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
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
对于容器的资源限制,在容器出来之前有虚拟化技术,我们可以在一个物理机上创建很多虚拟机,对于一台物理机来讲他的cpu和内存都是配置有限的,对于虚拟机我们在配置的时候也是可以进行限定的。本节跟上节关联比较
对于容器的资源限制,在容器出来之前有虚拟化技术,我们可以在一个物理机上创建很多虚拟机,对于一台物理机来讲他的cpu和内存都是配置有限的,对于虚拟机我们在配置的时候也是可以进行限定的。本节跟上节关联比较紧密,建议一起学习。 ####虚拟机配置 内存配置 [1240] CPU 配置 [image.png] ####容器配置 为什么配置容器,给大家说个很实际的例子,如果一个虚拟机里面就一个容器,切这个容器不设置CPU和内存,当容器内的应用一直在运行的时候,它会一直慢慢的吞噬宿主机上的cpu和内存,最终导致的结果是
其实,在进行ROS2/ROS1程序编写的时候,通常需要启动很多节点,有时候大于60+节点也非常常见的。
(以上三个命令各有区别,top是以固定间隔显示进程的资源占用排名,w显示who and what they are doing,uptime就顾名思义)
性能优化一向是后端服务优化的重点,但是线上性能故障问题不是经常出现,或者受限于业务产品,根本就没办法出现性能问题,包括笔者自己遇到的性能问题也不多,所以为了提前储备知识,当出现问题的时候不会手忙脚乱,我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障,来学习怎么去分析和定位。
linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
一谈到Linux系统分析,大多数开发觉得不了解也没有关系,但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU,MEMORY,IO,NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题,
虚拟机11.JVM调优_调优方法 ENTER TITLE JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释放情况、集合类检查、对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几
前面两篇文章我们总结了 Docker 背后使用的资源隔离技术 Linux namespace。 Docker 基础技术之 Linux namespace 详解 Docker 基础技术之 Linux namespace 源码分析 本篇将讨论另外一个技术——资源限额,这是由 Linux cgroups 来实现的。 cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列任务及子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。(来自 《Docker
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
我之前用的都是xshell软件,这个软件收费版很贵,但是学生有免费的学生版。我们也可以选择免费的mobaxterm,也很好用,链接在下面。
1.低级版的病毒,crontab -l 可以看到病毒程序的定时任务,crontab -e编辑删除 2.高级点的病毒,crontab -l查看不到病毒程序的定时任务,因此cat /etc/crontab去找到定时任务,编辑删除
CentOS7服务器SSH登陆时自动显示服务器基础信息 首先看一下效果 Last login: Mon Jan 16 10:54:30 2023 from 172.16.X.X You are logged in to localhost.localdomain ServerIP:172.16.X.X . System information as of 2023-01-16 11:19:15 [System Info] SYSTEM : CentOS Linux release 7.9
最近看了一下部署游戏后台的服务器状况,发现我的一个Java程序其占用的CPU时长超过100%,排查后发现竟是Disruptor引起的,让我们来看看究竟为什么Disruptor会有这样的表现。
凡是标题里以“标题党:”开头的文章,那肯定是标题党,勿谓言之不预也。 正在客户现场加班加点写程序的时候,突然有同事找我,说某台公有云服务器上yarn服务占用CPU过高。查看了一下,一个yarn任务
从业很多年,对于语言其实并没有什么偏执,工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言,毕竟是算竞的主流,也有很多同学使用Java或者python,再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢,你或许想查看一下,它的工作量是否太大了。 在Linux系统中,我们一般使用uptime命令查看(w命令和top命令也行)。(另外,它们在苹果公司的Mac电脑上也适用
最近用华为鲲鹏跑了一段时间服务后,出现了系统负载40多居高不下的情况,一排查发现是kworker进程占用CPU很高,而且还杀不掉。
如果你的电脑很慢,你或许想查看一下,它的工作量是否太大了。在Linux系统中,我们一般使用uptime命令查看(w命令和top命令也行)。信息中显示"load average",它的意思是"系统的平均负荷",里面有三个数字,我们可以从中判断系统负荷是大还是小。
