CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定。若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈,同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,很可能是服务器响应时间增加,观察服务器资源使用情况,确定是 否是服务器问题。
今天测试同学反馈API耗时很长,超过3秒的比例很高。 查看日志发现,小部分请求耗时比较大,约2秒左右,但是比例不高,与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了(进程假死),对请求没有响应,也没有拒绝,重启后问题缓解。 因为第一次出现,没有引起重视。但是过了几个小时候,相同的问题又出现在另外一台服务器上,狗日的墨菲定律。
经常看我爱水煮鱼博客的同学,有没有发现我的博客非常快,而你的博客比较慢呢?那是因为我的博客经过了优化。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用,然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后,总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法,并提供了一些最佳实践。
事情的背景是这样的:一个朋友今年年初新开了一家公司,自己是公司的老板,不懂啥技术,主要负责公司的战略规划和经营管理,但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人,涵盖技术、产品、运营和推广,从成立之初,一直在做一款社交类的APP。平时,我们一直保持联系,我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
来自 Google Security Blog 的文章。安卓平台上代码的正确性是每个安卓版本的安全性、稳定性和质量的首要任务。C 和 C++ 中的内存安全错误仍然是最难解决的不正确性来源。我们投入了大量的精力和资源来检测、修复和缓解这类错误,这些努力有效地防止了大量的错误进入 Android 版本。然而,尽管有这些努力,内存安全漏洞仍然是稳定性问题的首要因素,并且一直占 Android 高严重度安全漏洞的 70% 左右。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
Shopify 为商业构建互联网基础设施,以满足数百万商家的需求。为了做到这一点,需要构建灵活的业务逻辑和健壮的高性能系统。除了我们对 Ruby 的灵活性和表现力的承诺之外,我们最近还采用了 Rust 作为我们官方的系统编程语言。作为这项工作的一部分,我们加入了 Rust 基金会,并且我们很高兴能加入 Rust 社区。
步骤5执行后,发现找到的占用cpu比较高的线程都是GC线程。这也是top出的结果中该进程占用cpu达200%多的原因。这也与报错中的下面这段信息一致:
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,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
事故现象: 机房一台服务器运行一段时间后,突然发现系统资源即将被耗尽! 1)top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析,可以看出 1--共有602个进程,但其中有601个进
导语 采用共享托管,组织就可以得到其想要的东西。如果每月的支付金额是每月3美元,那么组织将获得一台拥有数百个网站的服务器,并且具有在其网站上同时使用三个用户的处理能力。共享托管的价格较低,但这是它唯一的优势。 自1991年互联网诞生以来,尽管传统托管模式存在很多弱点,但网络托管却几乎没有变化。调研机构普华永道的Paul Lantsbury概述了掌握决策的方法。 实用主义者表示不需要云计算托管,并引用了“如果没有破坏,就不要修复”这样的格言,但是这个格言并不适用,因为传统的托管模式一直存在问题。 共享托管
云计算、微服务计算、无服务器计算、可扩展计算、可负担计算等等,这一切主要靠一项杰出的技术——Linux容器(LXC)来实现。
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库,数据从内存中读取是它非常高效的原因之一,那么但是如果有一天,「redis分配的内存满了怎么办」?遇到这个面试题不要慌,这种问题我们分为两角度回答就可以:
Zookeeper是一个分布式协调服务,分布式应用程序可以基于它来实现注入数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举和分布式锁等功能。
在Windows Server的日常运维中,远程桌面无疑是最常用的工具,没有之一,原因只有三个:1、微软自带,免安装;2、速度快,比任何一款远程控制软件都好用;3、稳定,一般不会出问题。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
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
因为流水量大,现金流动迅速,游戏行业一直是DDoS攻击的首选目标,上半年攻击最多的行业。游戏产业之一棋牌行业,必然受到严重的牵连,更需要高防服务器的保护来抗击流量攻击。大家都知道棋牌行业的竞争很激烈,所以存在同行竞争、打击报复、网络敲诈等因素、DDoS攻击是无法完全消除的,所以游戏客户端就成了主要受害者,有攻击的矛,自然就有来防御的盾。
Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题。
今天在测试环境有过代码升级。升级后,在群里有人反映系统访问很慢。运维人员反映服务器cpu使用率很高。
大屏展示的可视化平台以交互性图像显示技术为核心,结合各业务流程、指标体系的信息化建设成果,实现了对生产与经营信息全方位集中监控和多角度的全景式信息展示,为创建高效企业管控提供了载体。
在 Raygun,追求极致性能已然成为公司文化的一部分。在此前的博客文章中,我们介绍了如何通过将Raygun 的 API 迁移到.NET Core 3.1,性能提高 12%的方法。
感谢园子里的同学对上一篇的支持,很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现,本篇就上次的问题继续来,看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下: 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完?
