我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%，脑海中第一个想法就是中病毒了，于是开始了我的杀毒之旅。
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。
当数据库服务经常突然挂断，造成无法访问时我们能做什么？本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题，分析问题，最后解决问题的过程。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
平常的工作中，在衡量服务器的性能时，经常会涉及到几个指标，load、cpu、mem、qps、rt，其中load、cpu、mem来衡量机器性能，qps、rt来衡量应用性能。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里，做性能分析一定先画个图，脑子里就会有路径的概念了。
最近，发现个人博客的Linux服务器，数据库服务经常挂掉，导致需要重启，才能正常访问，极其恶心，于是决心开始解决问题，解放我的时间和精力（我可不想经常出问题，然后人工重启，费力费时）。
到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。
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。
一天下午，大家都在忙着各自的事情，突然小组人员都同时收到了短信提醒，以为是公司发奖金了，很是开心，咋一看“某某客户服务器cpu使用率100%，请及时处理！”原来是告警短信，同时看到钉钉群里发出了大量的告警信息……
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。
简介 云数据库 Redis（TencentDB for Redis）是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库，具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议，提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量，千万级的并发请求，可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势： 主从热备：提供主从热备，宕机自动监测，自动容灾。 数据备份：标准和集群架构数据持久化存储，可提供
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方，为保证Redis的高可用性，DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大，集群的扩容，上下线，实例扩容都面临着不小的挑战。
上一章节，我们讲了Elasticsearch集群的监控，除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外，Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么，我们知道，监控其实是一种被动式的管理，而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢？？答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能，配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分，那么，本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
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。
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。
Mesos超配特性是基于Google的Heracles系统，是解决低实际使用率问题的方案。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第二篇，在《prometheus实战之一：用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务，并且在应用服务器部署了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
平均数：一系列数字的算术平均值。 中位数：是一组数据的中间值；比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17，中位数为2。
连接层 提供与客户端连接的服务 server（服务端）
在本系列的第 1 部分中，我们讨论了如何使用专用游戏服务器，将其与 Docker 打包，然后在Kubernetes 上托管和管理它，这是一个很好的开始。然而，由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的，我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器，以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
今天下午，线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了，还好，这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求，很快就复原了，但是上面所有的数据库实例都down掉了，启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下，虽然最后我解决了，但是具体的原因没有找到，还请大家帮忙看看，也算是集思广益了，如果某一天找到原因了，再回来更新一下。
glances是一个基于python语言开发，可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息，并动态的进行更新，让管理员实时掌握系统资源的使用情况，而动态监控并不会消耗大量的系统资源，比如CPU资源，通常消耗小于2%，glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件，便于以后对报告进行分析和图形绘制，支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
伴随着突发流量、系统变更或代码腐化等因素，性能退化随时会发生。如在周年庆大促期间由于访问量暴涨导致请求超时无法下单；应用发布变更后，页面频繁卡顿导致客诉上升；线上系统运行一段时间后，突然发生OOM或连接打满拒绝访问。
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，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我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)。 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。 bi 块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。 in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，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。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源
摘要：同时使用Linux和Windows平台产品，大量使用静态的方法和类，Stack Overflow是个重度性能控。同时，取代横向扩展，他们坚持着纵向扩展思路，因为“硬件永远比程序员便宜”。 StackOverflow是一个IT技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户，4000万个回答，月PV5.6亿，世界排行第54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有25台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索
【编者按】StackOverflow是一个IT技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户，4000万个回答，月PV5.6亿，世界排行第54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有25台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索及高效代码上的较量。近日，High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of StackOver
在报警群里看到 XXX 服务所在的服务器负载很高， 4 核 16G 的配置，CPU 使用率 >90%
英文原文：StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站，用户可以在网站上提交和回答问题。当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户，4000 万个回答，月 PV5.6 亿，世界排行第 54。然而值得关注的是，支撑他们网站的全部服务器只有 25 台，并且都保持着非常低的资源使用率，这是一场高有效性、负载均衡
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
OpenTSDB 是一种基于 HBase 编写的分布式、可扩展的时间序列数据库。官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase； 翻译过来就是，基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库，和上面的意思基本相同。 主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储，查询。 存储到OpenTSDB的数据，是以me
在硬件性能不断提升的现在，软件性能依旧是开发人员关注的重点。不同类型的程序关注的具体性能指标有所不同，服务器程序注重吞吐量，游戏引擎追求渲染效率，桌面程序则关注内存消耗以及界面加载效率和流畅性。当我们需要进行性能优化时，首先需要找到性能瓶颈。本文将介绍两个WPF性能优化分析工具：内存使用率和应用程序时间线的使用。
前不久，看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信，想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务，本文将之前的代码重构下，变成一个：利用Python监控服务器数据，然后有异常就通过钉钉发送给用户。
市面上有很多开源的监控告警工具,提供了丰富的、可视化的监控指标,以及告警能力,而对于服务器维度,抛开业务指标外,我们关注的无外乎cpu使用率、内存使用率和磁盘使用率等是否超过了我们既定的安全阈值,如果超过了则推送告警通知,来引起研发人员的关注,从而采取相应的应对措施。
这次分享是腾讯后端面经，面试接近 1 小时，问了非常多的问题，涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
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。 然而，如果你有一个需要优先级的重要进程怎么办？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。 所有进程最开始都拥有相同的优先级，Linux内核会为每个任务分配均匀的CPU调度时间。总不能让一个CPU密集型的进程只运行在低优先级吧？所以，你需要
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