之前说了 CPU、内存 、IO 在排查过程中可能出现的问题以及出现问题会影响的指标,这次就来看看在 linux 中网络的问题。
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
之前刚接触服务器的时候,我还不太会看自己使用资源的情况,直到我使用hisat2比对的时候把服务器的资源(线程)全占满了【Linux||你的服务器怎么一片绿?】,我才开始去了解。
TSINGSEE青犀视频接到的许多客户的项目场景都很庞大,一台服务器可能接入几百路甚至上千路摄像头,这种情况就可能就会导致服务器压力大,CPU很容易被占满。
传统的Linux内核网络协议栈由于更加注重通用性,其网络处理存在着固有的性能瓶颈,随着10G、25G、40G、100G甚至更高速率的网卡出现,这种性能瓶颈变得更加突出,传统内核网络协议栈已经难以满足高性能网络处理的要求。
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
cgroups是Linux下控制一个(或一组)进程的资源限制机制,全称是control groups,可以对cpu、内存等资源做精细化控制,比如目前很多的Docker在Linux下就是基于cgroups提供的资源限制机制来实现资源控制的;除此之外,开发者也可以指直接基于cgroups来进行进程资源控制,比如8核的机器上部署了一个web服务和一个计算服务,可以让web服务仅可使用其中6个核,把剩下的两个核留给计算服务。cgroups cpu限制除了可以限制使用多少/哪几个核心之外,还可以设置cpu占用比(注意占用比是各自都跑满情况下的使用比例,如果一个cgroup空闲而另一个繁忙,那么繁忙的cgroup是有可能占满整个cpu核心的)。
作者:周易建,腾讯云云监控高级工程师 排查结果展示 [点击查看大图] 故障现象 新部署的服务,没有任何请求。但 Pod 上的 CPU 一直是占满状态,但是查看现网服务未发现问题。 定位问题 1. 先埋点,看耗时卡在哪个环节。 从前端调用接口,到中间检测环节,再到下游某服务环节,发现调用耗时都在该业务服务上。 再看日志,一个新增数据库的接口请求耗时竟然要 1s,再其它两个接口,从请求到完成耗时也要 1-2s。说明该业务服务明显出现了问题。 2. 模块问题已确定,现需定位追踪调用的接口问题。 因
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Redis在我们平时的开发或者练习的时候,往往很容易忽略一个问题,那就是我们的Redis内存占满的问题。但是在真是的商业开发中,Redis的实际占满是真正会存在这样的问题的。那么如果Redis在某一刻占满内存,我们又没有对它进行相应的设置它会出现什么情况呢?会不会导致我们整个因为使用Redis而整个业务垮掉?
我们都知道,在linux下,“一切皆文件”,因此有时候查看文件的打开情况,就显得格外重要,而这里有一个命令能够在这件事上很好的帮助我们-它就是lsof。
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。
计科专业从事嵌入式软件开发多年,最近因为公司需要搞后台研发,经常选择升级的时机放在凌晨,而且大型的数据处理也是放在这个时间段内,经常发生的服务器宕机也是在这个时段。都是在用户使用少的时候开始折腾,折腾的次数多也就容易出现服务器问题。由于做的是物联网设备,在工作中遇到的宕机主要有这么几种情况,对大量数据的操作导致CPU占比在一段时间内骤增从而导致数据接收模块出问题,导致系统监控出现问题,很多设备信息检测不到了。
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口,但有时候在使用时,我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。
Linux中的sar命令是系统运行状态的统计命令,他讲指定的操作系统状态显示到标准的输出设备中,它的全称是system activity reporter,它可以从多个方面对系统的活动进行报告,包括但不限于:系统磁盘的io状况,cpu当前的效率值,内存使用的情况,进程活动以及文件读写情况等。
平均负载跟cpu有很大关系, 比如我们的系统为2个cpu,那么平均负载2 表示两个cpu全部占满。 我们的平均负载1分钟内为0.02,可以简单先理解为每个cpu占用了1%。
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
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。
线上某个kafka集群由于种种原因,从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看,排除其他客观因素,置换后,CPU总核数少了一半,使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后,集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%,上升了约 1 倍多。但置换后,cpu sys使用率均值约达到了 12%,较为抢眼,系统相关服务却并无异常,令人有些困惑。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
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