前言 际开发中,有时候会收到一些服务的监控报警,比如CPU飙高,内存飙高等,这个时候,我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识:Linux性能工具。 一次线上问题排查模拟 背景:服
在实际开发中,有时候会收到一些服务的监控报警,比如CPU飙高,内存飙高等,这个时候,我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识:Linux性能工具。
随着 Internet 的快速发展和业务量的不断提高,基于网络的数据访问流量迅速增长,特别是对数据 中心、大型企业以及门户网站等的访问,其访问流量甚至达到了 10Gb/s 的级别;同时,服务器网 站借助 HTTP、FTP、SMTP 等应用程序,为访问者提供了越来越丰富的内容和信息,服务器逐渐 被数据淹没;另外,大部分网站(尤其电子商务等网站)都需要提供不间断 24 小时服务,任何服 务中断或通信中的关键数据丢失都会造成直接的商业损失。所有这些都对应用服务提出了高性能和 高可靠性的需求,这些海量的访问数据均是负载。
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:
线上问题排查总结 Cpu飙高可能的原因 CAS自旋 没有控制自旋次数;乐观锁 死循环----cpu飙高的问题;控制循环次数 云服务器redis被注入挖矿程序;端口像公网暴露;Redis端口不要被外网访问,ip黑名单 服务器被DDOS攻击导致cpu飙高。限流ip、黑名单,图形验证码。 Windows系统排查cpu飙高方法 制造死循环让cpu飙高的代码 package com.company; /** * @author 晓果冻 * @version 1.0 * @date 2021/6/23 7:45
生产环境中 CPU 利用率飙高的情况该如何排查?你是否在面试的时候也被问到过类似的问题呢?今天,我们就一起研究一下。
早上被报警叫醒,使用gceasy.io分析了服务器的gc日志,报告见:2017-05-28 gc.log报告
2)有时候出去面试,明明感觉和面试官聊的很好,但面试完成后就没有后续,是否有过疑惑,这是why?
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。
EasyDSS是TSINGSEE青犀视频云边端架构中支持RTMP协议前端设备的视频直播点播平台,除了网页直播和点播外,也支持视频录像,录像一般根据录像计划设定即可。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
前一段时间上线的系统升级之后,出现了严重的高CPU的问题,于是开始了一系列的优化处理之中,现在将这个过程做成一个系列的文章。
我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况,检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点:
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ps -eopcpu,args –sort=%cpu|head 找到飙高的程序是minerd
如上图所示,在 下午3:45 分之前,CPU 的使用率明显飙高,最高飙到近 100%,为什么会出现这样的现象呢?
很多年以前,当我还是一个开发菜鸟的时候,觉得写代码是很牛逼并且很关键的事情,当听到有人说做一个项目或者开发一个系统,代码的编写工作只占其中30%的工作量时,当时的我对此说法嗤之以鼻,感觉开发工作受到了侮辱。后来,自己开始做技术leader、项目经理、做架构,慢慢认识到软件开发是一个系统工程,代码编写真的只是其中的一环,而且如果代码写不好测试不到位的话,那就是噩梦的开始。经历过多次噩梦洗礼之后,认清一个现实:CRUD,Ctrl c,Ctrl v,这不是高科技。开发与测试/运营/业务,不是对立关系,而应该相辅相成,如果开发人员对代码抱有敬畏之心,明白每行代码会带来什么样的系统行为,对测试/运营/业务抱有开放包容的心态,对他们的挑刺当成一种鞭策和挑战,写出更加“美丽”的代码,那这样的开发人员将是任何公司的财富。
来源:blog.csdn.net/qq_33330687/article/details/101479385
是否你听说过JDK8之后HashMap已经解决的扩容死循环的问题,虽然HashMap依然说线程不安全,但是不会造成服务器load飙升的问题。
blog.csdn.net/qq_33330687/article/details/101479385
在日常开发中,即使代码写得有多谨慎,免不了还是会发生各种意外的事件,比如服务器内存突然飙高,又或者发生内存溢出(OOM)。当发生这种情况时,我们怎么去排查,怎么去分析原因呢?
