和 kubelet）的内存和 CPU 利用率级别。...CPU分析 作为一种 CPU 性能分析解决方案，eBPF 允许您监视堆栈跟踪以观察各个进程或应用程序的 CPU 利用率级别。...答案是，使用 eBPF，您可以获得各种独特的好处。 改善性能分析 由于 eBPF 程序在内核空间中运行，因此它们可以比在用户空间中运行的监控应用程序更有效地从内核中收集有关资源利用率的数据。
它用于识别瓶颈、停机时间和潜在的低效网络路由。 服务器监控 - 服务器监控侧重于监控物理和虚拟服务器实例的性能和运行状况。常见的指标有 CPU、RAM 和磁盘利用率。服务器监控对容量规划很重要。...OpenTelemetry OpenTelemetry 是一个开源的 SDK 和工具集，可以轻松地从应用程序中收集指标、日志和跟踪。...当涉及到分析基础设施监控数据时，Apache Superset 可用于连接到监控系统、数据库或其他数据源，以探索和可视化关键指标、生成报告并洞察基础设施的性能和运行状况。...Jaeger 捕获和可视化跟踪，跟踪表示请求在系统中的传播路径，允许用户识别基础设施中的瓶颈、延迟问题和性能优化。 基础设施监控教程 现在让我们看一个如何为应用程序实现监控系统的示例。...基础设施监控设置 现在我们来看看如何为此应用程序设置和配置监控。第一步将是配置 Telegraf 以收集我们从基础设施的每一部分所需的数据。
目前有好几种监控spark应用程序的工具：web UIs，指标系统和外部监控仪。...目前仅仅只有当前一个实现，spark默认自带的，会从系统文件中查找程序日志 spark.history.fs.logDirectory file:/tmp/spark-events 应用日志存储的位置，...如果超出此上限，则最早的应用程序将从缓存中删除。 如果应用程序不在缓存中，则如果应用程序从UI访问，则必须从磁盘加载该应用程序。...请注意，通过嵌入此库，您将在Spark包中包含LGPL许可的代码。对于sbt用户，在编译之前设置SPARK_GANGLIA_LGPL环境变量。...三，高级监控 可以使用多个外部工具来帮助描述Spark作业的性能： 1，集群的监控工具，如Ganglia，可以提供整体集群利用率和资源瓶颈的分析数据和视图。
这包括数据聚合、计算统计指标、检测异常等操作，以便及时地生成监控报告和警报。 实时可视化：监控系统应该能够实时地将监控数据可视化展示，以便管理员能够快速了解容器化环境的当前状态。...自定义报表和导出功能：监控可视化系统应该支持管理员根据需要自定义报表和导出监控数据的功能。管理员可以根据需要生成定制化的监控报告，并将监控数据导出到其他系统进行进一步分析和处理。...以下是容器资源利用率的几个关键指标： CPU利用率：CPU利用率是指容器使用的CPU资源占总CPU资源的比例。通过监控CPU利用率可以了解容器的计算负载情况，以及是否存在CPU瓶颈。...高CPU利用率可能表明容器内的应用程序需要更多的计算资源，或者存在性能问题需要优化。 内存利用率：内存利用率是指容器使用的内存资源占总内存资源的比例。...管理员在 Grafana 中创建仪表盘，并配置图表、面板和指标，以展示感兴趣的监控数据。 Grafana 支持灵活的查询语言，如 PromQL，用于从数据源中检索和聚合监控数据。
Tungsten 项目的引入主要是为了解决 Spark 在处理大规模数据集时的性能瓶颈问题，特别是在内存使用和 CPU 利用率方面。...Tungsten 如何提升内存和 CPU 的性能内存管理优化：二进制格式存储：Tungsten 使用二进制格式直接在堆外内存（Off-Heap Memory）中存储数据，而不是使用 Java 对象。...CPU 优化：代码生成（Code Generation）：Tungsten 使用代码生成技术，将复杂的操作编译成高效的 JVM 字节码。这种方式减少了运行时的解释开销，提高了 CPU 的利用率。...高效的数据布局：列式存储：Tungsten 支持列式存储，这种存储方式在进行聚合和过滤等操作时更加高效，因为可以跳过不需要的列，减少 I/O 开销。...示例代码以下是一个简单的 PySpark 代码示例，展示了如何使用 Tungsten 优化后的 DataFrame API 进行数据处理：from pyspark.sql import SparkSession
合并段的所有时间的聚合。 4、节点运行状况维度：内存，磁盘和CPU指标 每个节点都运行物理硬件上，需要访问系统内存，磁盘存储和CPU周期，以便管理其控制下的数据并响应对集群的请求。...改进指标的相关配置更改也可能会对内存分配和使用产生负面影响，因此记住从整体上查看系统运行状况非常重要。 监视节点的CPU使用情况并查找峰值有助于识别节点中的低效进程或潜在问题。...正在使用的内存百分比。 max : 最大RAM。 节点主机上的内存总量 cpu：中央处理器。正在使用的CPU百分比。 实际业务场景中推荐使用：Elastic-HQ， cerebro监控。 ?...JVM在其“堆”分配中管理其内存，并通过garbage collection进行垃圾回收处理。 如果应用程序的需求超过堆的容量，则应用程序开始强制使用连接的存储介质上的交换空间。...不同指标之间的紧密耦合以及了解配置变化如何影响每个指标需要一支经验丰富且训练有素的工程师团队。 对于将Elasticsearch作为解决方案的任何公司而言，投资全面的监控策略至关重要。