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。
今天在把代码部署到测试环境后,告知产品 UI 问题已修复。几分钟过后,产品说问题还可以复现。而后去产品那才发现她一直使用 F5 刷新页面。我告诉她 F5 和 Ctrl+F5 的区别后,也就有了这篇文章。
7月26日消息,韩国存储芯片大厂 SK 海力士在其最新公布截止6月30日的2023年第二季度财报,受益于人工智能 (AI) 的市场需求,带动了存储芯片的复苏,使得第二季的亏损较上第一季减少。同时,为了加速NAND Flash库存去化,SK海力士宣布扩大减产NAND Flash。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
公司有一个Web Service,访问量不大, 但也不算小, 每天几百万的量级。正常情况下, 平均每个请求响应的时间在200毫秒左右。 每天几百万的访问量, 那么程序每秒请求处理数量在几十个左右, 高峰期也就上百, 而服务器上php处理请求的进程数是大于这个数的,因此, 服务器的处理能力勉强能满足当前量级的请求, 除了少数时候高峰期会出现不稳定的状况, 大多数时候也算是相安无事, 但是从服务器失败请求的数量来看应该离服务器处理能力极限的临界点不远了。 这个Web Service有一个特点, 它并不是面向终端
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。实在想不通。
翻译 Istio 官网 blog 文章,原文:https://istio.io/blog/2020/wasm-announce/。
读过《重构 - 改善既有代码的设计》一书的同学们应该都很了解“代码的坏味道”。当然确定什么是代码“坏味道”是主观的,它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中,很多时候都是在维护之前的项目和在此基础上增加一些新功能,为了能让项目代码易于理解和维护,要时刻注意代码中的“坏味道”,当发现代码如果有坏味道了,要及时去重构它使其变成优秀的整洁的代码。今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响,笔者会给大家展示几个案例,希望能对大家有所启发和帮助。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
什么是CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 什么是FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不会每次都要花费时间去fork一次(这是CGI最为人诟 病的fork-and-execu
CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不会每次都要花费时间去fork一次(这是CGI最 为人诟病的fork-and-execute 模式)。它还支持分布式的运
现在应该有很多站长们都知道 Memcached 和 Redis 这两个服务器端的缓存扩展了吧?明月早期也折腾了好久了(大部分文章都分享在【明月登楼学习笔记】上了都)。自从明月放弃使用 WordPress 本地缓存插件后,这些服务器缓存扩展也基本都放弃使用了,从本博客的速度上大家可以体会到速度没有多大的影响,甚至你几乎体会不到停用和使用在速度上的差异。
状态管理 为什么需要状态管理? Web应用程序使用HTTP协议通信,而HTTP协议是“无状态”协议,即:服务器一旦响应完客户的请求之后,就断开连接,而同一个客户的下次请求将重新建立网络连接。 服务器应用程序有时是需要判断是否为同一个客户发出的请求,比如客户的多次选购商品。因此,有必要跟踪同一个客户发出的一系列请求。 什么是状态管理? 将客户端(浏览器)与服务器之间多次交互(一次请求,一次响应)当做一个整体来看待,并且将多次交互所涉及的数据即状态保存下来。 状态指的是数据。 管理指的是多次交互时对数据的修改。
服务之间存在调用关系,如果被调用服务down掉,处理不及时的话,就会造成雪崩效应,又称级联故障、级联失效(cascading failure)
大模型指的是 大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM), 大语言模型(LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。
Redis 是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
在两位 up 主和思聪交谈的过程中,up 主发现,其实思聪的本质也和他们一样,都是 GEEK。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云