这些问题,很可能是由于Page Cache管理不到位引起的,因为Page Cache管理不当除了会增加系统I/O吞吐外,还会引起业务性能抖动。
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,也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉,报警依旧。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
如果遭遇 Local host name unknown:XXX的错误,修改/etc/hosts文件,把XXX加入进去
在发布或重启某线上某服务时(jetty8作为服务器),常常发现有些机器的load会飙到非常高(高达70),并持续较长一段时间(5分钟)后回落(图1),与此同时响应时间曲线(图2)也与load曲线一致。注:load飙高的初始时刻是应用服务端口打开,流量打入时(load具体指什么可参考http://www.cnblogs.com/amsun/p/3155246.html)。
docker安装gitea服务器,搭建很简单 搭建后测试了一下整个流程,因为是个人服务器,配置比较低,每次提交待的的之后,服务器负载和内存都直接飙满,最后导致就是提交失败,随后有想了其他本法,换种方式安装就可以了,测试了基本流程发现负载和内存都并没有飙的太高,所以推荐第一种。 第一种:(推荐) 1:预先准备
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
今天在新环境里部署tomcat, 刚开始启动很快,关闭之后再启动,却发现启动日志打印到
在这篇文章中,我们将详细探讨导致故障的可能原因以及解决方案,以便更好地理解故障排查的复杂性和艰巨性,尤其是当出现与本次故障表现相似的问题时。
CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题。在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU,无法抓到引发Full GC的线程。查看了服务故障期间的错误日志,发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志,无法确定Full GC的根源。为了查找问题的根源,只能从发布本身入手去查问题,发现一次bugfix的提交,有可能触发一个死循环逻辑:
CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%。在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题。
APNS(全称:Apple Push Notification Service),主要是用于往苹果设备推送push消息通知!
buffers 和 cache 都是内存中存放的数据,不同的是,buffers 存放的是准备写入磁盘的数据,而 cache 存放的是从磁盘中读取的数据
背景 redis 是单线程的,为什么redis要采用单线程,而不采用多线程呢? redis 是基于内存进行存储数据的,所以CPU不是redis的瓶颈。 我们一般为什么要使用多线程呢?并发处理,提高处理的效率。且我们的系统一般搜需要去进行IO读取存储在磁盘的数据(数据库,本地本文件等)才进行处理的,所以单线程的话极其容易阻塞,会导致服务吞吐量很低。 但是redis并不会,redis是基于内存的,所有的运算都是内存级别的运算。那既然说到这里了,那这开个多线程那岂不是更快???? 多线程的存在也有他的问题,只是
最近在测试环境的服务器上,无意中发现cpu持续飙高。最高的时候达到了200%经过反复重启无效之后,决定挖掘深层次的原因
混沌工程在分布式系统上进行实验的学科,目的是建立对该系统能够能够承受生产环境的动荡条件的信心。
这个面试题我在两年社招的时候遇到过,前几天面试也遇到了。我觉得我每一次都答得中规中矩,今天来梳理复盘下,下次又被问到的时候希望可以答得更好。下一次我应该会按照这个思路去答:
对于网站被恶意扫描、暴力破解、CC 攻击这一系列攻击,都有相似的特征,即高频率发请求导致主机资源使用率飙高。对于这些问题,我们可以借助一些工具来阻止类似行为以保护服务器的安全。
上次给老公们说过了死循环cpu飙高的排查过程,今天就带着老公们看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。
接到安全界朋友消息,WannaREN目前正通过部分软件下载站广泛传播,习惯去软件下载站、不习惯去软件官网下载的朋友们注个意吧:
该系统属于长连接消息推送业务,某节假日推送消息的流量突增几倍,顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后,发现生产消息的业务服务端因为某 bug ,把大量消息堆积在内存里,在一段时间后,突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高,当前未触发熔断和限流,所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理,因为很容易造成消息的耗时长尾,所以在不触发流量保护器的前提下,需要进行的并发并行的去流转消息。
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
今天查看监控无意间突然发现自己的服务器上,CPU 占用率飙升到 100%,load 升到 10 以上,登录的响应已经达到半分钟
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