前者指内存磁盘I/O使用率高，CPU使用率低；相反，后者指CPU使用率高，内存磁盘I/O使用率低。...CPU密集型 CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。...系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。 ...CPU密集几乎无I/O阻塞，CPU一直会全速运行。如果是单核情况下，开多线程是没有意义的，说白了就是一个CPU来回切着运行而已，徒增线程切换的资源消耗，卵用没有。...I/O密集型 I/O密集型相反，一般是指服务器CPU的性能相对硬盘、内存硬件好很多，或者使用率低很多。系统运行多是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读写操作，此类情景下CPU负载并不高。
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...宝塔的负载状态图表中百分比的含意： 50% 以下 – 此时服务器正以低负载状态运行 50 ~ 90% – 服务器负载正常，用户的请求可以及时得到服务器响应 90% ~ 100% – 表示服务器资源已耗尽...服务器负载的因素： 1、CPU使用率 2、线程数量 3、IO使用率 4、swap使用率 5、因宿主机负载过高导致资源分配不足如阿**的突发性能机器，即使你看你上面4个数据正常都，但你的负载有时就是很高，...1、带宽不足：服务器被攻击或者高频访问流量涌入都可能导致网站带宽不足出现网站卡的情况。 2、内存不足：运行的程序或者数据库可能太大，我们的服务器太小，都可能导致我们内存不足使得服务器卡顿。...2、针对内存不足的情况，如果不是异常软件导致的，建议升级内存，同时页面尽量静态化访问，动态加载容易导致内存不足。
1、CPU 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。...如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值 2.如果CPU使用率不断上升，内存使用率也不断上升，表明系统可能产生资源争用情况，引起原因，程序资源调配问题。...一般要保留10%的可用内存。最低不能<4M，此值过小可能是内存不足或内存泄漏。 内存的页交换频率（pages/sec）,即内存与虚拟内存（硬盘）交换的频率。值越低越好，大致在1百以内。...说明：如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。如果大于80，表示有问题(太多的读写数据操作要访问磁盘，可考虑增加内存或优化读写数据的算法)。...4、磁盘I/O 硬盘使用率（%Disk time），硬盘队列长度(Avg. Disk queue length). 这两个值都是越低越好。 硬盘瓶颈分析： 1.
Linux内核是一个令人难以置信的马戏团的表演者，可以很小心的玩弄许多进程和它们的资源需求，来保证你的服务器一直嗡嗡作响。内核也是关于公平的一切：当有资源竞争时，内核试图公平的分发这些资源。...一个低优先级的进程呢？或者，限制一组进程的资源呢？ 这需要你的帮助，因为没有你的帮助，内核是无法知道哪些是CPU的关键进程。...还有，nice或cpulimit仅仅限制进程的CPU使用率，而cgroups可以限制其他进程资源。 审慎地使用cgroups使得一个服务器的完整子系统的资源可控。...使用 Scout 监控CPU使用率监控CPU使用率是简单的方法是什么? 在服务器上安装了监控agent后， Scout 会自动跟踪CPU和内存使用的轨迹。...你还可以创建触发器，当进程超过指定的CPU和内存使用率上限的时候提醒你。免费注册Scout，试一下CPU进程监控。 TL;DR任务服务器或者桌面系统的有限资源都是宝贵的。
由于前期对Redis的申请和扩容没有做太多限制，物理服务器的使用率一直不太理想，维持在40%+左右。加上频繁扩容导致的超大实例（20GB+），稍不注意在全量同步时就容易引起实例OOM，影响业务。...2）完全平衡制 由于集群中宿主机内存使用率的差距非常大（如图3所示），为了使每个宿主机上内存使用率尽可能平均，即方差尽可能小，可以通过将内存紧张的宿主机上的实例漂移到内存充足的宿主机上，从而缩小宿主机内存使用率的差距...相反，也存在实例的UsedMemory很大导致的宿主机内存可用率低但还可将实例漂移到宿主机上的情况。...对于这种情况，我们首先将内存可用率高的宿主机上UsedMemory最小的几个实例漂移到内存使用率低的宿主机上，从而为宿主机腾出实例个数配额，接着将内存可用率低的宿主机上UsedMemory较大的几个实例漂移过来...，从而平均宿主机的内存使用率。
