系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
TencentOS发展历经多年,从2010年开始真正自研,经历三个时期和三个大版本,目前已达到千万级节点,今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链,从上游版本到企业级商用版本,再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3(缩写TS3),并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
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?
作者新建了QQ群:460430320,供大家交流测试心得(培训机构勿进)。另外,还会不定期上传测试资料,也欢迎您共享测试资料。
研究显示,AI工程化落地过程中,出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中,资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点,其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
进入大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术,能够以毫秒级延迟提供计算结果,为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
(接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》) 三、案例分析 虽然变量繁多,但通过观察不同行业的小部分数据中心案例,仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的,IT负载规模为几兆瓦的数据中心(大约是uptime institute Tier 3等级)。它装满了大量的机架式高端服务器产品(以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例),其峰值功率大约为340W,某年的价格大约为7700美元,其它的一些变量参数如下: “ 1.某年美
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩,是云计算场景下一种常见的方法,弹性伸缩可以根据服务器上的负载,按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义: 对于服务运行在自建机房的公司,弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态,从而节省电费(以及用于冷却机器的水费和电费)。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言,自动扩展可能意味着更低的费用,因为大多数云提供
在网络运行中,为了到达对网络的有效管理,必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标,从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行,并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率,确保网络高效、安全、畅通的运行。
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,前段时间Redis推出了6.0的版本,在新版本中采用了多线程模型。
数据中心约超过一半的成本是电费,数据存储系统作为数据中心三大件之一,能耗也约占三分之一,面对非结构化数据量的快速增长挑战,以及国家对数据中心绿色节能要求的提高,分布式存储的绿色节能愈来愈加重要。
李盖,容器产品中心后台开发,负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务,主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大,但服务器资源利用率却一直很低,导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展,混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战,介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况,以及对未来的计划和展望。
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少,还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因:
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average,如下图所示,它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢?它和CPU的利用率又有什么关系呢
作者 | Nic Cope 译者 | 平川 在过去的几个月里,Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中,我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制,以及我们如何帮助克服它们。 本文最初发布于 Upbound Newsletter。 在过去的几个月里,Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中,我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制,以及我们如何帮助克服它们。 背 景 Upbound 创
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
企业在使用美国服务器建设网站是为了扩大业务,增加电子商务板块。但并非所有企业都需要使用高配置、高带宽的美国服务器,这是考虑到资源浪费和建设成本增加。以下将介绍美国服务器避免踩雷和误区的方法。
"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 前言 4月14日,2016 ODCC技术分享和成果宣贯会在深圳召开。开放数据中心委员会的技术专家分享了各自研究领域的最新进展及部分已公开成果。ODCC服务器工作组项目经理、腾讯服务器平台中心架构师王伟,介绍了天蝎3.0在整机设计优化方面的思考,并向行业征求意见。 和小编一起
同样,在数据中心多年的发展历程中,计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合,到小型机经典的IOE存算分离架构,再到随云兴起的超融合让存算再次融合,计算与存储宛如一对多年的CP,时而亲密无间,时而又若即若离。
林顺利,腾讯云原生产品经理,负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展,专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在业务的持续运维过程中,感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验,将新业务的发布以及老业务的维护都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期,选型上采取了自建 IDC 机房的方案,长久以来的 IDC 运营维护和企业上云的诉求产生了冲突和矛盾: 1、资源难利旧/利用率低 业务大部分在云上运行,存量的 IDC 主机难以利旧; 云下资源业务利用率低(主要是 CPU 资源),
冯诺依曼的体系结构只是构成了计算机系统的系统硬件基础,称为裸机,而实际呈现在用户面前的是经过若干层软件改造后的计算机。
性能问题往往是复杂和神秘的,可能根本没有或很少提供关于其起源的线索。在没有起点或者没有提供方法的情况下,性能问题通常是随机分析的: 猜测问题可能在哪里,然后改变事情,直到问题消失。如果我们猜得没错的话,虽然这可能会有结果 ,但它也可能会耗费大量时间或者具有破坏性,并可能最终忽视某些问题。
SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低,最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试,但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响,因此去问了DBA和SA,得到的结果相差很大,看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢,负载暴增,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
更省了(支持快速扩缩容)、更快了(敏捷迭代新功能)、也更稳了(即使发生故障也能单点重启,不至于整体停机)。
企业在为下一次云计算成本核算做好准备的同时,请牢记以下六种方法和提示,将会最大限度地提高收益,并最大限度地减少浪费,同时不会增加数据资源的风险.
从技术上讲,容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势,但Kubernetes到处布满了成本陷阱,可能会使你超出预算。幸运的是,有一些策略可以控制云成本,自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好,运行应用程序的成本就越低。
先将程序和数据通过外围机输入到磁盘中,当CPU需要时从磁盘中读取,结果输出到另外一台外围机上,减少了CPU的空闲时间,调高了I/O速度。
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