最近看牛客网发现了CPU 100% 怎么办这个问题,这个问题的重点是定位和解决,会用到Linux和java的的很多命令,所以写篇博客记录和总结一下。
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
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
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。
使用 top 指令,服务器中 CPU 和 内存的使用情况,-H 可以按 CPU 使用率降序,-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源,对 Java 服务造成影响。
java TestLinuxDemo
EasyCVR可支持多协议、多类型设备接入,平台可在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理,实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。平台采用可视化设计,可支持监测CPU使用、服务器内存、带宽、网络运行环境、设备状态等数据。
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。
Python 网络编程中的线程主要用于实现多客户端同时连接服务器的功能。在网络编程中,多线程服务器编程可以提高服务器的并发性能和吞吐量,能够更好地满足大规模网络应用的需求。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成,所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机,这只是软件部分。
很多web服务会选用Apache作为服务器软件。但对于物理内存不是很大的服务器来说,会有一个问题,就是Apache长时间运行,httpd进程会越来越大,占用过高内存。最终导致服务变慢,甚至系统无法运行。这个问题可以采用如下方式
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。
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
问题: 公司gitlab地址访问报错502,连接所部署服务器执行top命令发现gitlab相关服务其中两个进程占用cpu一直在90%以上 思路: 一般地,资源占用过高,可以粗略地优化一下,但是效果确实非常的明显的。这里,主要是通过资源占用,然后将过高消耗资源的进程给禁用掉,并且结合官方提供的一些默认信息来调配。 解决办法: 主要调整的是限制内存的使用,调整postgresql的缓存以及进程,关闭prometheus监控。
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。
服务器随着运行时间的增加,占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小,就很容易出现内存占满,系统变慢,甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存,但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案,可供借鉴。效果好的话,可以不用买内存条了哈哈。
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)。
在高清化、智能化和网联化的需求下,5G、人工智能、云计算等信息技术快速发展带动用途单一的安防系统功能走向多元化,并开始与电信、交通、建筑、物业等多领域进行融合,进入泛安防时代。
1、问题背景 近期,一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题,他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而,这个函数在运行时会占用过多的内存,导致服务器内存不足而被终止。
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。
Redis存储的是key-value结构的数据,其中key是字符串类型,value有5种常用的数据类型:
如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高,使CPU自动降频,从而使CPU的性能降低。总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
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。
1. 什么是linux服务器load average? Load是用来度量服务器工作量的大小,即计算机cpu任务执行队列的长度,值越大,表明包括正在运行和待运行的进程数越多。 参考资料:http://en.wikipedia.org/wiki/Load_average
电脑内的灰尘容易造成部件加快老化,导致硬件的运行迟钝,甚至导致一些因接触不良而无法正常开机。比如风扇,不及时的清理容易造成电脑的温度过高,则就容易电脑开机慢。那笔记本电脑太卡怎么解决?下面,小编给大家带来了笔记本电脑太卡的解决图文。
我们的视频流媒体服务器诸如支持国标协议的EasyGBS、支持RTSP协议的EasyNVR流媒体平台,这些平台在做研发的时候,我们都做了快照界面,让用户观看的界面更加直观。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
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。
pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
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。
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。
腾讯云服务器内存占用过高,安装的是centos7系统,准备对centos7释放内存,发现使用yum清理缓存与释放内存非常的方便,先使用free -m命令来查看centos7系统剩余了多少内存,准备清理掉,如下:
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。
作为程序员,和 Linux 打交道,在服务器上分析系统性能情况,是每一个后端工程师都无法避开的事情。
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
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。
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。
当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时,我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢?我主要提供两个方案:
如果要说在 golang 开发过程进行性能调优,pprof 一定是一个大杀器般的工具。但在网上找到的教程都偏向简略,难寻真的能应用于实战的教程。这也无可厚非,毕竟 pprof 是当程序占用资源异常时才需要启用的工具,而我相信大家的编码水平和排场问题的能力是足够高的,一般不会写出性能极度堪忧的程序,且即使发现有一些资源异常占用,也会通过排查代码快速定位,这也导致 pprof 需要上战场的机会少之又少。即使大家有心想学习使用 pprof,却也常常相忘于江湖。
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。
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升,这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办,大家第一反应一定是登陆到服务器上,先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
Redis 是一个客户端服务端的程序,服务端提供数据存储等等服务,客户端连接服务端并通过向服务端发送命令,读取或写入数据,简单来说,客户端就是某种工具,我们通过它与 Redis 服务端进行通讯并完成数据操作。
gdb是linux系统自带的调试器,功能十分强大,它不仅支持C/C++调试,也支持GO程序调试。 支持打断点,查看变量值,查看调用堆栈。使用前需要在编译时禁用编译器优化、内联优化,这样看到的代码才和源代码一致。
Redis默认使用的是“惰性删除”(Lazy deletion)策略,即当一个键过期时,不会立即从内存中删除,而是在下次访问该键时检查是否过期,如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销,提高性能。但是,如果过期键一直没有被访问,那么就会一直占用内存,造成内存浪费。为了避免这种情况,Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库:MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是:MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库,却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性,新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富,而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面,今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试,揭开MongoDB的神秘“面纱”。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
4、查看有多少个php-fpm执行 ps -fe |grep "php-fpm"|grep "pool"|wc -l
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库,数据都存在内存中,但是针对于已经过期的数据,reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中,当执行删除策略的时候,才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址,在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡,CPU 才能去处理事情,针对过期数据,要进行删除的时候,一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义,当 key 设置有过期时间,时间到了,定时器任务立即执行删除,相当于消 耗 CPU 来减少内存使用,拿时间换空间。
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