而我们上网冲浪记得一个域名的名字，却不记得它的地址，那我们就需要一个IP 地址簿，也就是DNS 服务器。 DNS服务器非常重要，如果他出现了故障，那么整个互联网都会瘫痪。...而同时分布在世界各地的大家，如果在同一个时间去访问某一台服务器，时延将会非常大。因而，DNS 服务器，一定要设置成高可用、高并发和分布式的。...CPU使用率 man proc 指令 名字 作用 user（us） 用户态CPU时间 nice（ni） 低优先级用户态CPU时间 进程的nice值被调整为1-19之间时的CPU时间 system(sys...top top 显示了系统总体的CPU和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况 ps 则只显示了每个进程的资源使用情况 ---- 查看每个进程的详细情况可以用如下命令： pidstat，它正是一个专门分析每个进程...CPU使用率 %wait 等待cpu使用率 %CPU 总的cpu使用率
首先，我们必须解决一个非常重要的事情:我的游戏服务器实际上占用了多少 CPU 和内存?...确定 CPU 和内存使用率 您可能已经注意到，仪表板为我们提供了整个集群的 CPU 和内存的汇总统计信息，但它也可以在 Pod 级别为我们提供相同的信息！...限制CPU和内存的使用 诸如 Docker 之类的软件容器的非常有用的功能之一是，它能够对正在运行的容器的 CPU 和内存使用情况以及其中的进程施加约束。...Kubernetes 通过其 Pod 配置向我们展示了这一点，这意味着我们可以明确确保 CPU 和内存使用率不会超过某个阈值，并且不会对在同一节点上运行的其他游戏服务器产生不利影响。...考虑到游戏服务器对 CPU 波动的敏感程度，这是非常有用的！
这种模式的特点是初始分配的内存较大，并且尽可能不回收内存，进行回收用时会很耗时，并进行内存碎片整理工作。用一句简单的话说，这个就是贪婪模式，通过尽可能多的获得内存和少回收来得到更好的性能。...结果就是高内存使用率性能较好。 Workstation GC : 主要应用于单处理器系统，Workstation GC尽可能地通过减少垃圾回收过程中程序的暂停次数来提高性能。...低负载且不常在后台（如服务）执行任务的应用程序，可以在禁用并发垃圾回收的情况下使用工作站垃圾回收。特点是会频繁回收，来阻止一次较长时间的回收。结果就是低内存使用率性能较差。...image.png 内存使用情况一直在200M左右浮动，反复的压力测试，也不会有大的大起大落，这与它积极的回收有关系： image.png 内存回收模式的切换 现在对.Net Core的不同的内存回收模式产生的影响已经有了一定的了解...Net Core默认的贪婪模式可以得到更好的性能，这没有什么问题是，毕竟内存不用放在那也是浪费。当然如果你的服务器上许多的程序在跑，并对内存有较高的限制要求不要影响到其它的程序，那就要做一些配置了。
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，MEM内存使用，VMSwap虚拟内存交换情况，IO读写情况。...这个命令是查看Linux/Unix最好的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，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...这时的系统已经运行非常慢或进入暂停状态，这种状态亦被称作thrashing(颠簸)。...，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。...id 空闲 CPU时间，一般来说，id + us + sy = 100，一般认为id是空闲CPU使用率，us是用户CPU使用率，sy是系统CPU使用率。 wt 等待IO CPU时间。
甲骨文公司表示低暂停G1垃圾回收机制将在取代Parallel GC提高系统执行效率。...目前甲骨文正计划将G1服务器垃圾回收机制作为32位与64位Java服务器配置方案中的默认回收选项，但这种处理方式可能带来一系列后续问题。 ?...甲骨文公司的一份说明文档指出，G1的定位是专门面向拥有大容量内存及多处理器设备的服务器型垃圾收集方案。不过将其作为默认收集机制可能会暴露出G1当中某些原本不为人知的潜在问题，JEP 248指出。...“当资源使用率需要被控制在最低水平时，用户应该优先选择其它垃圾回收机制来取代G1，而在变更之后、后备回收机制必须得到明确指定。”...“G1的另一大短板在于，如果某款应用程序需要拥有非常严格的响应时间特性，那么经过精确调整的CMS垃圾回收机制在几乎各种情况下都能提供优于G1的响应时间指标。”
