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。
按照命名,肯定是封装一些常用的方法。这里只提供了一个 cpuNum 的 getter 接口。
Nodejs 提供了 cluster 来支持服务集群的扩展,提高多核 CPU 的利用效率,实现负载均衡,最大程度利用机器性能。本文从以下几个方面介绍 cluster 的 API 和用法:
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
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
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。
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
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
Redis 持久化也是 Redis 和 Memcached 的主要区别之一,因为 Memcached 是不具备持久化功能的。
java TestLinuxDemo
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。
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。
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。
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:
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。
NGINX 在网络应用中表现超群,在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架,NGINX突出的地方就在于其成熟的事件驱动框架,它能应对现代硬件上成千上万的并发连接。
Nginx的架构详解 今天,回家,这篇文章在机场候机,原文来自这里 NGINX 在网络应用中表现超群,在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架,NGINX突出的地方就在于
NGINX 内部信息图从进程框架的顶层开始,向下逐步揭示NGINX如何处理单个进程中的多个连接,并进一步探讨其工作机制。
Redis 作为优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能,单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此,当我们在使用 Redis 时,如果发现操作延迟变大的情况,就会与我们的预期不符。
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)。
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
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。
突然收到运维告警邮件,线上的一台负责处理定时任务的服务器CPU飙升到了100%,立马放下手头工作开始了紧张的排查工作。
redis将数据保存在内存中,一旦Redis服务器被关闭,或者运行Redis服务的主机本身被关闭的话,储存在内存里面的数据就会丢失
监控io性能: iostat -x 百分比监控磁盘负载 iotop 如果没有这个命令 可以 yum install -y iotop 安装 iotop 查看 io 的性能使用 主要关注 io 的百分之
在管理 MySQL 服务器的过程中,会出现连接时间过长的问题,分析之后发现主要是之前写的操作 MySQL 的程序未正常结束,导致资源占用过高。
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。
2021年08月14日,平台前端在「前端早早聊」分享了哈啰出行在BFF领域的实践,以下是由平台前端赵存分享的主题 哈啰出行平台前端:Allan91(作者授权转载) 链接:https://juejin.cn/post/6997250621627858957
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。
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。
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:
摘要 本文主要展示了从电脑管家CPU占用过高问题发现到解决的全过程。包括分析问题的思路、解决问题的方法、压力测试的设计、优化前后数据对比等。同时,在末尾分享了自动弹窗工具的设计思路,以及笔者对于测试自动化的一些思考和看法。 一、导火索 某天,我们接到一例用户反馈——问题的核心的在于管家在没有触发任何漏洞、扫毒、垃圾清理和体检的场景下,却占用了比较高的CPU资源。截图如下: 但是这个问题在测试过程中是从未出现,而且从用户反馈的场景描述中,也提取不出必现路径和关键逻辑。为此,我们主动联系该用户,在用户许可并
原文:助安社区-应急响应实战指南 http://security-incident-respons.secself.com
如何发现的呢?当然是使用top命令,发现系统的load average>3,这说明系统已经处于比较高的负载中。
或者 用户手动执行命令,如下 save命令: 同步快照方式,此方式会阻塞redis服务主进程对客户端命令的执行,不推荐; bgsave命令: 异步快照方式,此方法会 fork一个子进程 在后台执行,不影响主进程的效率;
你的项目或许已经使用 Redis 很长时间了,但在使用过程中,你可能还会或多或少地遇到以下问题:
2.查找进程733下的线程 可以看到TID 线程775占用了96%且持有了很长时间 其实到这一步基本上能猜测到应该是 肯定是那段代码发生了死循环
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。
摘要 结合极光的业务和自身开发经验,极光高级Android工程师为我们简单介绍移动SDK与APP的区别,以及在做架构设计、性能优化上的一些经验。 SDK和APP的差别 重复造轮子 我们做APP开发的有
Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。
前段时间手贱买了几个月的腾讯云服务器。我一个做移动端的买国内服务器干啥。最后想用python爬写数据写几个接口用app玩玩试试看看。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
主进程:负责执行特权操作,如阅读配置文件、绑定套接字、创建/通知协调(Signalling)子进程。 工作进程:负责接收和处理连接请求,读取和写入磁盘,并与上游服务器通信。当NGINX处于活跃状态时,只有工作进程是忙碌的。 缓存加载器进程:负责将磁盘高速缓存加载到内存中。这个进程在启动时运行后随即退出。 缓存管理器进程:负责整理磁盘缓存的数据保证其不越界。这个进程会间歇性运行。 NGINX能够实现高性能和可扩展性的关键取决于两个基本的设计选型: 尽可能限制工作进程的数量,从而减少上下文切换带来的开销。默认和推荐配置是让每个CPU内核对应一个工作进程,从而高效利用硬件资源。 工作进程采用单线程,并以非阻塞的方式处理多个并发连接。 NGINX的每个工作进程通过状态机处理多个连接请求,这个状态机被实现为非阻塞的工作方式: 每个工作进程需要处理若干套接字,包括监听套接字或者连接套接字。 当监听套接字收到新的请求时,会打开一个新的连接套接字来处理与客户端的通信。 当一个事件到达连接套接字时,工作进程迅速完成响应,并转而处理其他任何套接字新收到的事件。 Garrett说,NGINX选择这样的设计,使它从根本上区别于其他Web服务器。通常的Web服务器会选用将每个连接分配给独立线程的模式,这使得多个连接的处理非常容易,因为每个连接可以被认为是包含多个步骤的一个线性序列,但这样会产生上下文切换的开销。事实上,工作线程大部分的时间处于阻塞的状态,在等待客户端或其它上游服务器。当试图执行I/O等操作的并发连接数/线程数的规模超过一定阈值,或是内存消耗殆尽的时候,上下文切换的成本就显现出来了。 从另一方面讲,NGINX的设计是不让工作进程阻止网络流量,除非没有任何工作要做。此外,每一个新的连接只消耗很少的资源,仅包括一个文件描述符和少量的工作进程内存。 总的来说,NGINX的这种工作模式在系统调优后,它的每个工作进程都能够处理成百上千的HTTP并发连接。 深入NGINX:我们如何设计它的性能和扩展性
pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
因为长时间未使用 MySql 导致忘记了 root 密码,现在将修改 root 用户密码的方法记录下来。
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。
当今分布式服务大行其道,微服务,微应用解耦的需求层层推进,这个时候,我们经常会用到redis这款中间件作为分布式系统的缓存来使用,以提高系统应用的响应速度,或者说降低服务器的负载难度。那么问题来了,redis速度快的flag是直接写官网的公屏上,那我们不妨来推演一下,redis变慢的原因,知其然而知其所以然。
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