内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学问。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说,系统性能监控本身就是个
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。
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。
在当今的信息化时代,计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而,当生产环境中的CPU飙升时,系统性能会受到影响,甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失,还会对用户体验造成严重影响。因此,如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题,已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗? 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗? 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高? 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少? 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗? 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy?
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。
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题,它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
在实际开发过程中,有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常,但是运行较长一段时间后,可能会出现资源占用率较高的情况,例如 CPU 或 内存占用率较高等情况,以至于发生内存溢出,进程假死等的情况。这些问题发生的原因,往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
前几个月换了一个新工作,Windows端完全转入了Linux服务器端,语言也彻底变成了C,偶尔夹杂着C++。对于我来说,之前的Vxworks,Qt,VS之类的IDE之下的调试定位也完全都没用了,最近一直在做提测项目,对问题定位,查找问题也有了一定的了解。 在这简单说一下,最近的定位调试命令。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下,被测试系统已经被测试到了系统极限(系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存,数据库出现大量的slow query,系统有些处理已经变慢),并且系统证明是可以水平扩展的,则可以上线。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时,会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高,虽然我们出过如何降低CPU的方法,但对于一些项目仍是难以解决。在和客户沟通之后,我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件,因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略,即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。
控制面板-》管理工具-》windows内存诊断。完毕重启,直接开机30多秒,内存降低到25%。C盘占用降低2G。
1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件,支持虚拟主机,它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上,完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都具备Windows和Linux的运行版本,可以根据需求自由选择。当遇到项目现场有流量较大的情况,大多数用户都比较担心对CPU的占用,这种情况可以通过开启按需播放来缓解CPU压力。但是在此种情况外,如果仍有CPU占用率过高,应该如何排查及解决?
前言 搜狗输入法的表情斗图功能,以其上屏的快速便捷、内容的丰富多彩、更新的及时高效等等,圈了一大波忠实的粉丝,该功能自上线后,获得了不少用户的青睐,同时也收获了很多的用户建议和问题反馈,我们极其重
Lighttpd是一个德国人领导的开源软件,其根本的目的是提供一个专门针对高性能网站,安全、快速、兼容性好并且灵活的Web server环境
在你使用 Linux 系统时,你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么,它在做什么,以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中,我们将详细地介绍 kworker 进程,它在系统中的角色,以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
最近有几次,linux centos 7 服务停了后,重启,再起一些应用后,查看top后,rsyslogd cpu占用率高问题, 先说我这块怀疑导致的原因吧。
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?
2、主板:服务器主板相比普通PC的主板有很大的不同,这些在前面的介绍中已经说明过了。作为DIY服务器的主板,选购的出发点应是“实际”。主板买回来是用的,如果我们事前分析情况发现只用一个CPU就行了,也不需要用到SCSI设备,这样我们就没有必要非要买具有多余功能的服务器主板了,毕竟这些多余的功能是要“银子”来换来的。如果要求不高,我们可以选购一款性能稳定的名牌厂商的普通主板来充当服务器主板,也会起到等同的效果。不过,在主板集成方面要注意选择,作为服务器使用的主板,像显卡、网卡、声卡、RAID功能等最好是集成的,这样可以节约一部分开销,同时也可以给我们留下更多的扩展插槽,散热空间也更大。
top,观察内存占用率(这里图是重启之后一段时间的)但是cpu占用率比较高,很快就降下去了,这里耽误了一下时间,top -Hp pid,确认那个线程占用率高,jstack看了下对应的线程在作甚
写了个一站式微博分析可视化网站 发布以来,平均每天约 100 PV,其中定制可视化服务每天数十人次使用。但是这个网站加载起来非常卡顿,本地运行却非常流畅,因此我最开始我将大部分的原因归于我购买的云服务器器性能问题,1核心2G 的配置。
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。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
由于新版的 KV 、金山、 瑞星 都加入了对网页、 插件 、邮件的随机监控,无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式,尽量使用最少的监控服务吧,或者,升级你的硬件配备。
比较奇怪的是今天的访问量到了500以下,想测试下是哪个地区无法访问,结果打开测速网站,网站直接挂了,所有地区全红,cpu内存跑满。于是想着优化下php的执行,开启代码缓存:
OOM(Out of Memory)是指内存不足的问题,通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中,OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题,是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题,并分享相应的性能优化经验。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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