/ ：应用服务器cpu使用率、内存使用率监控 4 压测执行及结果分析 4.1 编写压测脚本工具 Forcebot（http://force.jd.com） 是一个为开发人员、测试人员提供的性能测试平台，...之后我们调整 max50，通过 max_thread 不同的值，节点 CPU 使用率保持在左右，来查看数据：服务器 CPU 使用率、TP、TP99、应用指标总比例 = 监控数。...clickhouse 数据节点，CPU 使用率： Elasticsearch 数据服务：328G6 2 2 副本 应用服务器：4 8G 2 Elasticsearch 节点服务器保持数据库服务器 CPU...，发现CPU使用率（数据库）ES数据节点在40%左右的时候，发现一直上不去，查看日志activeCount已经达到797，需要增加poolSize值 指标3：coordinating=4，数据偏差=5，...CPU40服务器20左右，服务器使用率高，是clickhouse-jdbc解析sql效率低。
引 当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？...我们首先明确一些概念： 资源(resource)：服务器上的物理资源，如CPU、磁盘等； 使用率(utilization)：资源进行服务工作的平均时间； 饱和程度(saturation)：资源无法提供额外的工作...连接情况(Interconnects) CPU、内存和I/O之间的连接经常会被忽略。幸运的是，这通常不是系统瓶颈；不幸的是，如果这是系统瓶颈，我们也很难去进行优化。 使用率低是否意味着不饱和？...如果在长时间内的使用率很低，但是使用率偶尔会非常高的话，也是可能出现饱和情况的。所以使用率低并不意味着不饱和。 此外在一些场景里，就是一些资源饱和了导致了其他资源的使用率低。...实践 读取操作系统上所有在检查表上的指标可能会非常耗时，我们可能只有时间检查一部分的指标：CPU、内存容量、存储容量、网络接口等。
最终，导致他网易之路，终止在二面，非常可惜 首先，说明一下问题：CPU飙升200% 以上是生产容易发生的场景 场景:1：MySQL进程飙升900% 大家在使用MySQL过程，想必都有遇到过CPU突然过高...处理过程： kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)， 一般来说，肯定要 kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)，等进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数...通过下面的命令查看: show processlist; 发现类似很多相同的SQL语句，一直处于query状态中。...因为大量的请求，如果真是慢日志问题会发生日志磁盘写入，性能贼低。...、 采用top命令定位进程 登录服务器，执行top命令，查看CPU占用情况，找到进程的pid top 很容易发现，PID为29706的java进程的CPU飙升到700%多，且一直降不下来，很显然出现了问题
例如：如果数据库所在的服务器实列只有8G内存、低配cpu、小容量硬盘，进而导致了数据库不能高效地运行，那么就可以通过将该服务器的内存扩展到16G、更换大容量硬盘或者更换高性能服务来解决这个问题。...1、扩展性 传统的纵向扩展 服务器数量不发生变化，配置越来越高（发生变化） 大数据横向扩展 配置不发生变化，服务器数量越来越多（发生变化） 2、分布式 传统的方式资源（cpu/内存/硬盘）集中...大数据方式资源（cpu/内存/硬盘）分布(前提：同等配置的前提下) 3、可用性 传统数据备份方式单份备份 大数据数据备份方式多分备份（数据复制，默认三个副本） 4、模型 传统的计算模型是移动数据到程序端...大数据计算模型是移动程序到数据端 io 和网络的使用率都非常低，且多节点存储，多节点计算（众人拾柴火焰高）
前言 最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下，其中有一台（4H/8G）近两天天天CPU使用率报警（阀值>95%，探测周期60s，触发频率6次），而且load acerage也居高不下，检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题...版本是否是一直的），结果发现filebeat的版本和elasticsearch、kibana版本不一致，重新更换版本后问题依旧没有解决，但是发现restart filebeat进程的时候，cpu的使用率恢复到了...调整php-fpm参数 因为服务器版本升级之后，配置文件是统一同步的，怀疑php-fpm参数配置不合理导致php-fpm进程过高导致CPU使用率飙升。...换页操作非常消耗 CPU 资源，导致该进程持续占用高 CPU 资源。...当时查看内存使用和top的时候，没有发现内存使用过大（free、cache、buffer），所以才没有说Z进程影响使用率。
