一、前言 这篇文章还得从前几天在Python最强王者群【Vivi 許】问了一个计算机文件处理的问题说起，他的电脑C盘爆了，想着清除，释放一些内存空间来，但是又怕误删系统文件。...这里他提出了一个想法：其实有没有一种方法，就跟手机一样，根据内存占据的大小排列，看到C盘里面哪个文件占据流量最大，我直接处理那个文件就好？
内存使用量：Redis 真实使用内存，不包含内存碎片。 内存使用率：已分配内存的百分比，对于 Redis 存储场景会比较关注，未设置淘汰策略的，达到限制则不能写入数据。...（4）内网入流量使用率 > 80%、内网出流量使用率 > 80% Redis 一般是单机多实例部署，当服务器网络流量增长很大，需快速定位是网络流量被哪个 Redis 实例所消耗了，另外 Redis 如果入流量过大...所以建议设置内网入流量使用率 > 80%，内网出流量使用率 > 80%。...如果它太低，表示客户端连接可能已经丢失，如果它太高，大量的并发客户端连接可能会打垮服务器处理请求的能力，需要根据实际情况定位问题，提前做好数据库的扩容和优化。...监控内网出、入流量及其使用率，配合告警，及时处理，避免复制中断故障。
1、统计维度 一般来说，可以从如下两个维度来定量系统的容量： 维度类型列举说明最大负载状态服务器CPU使用率达到100%内存使用达到最大值磁盘IO延时超过所能接受的最大时延磁盘使用率超过最大限制网络使用率达到上限...2、容量规划四步走 ①、业务流量预估阶段：通过分析历史数据以及实时的线上监控，预估未来某个时间点或者某个业务可能会有多少多少的流量冲击； ②、系统容量评估阶段：根据具体的业务场景，分析每个业务场景的流量配比...：根据压测的结果，设定限流、服务降级等系统保护措施，来预防当实际流量超过系统所能承受的最大流量时，系统无法提供服务； 3、扩容手段 ①、垂直扩容 升级服务的硬件配置，让单个服务节点的容量更大，来提供更高的系统服务能力...比如： 加大服务机器的CPU数量和内存，更换性能更好的高速缓存服务器，数据存储用NAS盘替换等。 ②、水平扩展 即增加服务节点的数量，让可提供服务的服务变得更多，来提升系统总体的服务能力。...常见的方式有： 服务集群：服务器的数量由1→N（但需要重点关注负载均衡）； 分布式：提供服务的节点由统一集中管理部署，分散到不同的地点； 容器：提供更灵活的弹性扩容机制，根据具体的访问流量大小来弹性扩容或者缩容
那么我们就谈谈本站是如何防御这场CC 攻击流量图 image.png 攻击时常有十几分钟,CDN全部扛下来了但是部分流量回源到服务器! 攻击源在广东,分析部分日志得出是一共2台服务器进行发包....zone=one:10m 为one分配10m内存,用来储存连接. rate=80r/s 限制频率每秒80个请求. burst=5 允许超过频率设置的请求书不能超过5个,超过的就丢弃....攻击前后的使用率 image.png image.png 以上是服务器的使用率,波动不大!...至此,防御结束;服务器波动可以忽略!CDN流量卒,插件在读redis的缓存时负载过高出现debug信息!...得出结论 减少静态资源的读取 限制CDN的流量阈值 限制CDN的IP访问阈值 减少回源次数,减少服务端的读库数量;使用缓存进行防御CC!
如果流量开始下降，我们还希望缩小集群规模，以便通过删除不使用的集群节点来节省成本。...确定 CPU 和内存使用率 您可能已经注意到，仪表板为我们提供了整个集群的 CPU 和内存的汇总统计信息，但它也可以在 Pod 级别为我们提供相同的信息！...Kubernetes 通过其 Pod 配置向我们展示了这一点，这意味着我们可以明确确保 CPU 和内存使用率不会超过某个阈值，并且不会对在同一节点上运行的其他游戏服务器产生不利影响。...因此，如果我们想限制包含游戏服务器的 Pod 的 CPU 使用率，可以通过更新以前的 Pod 定义来做到这一点： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: generateName...我们还可以对内存使用量进行类似的限制，但为简单起见，我们将仅限制 CPU 使用量，最终也仅将 CPU 用于我们的扩展指标。
163服务器（4c/8g）,cpu使用率在60%左右，15分钟负载没有超过cpu总核数，因此163服务器表现良好。还有上升空间。...虽然在将流量分给空闲的服务器的时候，tps是高了，但是从配置低的107服务器来看，不管有没有将它的流量分走，它都是撑不住的。 优化方案： 将107下线，找一台和106配置相同的机器做测试。...备注：动态流量分布即根据实际服务器的负载以及CPU使用率，动态的将流量分给相对空闲的服务器，每30s一次做轮询，轮询发现A服务器CPU以及负载过高，接下来的30s会将流量引流到空闲的服务器上。...Block Fragment达到 100% Block Fragmnt：是指内存块碎片，如果你有一个返回超小结果的海量查询，默认的块大小(即4KB)可能会导致大量的内存碎片，这个时候，需要降低"query_cache_min_res_unit...---- 问题3：网络队列 去掉动态分配流量之后，还是相同的接口tps较为稳定400左右。 发现问题：所有服务器各个指标的使用率都不高，但是crm和mysql之间的互相出现队列。需要查找下原因。
