'` #获取磁盘使用率 data_name="/" diskUsage=`df -h | grep -w $data_name | awk -F'[ %]+' '{print $5}'` #获取内存情况...-m | awk -F '[ :]+' 'NR==2 {print $2}'` mem_used=`free -m | awk -F '[ :]+' 'NR==2 {print $3}'` #统计内存使用率...\n巡查时间：${Date_time}\nIP地址：${IP_addr}\n资源状况如下:\n【CPU可用：${cpuUsage}%】\n【磁盘使用率：${diskUsage}%】\n【内存使用率：${
今天给大家分享一次生产上遇到的内存问题。 生产上的一个应用经常运行一段时间后就内存告警，在一次告警中，先 dump 了内存下来，然后再重启了应用。...为啥连接数还那么高？...看了 HTablePool#putTable() 代码发现，只是简单判断了队列没满，就把 HTable 放到队列，多余的 HTable 竟然啥都没处理，就这样堆积在内存中。 ?...所以要跟得上开源的脚步，尽量用高的版本的开源框架。在没升级 HBase 的时候，只能根据业务，把 HTablePool 队列配置配高些，才会减少自动创建的 HTable。 LieBrother
当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区，以提高文件访问速度。...20 0 164896 9496 2080 S 0.0 0.5 0:00.53 barad_agent 查看系统日志 查看系统日志可以帮助定位内存占用高的原因...i memory /var/log/messages 内存泄漏检测 如果怀疑有内存泄漏，可使用valgrind进行内存泄漏检测。...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。
之前再和朋友一起讨论之后，从一个牛逼公司得来的整体shell告警方案，今天看来这个比较牛逼的Python技术再次刷新了我对Python重新认识！！...在多个运维技术分享中都会谈及到“告警风暴”这个词，即在大规模网络发生异常的时候，报警量激增，运维伙伴手机在1个多小时中不断的接受报警通知，这样有可能会造成“狼来了”等一系列的问题，不但对运维人员造成了困扰...某族同样也困扰过，但在建设了告警平台，对告警进行合并等操作，由原来的月报警8000+ 降低至800条。 ?...police.py–报警函数：zabbix告警是调用此函数，将事件id推入redis。...②operation.py --操作函数：接收dbread.py返回的告警信息，进行告警合并，告警压缩处理。
做服务器开发很多年了，有时候被人问到，服务器性能是什么呢？各种服务器间拼得是什么呢？ 简单的回答就是QPS，并发数，但有时候想想也许也不对。...QPS与并发数是针对同样的业务而言的，业务不同，相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能，也许可以打个俗点的比方： 服务器就是一艘船，性能就是船的容量，开的速度，行得是否稳当。 该用的用，该省的省。...如果你看过apache, nginx之类服务器的代码，或者想入手，那么多半应该从内存管理开始。...与服务器性能息息相关，内存池的设计也追求快速与稳定，生命周期一般有下面三种: global: 全局的内存，存放整个进程的全局信息。 conn: 每个连接的信息，从连接产生到关闭。...在一些通用的服务器上还会看到另一个元素：large。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件图片可能影响：有机器oom风险，严重可能出现宕机，影响集群正常读写或使用处理建议：查看节点进程详情监控（入口见下图...，点击蓝框IP），图片判断主要由哪些进程引起该告警（"节点状态"下"负载状态"里的"TOP Memory Processes"项）。...图片适用于所有类型节点，检查集群监控，若出现以下情况之一，建议机器升配或集群扩容内存高于阈值告警的持续时长（可查看上图节点监控中的“内存使用占比”项），如长时间一直保持在超阈值范围。...告警期间集群读写或任务是否有影响，如发生任务变慢，无法分配资源等情况适用于master节点参考建议详见文档：EMR-Master 节点配置过低运行失败PS：如需了解和配置监控指标及事件告警可参考下列文档...：emr集群事件快速配置云监控事件告警推送emr监控指标项告警配置