这个基准包含22个唯一的查询(q1、q2等)。这些范围从多表连接到聚合排序，所有这些都是大家认可的经过特殊构建的查询。 测试在一台配备16核AMD vCPU和32GB RAM的机器上进行。...所有代码都使用Python 3.10执行。 数据大小 数据是由使用scale10的存储库代码生成的，下面是每个实体的大小 数据转换与查询 我们文件读取到内存中，然后进行查询。...在q1、q9、q13和q17中，多连接、基于字符串的过滤和复杂聚合的组合对于polars 来说很难像duckdb那样有效地进行优化。...这些库不是为跨多台机器扩展而设计的，所以它们都进行了高效CPU核心利用率的设计。 Polars在某些特定领域表现出具有竞争力甚至更好的性能，例如直接读取文件时的磁盘IO和内存操作时的RAM IO。...在磁盘IOPS较低的系统中，polar可以表现得更好。 另外：上图中的CPU百分比越高越好。值大于100%表示正在使用多核处理。
大多数 Linux 用户使用预装的默认系统监控工具来检查内存、CPU 使用率等。在 Linux 中，许多应用程序作为守护进程在系统后台运行，这会消耗更多的系统资源。...在 Linux 中，您可以使用各种小工具或终端命令，也可以使用一个命令按内存和 CPU 使用率显示所有正在运行的进程。检查 RAM 和 CPU 负载后，您可以确定要杀死的应用程序。...通过命令进行整体系统报告 ps命令生成带有 PID、时间戳和TTY的报告；记录哪个应用程序运行了多少分钟，当前状态是什么，以及正在运行的进程报告的 CPU 和内存使用情况。...按内存和 CPU 使用情况查看正在运行的进程 到目前为止，我们已经了解了ps命令是什么、它是如何工作的，以及如何通过 Linux 上的 ps 命令查看整体状态。...请从您的软件包列表中打开该应用程序并检查基于图形用户界面的系统使用情况。 小结 ps是一个预装系统工具，所以我们不需要在我们的 Linux 机器上进行任何额外的安装。
在 Kubernetes 中，弹性伸缩可以在不同级别实现： Cluster Autoscaler：该组件通过根据资源利用率和需求从集群中添加或删除节点来扩展整个 Kubernetes 集群。...对于每个 Pod 的资源指标（例如 CPU），HPA 从每个目标 Pod 的资源指标 API 中获取指标。根据目标利用率或原始值，控制器根据所有目标 Pod 的这些值的平均值计算缩放比例。...对于对象和外部指标，HPA 获取描述对象的单个指标，将其与目标值进行比较，并生成缩放比例。在autoscaling/v2 API版本中，可以将该值除以pod数量再进行比较。...这些指标由 Kubernetes Metrics Server 收集和报告，该服务器聚合每个节点上运行的 kubelet 的资源使用数据。...，扩容至最大副本数 5min后，由于cpu利用率一直为0，副本缩容至1 结论 在本文中，我们探讨了 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 对于有效管理应用程序的资源和可扩展性的重要性
LoadRunner可以测试多种性能指标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数、CPU利用率、内存占用率等，可以全面评估应用程序的性能表现。分布式部署。...需要启动测试，并监控测试过程中的性能指标和错误信息，以及进行测试结果的分析和统计。优化应用程序。根据测试结果，需要进行应用程序的优化，例如优化代码、减少资源占用、优化算法等。...需要进行全面测试，以确保测试结果的准确性和真实性。4. 监控测试指标。在进行LoadRunner压测过程中，需要监控测试指标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数、CPU利用率、内存占用率等。...在进行LoadRunner压测之后，需要对测试结果进行分析和统计，以了解应用程序的性能表现和问题。可以使用LoadRunner自带的分析工具，例如查看聚合报告、生成图表等。6. 优化应用程序。...根据分析测试结果，需要对应用程序进行优化，以提高应用程序的性能表现和用户满意度。可以采取不同的优化措施，例如优化代码、减少资源占用、优化算法等。
