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
在一台总物理内存125G的服务器上,修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后,启动报错,截图如下:
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM(内存)会严重降低性能。那么,有人可能会问,既然我有足够多的可用内存,删除交换空间不是更好吗?简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势,即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例: total used free shared buff/cache available
公司业务的不断发展,紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁,从而不可避免地带来了线上事故的增多,因此需要对服务器到应用的全方位监控,提前预警。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点,有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解,尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行,但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优,以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的,那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA),这是一个alpha特性。VPA就是一个例子,JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤,这将演示JVM在云中运行时的适应性。
通常来看,Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化,例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等,但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心,然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
(友情提示:本博文章欢迎转载,但请注明出处:hankchen,http://www.blogjava.net/hankchen)
在较高的Linux版本上,支持了watermark_scale_factor参数(完整路径/proc/sys/vm/watermark_scale_factor)调整,这个数值可以比较有效的控制内存回收。
a). 进程使用的物理内存: find /proc/ -maxdepth 1 -iname "[0-9]*" | xargs -I{} cat {}/smaps | grep Pss: | awk '{s+=$2}END{print s}' b). slab分配占用的内存,采用slab机制主要是解决申请时候浪费page的问题,这一部分的内存并不是application 所占用的,所以要单独列出来, 可以在meminfo 中查看到其占用空间以及可回收空间大小. c). pagetable在虚拟地址到物理地址的转换中发挥着关键的作用,所以也不属于application占用的内存,属于系统所用,所以也单独列出来. 其大小随着内存的变大而变大,可以在meminfo 中找到占用的大小. d). free的内存,这一部分内存是从system的角度看,依然是free的,也就是说这一部分内存还没有被system 进行接管. e). cache/buffer内存的大小,这一部分可以在meminfo 中找到,这里主要是 application 的所使用的cache/buffer. f). 其他原因导致的内存gap, 在下面的示例中,上述所述的6种内存的总和大于实际的总内存,这是因为 shmem 是被application使用的,所以在计算进程使用的物理内存的时候,已经包含了shmem,而cache又计算了一次,因此最后的结果应该是减去SHMEM, 这样 和总内存相比,还有5497KB的gap .那么这个gap 到底应该是available的,还是算作used的,不得而知,那么因为这个gap 不大,所以对于内存的使用状况统计,我们可以暂且忽略该gap, 所以我们可以有如下的公式作为一个参考: total = free + cache + buffer + process_used_via_pss + slab + pagetables - shmem
Zabbix告警生产环境应用shutdown,通过堡垒机登入生产环境,查看应用容器进程,并发现没有该业务应用的相应进程,第一感觉进程在某些条件下被系统杀死了,然后查看容器日志,发现均没异常可寻。
EM主页:服务器(Server) -> 数据库配置(Database Configuration) -> 内存指导(Memory Advisors)
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
以前我对这块认识很模糊,而且还有错误的认识;今天由我同事提醒,所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
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。
干货福利,第一时间送达! 在嵌入式项目预研前期阶段,我们常常需要对某个平台进行资源和性能方面的评估,以下是最常见的一些评估指标:
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
本文主要分析 Linux 系统内存统计的一些指标以及进程角度内存使用监控的一些方法。
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存,该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
有张表,里面有300多万数据, 使用select count(1) from table 查询的时候要好几分钟,查过资料后添加了innodb_buffer_pool_size参数,然后就1秒就查出来了。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程,并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种,最常见的有:
结论先行:bcdedit /set和bcdedit /deletevalue 都需要重启生效
从最初的JDBC手动连接数据库,到后来的ORM框架如iBATIS,再到数据库连接池如C3P0,技术的进步和互联网的发展速度是非常惊人的。现在层出不穷的各种中间件和脚手架,都是为了提高开发效率,降低开发难度,让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
每个 Presto 服务都会提供一个 Web 界面,通常称为 Presto Web UI。可以使用与 Presto 服务器相同地址和 HTTP 端口号来访问 Presto Web UI。默认情况下,端口为 8080。例如,http://presto.example.com:8080。Presto Web UI 可在每个 Presto 的 Coordinator 上访问,并可用于检查和监控 Presto 集群以及已处理的查询。
一台服务器报警了,内存占用过高,奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看:每一个匪夷所思的问题背后,都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
众所周知,Android的手机上的信息大部分都是可以通过代码获取的,比如说爱奇艺的离线储存功能上有一个最大储存大小/剩余储存大小的功能。
考试系统--底层框架发布时遇到的问题解决方案(Window7 IIS6.0)(二)
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了,然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况,也就是
新的内存模型是在这个Jira提出的,JIRA-10000,对应的设计文档在这:unified-memory-management。
本章讲解达梦数据库服务器的安装及配置步骤。本章所讲解的主要针对DM7_rh6_x64的安装,大家安装过程中有任何问题可以访问eco.dameng.com解决。这个是达梦的官网云适配中心。
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述的是实例优化中内存ASMM管理方式
Tomcat本身不能直接在计算机上运行,需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个Java虚拟机。Tomcat的内存溢出本质就是JVM内存溢出,所以在本文开始时,应该先对Java JVM有关内存方面的知识进行详细介绍。
阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率 命令处理总数 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所
上一篇文章【源码剖析】- Spark 新旧内存管理方案(上)介绍了旧的内存管理方案以及其实现类 StaticMemoryManager 是如何工作的,本文将通过介绍 UnifiedMemoryManager 来介绍新内存管理方案(以下统称为新方案)。
前面介绍了 RabbitMQ 流控、镜像队列、网络分区、多机集群部署、高可用集群部署、集群运维管理、Java 调用的三种方式等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 RabbitMQ 监控相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发支持一波!!!
阅读过王子之前JVM文章的小伙伴们,应该已经对JVM的内存分布情况有了一个清晰的认识了,今天我们就接着来聊聊JVM的垃圾回收机制,让小伙伴们轻松理解JVM是怎么进行垃圾回收的。
C++ 工程中可能会用到系统信息,本文记录获取方法。 获取方法 使用 GetSystemInfo 函数获得系统信息 示例代码 #include #include int main(int argc, PCHAR argv[]){ SYSTEM_INFO si; GetSystemInfo(&si); if (si.wProcessorArchitecture == PROCESSOR_ARCHITECTURE_AMD64){ printf("处理器架构: X64(AMD or Intel)\n
nohup ./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
安装 nacos 之前,需要在服务器上安装 zookeeper,这个是必须的,因为nacos 需要依赖 zookeeper;
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
进程是一个非常重要的概念,我们都知道,操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前,进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以,探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
Vim是一个类似于Vi的著名的功能强大、高度可定制的文本编辑器,在Vi的基础上改进和增加了很多特性。VIM是自由软件。 Vim普遍被推崇为类Vi编辑器中最好的一个,事实上真正的劲敌来自Emacs的不同变体。1999 年Emacs被选为Linuxworld文本编辑分类的优胜者,Vim屈居第二。但在2000年2月Vim赢得了Slashdot Beanie的最佳开放源代码文本编辑器大奖,又将Emacs推至二线, 总的来看, Vim和Emacs在文本编辑方面都是非常优秀的。 Vim 是我的默认编辑器。 没有什么
从小我就对Java有着深厚的感情,算下来有几十年的Java经验了。当年的Java还是Sun公司的,我有着多年的Servlet经验,CURD经验,在现在已经被自我革新,转而研究人生的哲学。罢了,不吹了。本文是关于Java故障排查的,属上篇。
在互联网服务中,最大的变数就在用户流量上。相比普通的服务,高并发的系统需要同时服务的在线人数会更多,所以对这类系统做容量设计时,我们就需要根据用户请求量和同时在线人数,来推算系统硬件需要投入多少成本。
overcommit_memory是一个内核对内存分配的一种策略。 具体可见/proc/sys/vm/overcommit_memory下的值
在做压力测试或者性能测试的时候, 服务端的各项资源指标是我们非常关心的问题。一般性能测试需要监控的指标分为资源指标和系统指标。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云