序言 只要系统之间有交互，那么就会有连接数，连接数的告警阈值一般设置个几万，当连接数开始告警之后，怎么来排查呢？...连接数过多，会消耗cpu，内存，文件句柄等资源，其实也还好，当解决不了的时候，你可以把连接数的阈值调高一点，或许10w才开始告警，或者30w才开始告警也行，只要cpu和内存不告警，其实也没那么紧急。...服务端连接数异常告警排查 1 查看连接状态 当nginx充当转发功能的时候，连接数告警应该很正常，特别是在qps很大的情况下，当收到告警之后，一般接下来的操作就是登录上服务，使用netstat...":" '{print $1}'|sort -nr|uniq -c 在当前的场景下，发现是与后端服务连接的time wait比较多，也就是上面的第二条命令显示的都是nginx的upstream的服务器...如果keepalive_timeout设置的很小，那么就会导致连接不停地被释放，被创建，最直接的影响就是会增大请求的rt，消耗nginx的资源，有更高的连接和关闭的开销，并且会影响后端服务器的性能。
希望写个脚本做存活监控，当发现服务没起来，发送告警信息，或者重启服务。 我需要解决的问题： 这里需要考虑的问题，如何在服务死掉后触发这个告警或者重启服务的动作,即监测的手段是什么？...Version : 1.0 @Contact : 1224965096@qq.com @Desc : IPCC日志监控 如果日志文件不存在，或者当天的日志没有，会发送告警短信
支持的不过在wgcloud里，不是叫告警压缩，而是叫做告警缓存，也叫做告警静默时间WGCLOUD有一个机制，就是默认2小时内（时间可以自定义），相同告警消息，不会重复发送，直到2小时后，才会继续发送，发送之后又会继续保持...2小时静默时间这个告警静默时间可以在server配置文件中修改，修改后重启server生效，如下图图片
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器，其主要特点是拥有大容量的随机存储器（RAM）。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。...以下是大内存云服务器的一些特点和优势：大内存容量： 大内存云服务器通常具有数百GB甚至数TB的内存容量，允许应用程序在内存中加载和处理大量数据，从而提高性能和处理速度。...实时分析： 由于大内存可以容纳大量数据，因此大内存服务器非常适合实时数据分析和报告生成，支持快速决策制定。...数据库应用： 大内存云服务器通常用于大型数据库管理系统（DBMS），以提供高性能的数据库访问和查询。缓存服务器： 大内存可以用作缓存，提高了Web应用程序的响应速度，降低了数据库负载。...内存密集型应用： 大内存服务器还可用于内存密集型应用，如大规模内存数据库、内存缓存和内存文件系统。高可用性： 一些大内存云服务器提供冗余内存和高可用性配置，以确保数据持久性和可靠性。
服务监控告警——钉钉群机器人 1、新建钉钉群机器人 2、编写 Shell 脚本 3、定时任务 4、部分效果截图 本文演示一个利用钉钉群监控、告警服务器运行服务所处的状态。
高防服务器实际上应该称为高防IP。...因为起防护作用的是高防IP，无论你的业务是否在腾讯云，都可以使用腾讯云的高防IP 腾讯云高防详情点击查看 简介 BGP 高防 IP 是针对游戏、互联网及金融等业务遭受大流量 DDoS 攻击导致用户服务不可用的情况而推出的付费防护服务...用户通过配置高防 IP，将攻击流量引流到高防 IP 进行清洗，确保源站业务的稳定可用。...支持的地域 BGP 高防 IP 可防护任何公网服务器，包括但不限于IDC 机房、腾讯云、其他的云。...BGP 高防 IP 在不同地域提供的高防能力请参考如下表格： 地区 保底防护 弹性防护 最大防护能力 广州 20Gbps - 50Gbps 30Gbps - 100Gbps 100Gbps 北京 20Gbps