在本文中，我们将从编译代码、收集依赖项和设置配置三个方面详细讲解如何打包ASP.NET Core应用程序，以确保在部署过程中的顺利进行。...例如，你可以使用dotnet build命令来编译应用程序。 生成发布版本 在编译过程中，通常会生成两种版本的输出：调试版本和发布版本。发布版本是经过优化的版本，用于部署到生产环境。...实时监控和分析 实时日志流 使用日志聚合工具（如ELK Stack、Splunk等）可以实时监控应用程序的日志输出，以及进行实时搜索和过滤。...以下是关于性能监控的详细讲解： 监控关键性能指标 CPU利用率 监控服务器的CPU利用率，了解应用程序对CPU资源的消耗情况，以及是否存在CPU瓶颈。...服务器监控工具 使用服务器监控工具（如Azure Monitor、AWS CloudWatch、Prometheus等）来监控服务器的性能指标，包括CPU利用率、内存利用率、网络流量等。
对于初中级测试同学的要求大概就是会接口压测，能根据生成的报告分析TPS、并发量、吞吐量、资源利用率等关键指标，可以协助开发人员进行性能调优。...LoadRunner：一款商业性能测试工具，适用于复杂的企业级应用程序。提供了广泛的协议和技术支持，具备强大的负载生成和监控能力，能够模拟大规模用户负载和复杂的业务流程。...管理器、同步计时器实现并发场景、接口关联性之正则表达式和JSON表达式提取器、JMeter服务器资源监控和聚合报告分析等。...性能瓶颈分析 学会分析常见的性能问题，例如：CPU飙升如何定位到代码级别、接口响应时间过长怎么分析、慢查询SQL问题（慢SQL可参考往期文章「快速学会慢查询SQL排查」）等。...简单来说，性能测试不达标就要判断是代码问题还是服务器资源问题，例如：通过监控系统的物理资源，发现CPU占用100%，或者内存占满，带宽打满等就大概率是服务器资源问题，就提单子给运维同学。
4.1.1 Driver Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。...应用程序主机通过发送一个容器启动上下文（CLC）从节点管理器请求容器，其中包括应用程序需要运行的所有内容。一旦应用程序启动，它会不时地向资源管理器发送健康报告。...Container：它是单个节点上物理资源的集合，例如 RAM、CPU 内核和磁盘。容器由容器启动上下文（CLC）调用，这是一个包含环境变量、安全令牌、依赖项等信息的记录。...申请容器资源 AM通知 Node Manager 启动容器 应用程序代码在容器中执行 客户端联系RM/AM以监控应用程序的状态 Job完成后，AM向RM取消注册 4.3 Spark程序运行流程 在实际生产环境下...下图展示了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程： 提交一个Spark应用程序，首先通过Client向 ResourceManager请求启动一个Application，同时检查是否有足够的资源满足
Job Tracker 负责资源管理和作业调度，Task Tracker 负责定期向 Job Tracker 报告节点的状态（节点死活，资源使用情况、任务执行情况）以及接收 Job Tracker 的命令来执行...这样的一堆集群既不好管理，又使得资源利用率极低（一段时间内这个集群忙，那个集群闲），同时跨集群的数据转移更是问题。于是乎，YARN 诞生了。...（一旦某个 NM 出故障，标记一下该 NM 上的任务，来告诉对应的 AM 如何处理）。...数据切分；为应用程序或作业向 ResourceManager 申请资源（Container），并分配给内部任务；与 NodeManager 通信以启动或者停止任务；任务监控和容错（在任务执行失败时重新为该任务申请资源以重启任务...任务运行资源（节点、内存、CPU）；任务启动命令；任务运行环境；任务是运行在 Container 中，一个 Container 中既可以运行 ApplicationMaster，也可以运行具体的 Map
Yarn中可以添加多种计算框架，Hadoop,Spark,MapReduce,不同的计算框架在处理不同的任务时，资源利用率可能处于互补阶段，有利于提高整个集群的资源利用率。...整个的调度流程为： 1.应用程序通client类向ResourceManager提交程序，Application运行所需要的入口类，出口类，运行的命令，运行所需要的cpu资源和内存资源，jar包资源。...AM,RM负责任务的重启,AM来决定如何处理失败的任务。...资源调度器有：FIFO,Fair scheduler,Capacity scheduler Yarn支持CPU和内存两种资源隔离，内存时决定生死的资源，CPU时影响快满的资源，内存隔离采用的是基于线程监控和基于...spark中引入了RDD，可以并行计算的数据集合，能够被缓存到能存和硬盘中。
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