node_exporter，整体情况如下图 目前，prometheus已经可以通过node_exporter从应用服务器取得监控数据，本篇就来学习如何使用这些监控数据来展现应用服务器综合状态，例如...先看指标类型，共有四种 counter（计数器）：这个很好理解，只增不减，例如CPU时间 guage（仪表盘）：可以用现实生活中仪器的仪表盘来理解，只用来反映当前的瞬时状态，例如车辆的时速，是有时高有时低的...使用率：准备工作（可跳过） 为了让CPU看起来很忙，我在应用服务器上做了个很消耗CPU的操作：用ffmpeg将h264文件转码为h265，参考命令如下，当然了您也可以不做此操作，这样CPU负载显得很低...在prometheus计算CPU使用率，要用到的原始指标是node_cpu_seconds_total，它代表CPU每种模式下花费的时间，是counter型的，会随着时间一直增长 前文咱们为应用服务器配置了...，导致可用内存降低 总内存的指标是node_memory_MemTotal_bytes，有了这四个参数，计算内存使用率也就很简单了，参考CPU使用率的做法，这里就不赘述了 磁盘使用率 先用df命令看一下应用服务器磁盘空间情况
举例来说：如果我有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是趋近于“1”，因为CPU仅负责一个工作嘛！如果同时执行这样的程序两个呢？...如果把电话看作CPU，人数看作任务，我们就说前一个人(任务)的CPU利用率高，后一个人(任务)的CPU利用率低。...假如我们只有一个单核的CPU，负载一直为1，意味着没有任务在排队，还不错。 但是我那台服务器，是双核双CPU，等于是有4个内核，每个内核的负载为1的话，总负载为4。...这就是说，如果我那台服务器的CPU负载长期保持在4左右，还可以接受。 但是每个内核的负载为1，并不能算是一种理想状态！这意味着我们的CPU一直很忙，不得清闲。...网上有说理想的状态是每个内核的负载为0.7左右，我比较赞同，0.7乘以内核数，得出服务器理想的CPU负载，比如我这台服务器，负载在3.0以下就可以。 3、如何来降低服务器的CPU负载？
而压力测试则是将各种因素考虑到极点来对服务器进行专业性和系统性的测试，以便较大程度上改善系统的瓶颈和了解服务器承载量，所以游戏上线前是非常有必要对服务器做一次完整专业的压力测试的。 ?...2.单个服务器进程的内存使用率 观察进程运行过程中的内存利用率可以初步判断进程是否存在内存泄漏的风险。...开发人员可以依据压测整个过程中内存使用率的走势，判断出内存变化是否合理，对于不太合理的情况再使用valgrind或者其他工具来定位出内存泄漏的代码。...3.整机CPU的使用率 比较合理利用机器CPU资源的方案是让整个机器的CPU利用率保持在一定范围内，不要一直太高或太低。...4.整机内存使用率 观察整机内存使用率变化可以检测机器内存在高压力时是否吃紧，以便及时调整硬件资源配置。 ?
管理集群状态 磁盘，内存，CPU和网络消耗低 Ingest 索引预处理（pipeline） 磁盘IO消耗低，内存和CPU消耗极高，网络消耗一般 Coordinator 代理转发请求，合并搜索结果 Machine...6.4 节点配置参考 下表参见官方博客 PPT 角色 描述 存储 内存 计算 网络 数据节点 存储和检索数据 极高 高 高 中 主节点 管理集群状态 低 低 低 低 Ingest 节点 转换输入数据...CPU、内存使用率和磁盘 IO 是每个Elasticsearch节点的基本指标。 建议你在CPU使用率激增时查看Java虚拟机（JVM）指标。...7.1 堆内存使用率高 高堆内存使用率压力以两种方式影响集群性能： 7.1.1 堆内存压力上升到75％及更高 剩余可用内存更少，并且集群现在还需要花费一些 CPU 资源以通过垃圾回收来回收内存。...7.2 非堆内存使用率增长 JVM 外非堆内存的增长，吞噬了用于页面缓存的内存，并可能导致内核级OOM。
我们选择用 Rust 进行重写，因为它在同类语言中有着最好的速度和较低的资源使用率，同时还具有标准服务器语言的安全性。...低资源使用率对我们来说特别重要，因为旧服务器的一些性能问题是由垃圾回收器导致的，而 Rust 不会有这个问题。(原文) Figma 的博客上有更多关于 Rust 的使用文章。...通过对性能、内存安全、低内存的需求评估，综合我们正在开发的其他产品 (如 Spectrum) 的能力需求，Rust 脱颖而出，成为了最佳的方案选择。(原文) Facebook ?...他们曾经一直在寻找一种编译语言来重写它，Rust 的安全性吸引力还是很足的，之后 Rust 就被源代码控制团队使用了。...例如， 它的类型安全性和 borrow checker 特性，使得在产品需求发生变化或语言功能调整升级时，重构代码变得非常容易。此外，其生态系统和工具都非常优秀，并且发展状态良好。
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