CPU通过高速缓存进行数据读写有以下优势： 写缓冲区可以保证指令流持续运行，避免CPU停顿下来等待向内存写回数据的延迟； 可以以批处理的方式刷新写缓冲区，以及写缓冲区对同一地址的多次写，减少内存总线的占用...2 JMM与硬件内存架构的关系 对于硬件内存来说只有寄存器、高速缓存、主存等概念，没有工作内存(线程私有数据区域，虚拟机栈)、主存(堆内存)之分。...也就是说Java内存模型对内存的划分对硬件内存没有任何影响，因为JMM只是一种抽象，是一组规则，并不实际存在，对硬件来说都会存储到主存、寄存器或者高速缓存中。...volatile修饰的变量前面会有一条lock前缀指令，该指令有三个功能： 将当前CPU缓存行立刻写回主内存，lock指令可以激活缓存锁，阻止多个CPU同时修改共享内存的数据，只锁住了缓存写回主内存的写回操作...会引起其他CPU中缓存了该内存地址的数据无效。写回操作经过总线传播，其他CPU嗅探到该数据检查自己缓存的值是否过期。 禁止重排序，作为内存屏障使用。
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。...void free(void *ptr); ---- 弊端 弊端1：高并发时较小内存块的使用，导致系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...减少频繁的系统调用以减少时间开销，一次性申请一块大内存，然后给需要的程序进程分配，不够了就再要。 ---- 内存池如何解决弊端? 高并发时系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...内存分配与释放的逻辑在程序中相隔较远时，降低了程序的稳定性。 在声明周期结束后统一释内存，避免重复释放指针或释放空指针等情况。 ---- 高并发时内存池如何实现?...高并发的特点: 响应时间短 吞吐量大 每秒响应请求数QPS 并发用户数高 内存池设计考虑 设计逻辑应该尽量简单，避免不同请求之间相互影响，尽量降低不同模块之间的耦合。
打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...罗马不是一日建成的，内存也不是一下撑爆的。我干嘛死脑筋非要到内存占用超过80%才去打Dump呢呢呢？？？！ 焕然大悟，如醍醐灌顶。...procdump w3wp -ma -m 8000 -o D:\Dumps （当内存超过8000M时抓取一个w3wp进程的完整Dump，并输出到D:\Dumps文件夹） 此时内存占用在40%左右，这次
Windbg分析高内存占用问题 2799767-0f1cf31d06374907.png 1....打Dump 远程客户应用服务器，32G内存占用已经消耗了78%，而现场已经反馈收银系统接近奔溃了，要求先强制回收内存。反正也要奔溃了，先打Dump再说吧。...而打Dump的耗时，也是根据当时进程的内存占用有关，内存占用越大，耗时越久。） 打开任务管理器，选择对应的IIS进程，右键创建转储文件（Dump）。...因为是高内存占用问题，我们使用以下命令来抓取dump： （PS：可以使用进程名称，也可以使用进程ID来指定要创建Dump的进程。当有多个相同名称的进程时，必须使用进程ID来指定！）...罗马不是一日建成的，内存也不是一下撑爆的。我干嘛死脑筋非要到内存占用超过80%才去打Dump呢呢呢？？？！ 焕然大悟，如醍醐灌顶。
本项目基于google公司的开源项目tcmalloc作为背景，简化实现一个高并发内存池，用该项目可以替代传统的malloc free函数来申请和释放内存，malloc和free作为我们最开始接触内存管理的元老级函数是在熟悉不过的了...其实不然，像malloc和free这种的函数是通用级别的，而通用的东西往往都带有一个特性，那就是适用性强，可移植性强，但是随之而带来的缺点就是针对性不够明显，比如对于某些高并发项目场景，项目内的线程数量众多...，不断的调用malloc，可能会涉及到频繁的加锁和解锁，这对于项目性能的影响是不可小觑的，所以在某些高并发场景，同时对性能要求又高的情况下，malloc和free就显的没那么能打了，此时google公司召集了一批顶尖的...，便直接可以通过容器或者其他数据结构中存储的内存来分配，而无需向堆去申请，这样的效率就会高很多，而像这样预先用数据结构或者其他容器来缓存早就向堆申请好的一批内存的技术就是池化技术。...由于后面定长内存池会作为一个小组件在高并发内存池中使用，而高并发内存池会涉及到多线程，为了保证线程安全，在定长内存池中多加了互斥锁。 2.项目实现 2.1 模块介绍+整体运行流程 1.
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
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