因为当Redis内存使用率超过可用内存的95%时，部分数据开始在内存与swap空间来回交换，这时就可能有丢失数据的危险。...但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。...Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。...倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。...redis network traffic redis一般单机多实例部署，当服务器网络流量增长很大，需快速定位是网络流量被哪个redis实例所消耗了； 另外redis如果写流量过大，可能导致slave线程
服务器负载的因素： 1、CPU使用率 2、线程数量 3、IO使用率 4、swap使用率 5、因宿主机负载过高导致资源分配不足如阿**的突发性能机器，即使你看你上面4个数据正常都，但你的负载有时就是很高，...就有可能是宿主机限制导致的。...下面我们以机动车道路来例举服务器在不同负载状态时的表现假设： CPU核心数 = 车道数量 内存 = 车道宽度 磁盘IO = 车道限速 服务器负载过高的原因是什么?...1、带宽不足：服务器被攻击或者高频访问流量涌入都可能导致网站带宽不足出现网站卡的情况。 2、内存不足：运行的程序或者数据库可能太大，我们的服务器太小，都可能导致我们内存不足使得服务器卡顿。...2、针对内存不足的情况，如果不是异常软件导致的，建议升级内存，同时页面尽量静态化访问，动态加载容易导致内存不足。
一款好的网络游戏除了完美的研发之外，还需要足够大的带宽和高性能的服务器作为有力后盾。服务器主要承载游戏过程中玩家之间的交互所产生的流量。...服务器压测主要关注以下几点： 1.单个服务器进程的CPU使用率 在压测过程中统计该进程在运行过程中CPU使用率的变化情况，可以根据时间点来判断进程在运行过程中CPU占用是否合理，太高可能存在资源风险，太低的话资源利用率不足...2.单个服务器进程的内存使用率 观察进程运行过程中的内存利用率可以初步判断进程是否存在内存泄漏的风险。...4.整机内存使用率 观察整机内存使用率变化可以检测机器内存在高压力时是否吃紧，以便及时调整硬件资源配置。 ?...3、采用压力源区域自动适配技术，可根据用户主机在腾讯云中的区域，自动选择合适区域的压力源，从内网输出压力，达到压力流量峰值。
"$node",job="$job"}[$__rate_interval])))node_cpu_seconds_total 指标是我们部署的node-exporter 服务暴露给prometheus服务器的指标...__rate_interval 是grafana的内置变量，grafana会根据样本的抓取间隔和面板筛选的时间范围自动算出一个合适的值作为rate函数的参数，以便我们得到合适的曲线。...内存再来看看内存的指标是怎么样的， 对于内存而言，没有流量以及延迟 饱和度是内存使用空间大小，错误数我们主要看缺页错误以及oom kill的次数 。...),线程数等等，我都统一归纳为资源限制监控了。...这些资源限制资源以后是我们创建报警时重点关注的指标。
例如，如果您正在点击CPU或IO，那么该站点将开始减速（或者，将被“限制”）。但是，如果您达到“进入流程”（EP）或“内存”（PMEM）限制，则该网站将显示“503错误”。...例如，如果您的帐户允许2个CPU核心和2048 MB RAM： CPU使用率为50％意味着您的帐户当前最多只能占用1个CPU核心。 内存使用率为50％意味着您的帐户使用1024 MB RAM。...根据您帐户的资源使用情况，您可能会在CPU和并发连接的 资源使用情况概述页面上看到以下摘要： 在过去24小时内，您的网站上没有任何活动： 如果您看到此消息，则您的帐户在过去24小时内未触发任何限制。...每次使用服务器磁盘驱动器（例如读取或写入服务器）时，都会消耗I / O. 流式传输大量媒体或具有许多数据库记录的网站将具有更高的I / O使用率。...此数字包括您帐户生成的所有流程 物理内存使用率（RAM）是为您的帐户分配的实际内存。 查看资源使用情况快照 通过快照，您可以调查帐户达到其限制的原因。
一 监控架构 1.1 组成 客户端：数据采集部分 服务端：数据存储分析告警展示 1.2 采集模式 被动模式：服务器端到客户端采集数据，对服务器的开销较大，适合小规模的监控环境。...主动模式：客户端主动上报数据到服务器端，对服务器的开销较小，适合大规模的监控环境。...监控项目 描述 主机监控 CPU、内存、磁盘的剩余空间/利用率和I/O、SWAP使用率、系统UP时间、进程数、负载 网卡监控 Ping的往返时间及包成功率、网卡流量，包括流入/流出量和错误的数据包数...文件监控 监控文件大小、Hash值，匹配查询、字符串存在与否 URL监控 监测制定URL访问过程中的返回码、下载时间及文件大小，支持内容匹配 应用程序 端口和内存使用率、CPU使用率、服务状态、请求数、...日志 错误日志匹配，特定字符串匹配 硬件 温度、风扇转速、电压等 四 其他需求 4.1 时间需求 监控系统应根据实际情况，实时/非实时的采集和展示数据，包括历史趋势数据展示、分析，容量报表、可用性报告等
如果是老项目新增的需求，则需要评估影响范围，确定老的功能和接口是否需要压测 压测目标：如果是全新的项目，要根据行业内的基本情况和经验定一个预估目标，如果是老项目，可以根据历史流量峰值作为参考目标。...（详细内容见补充1，补充2） 验收标准：一般来说要达到压测目标的预估值 3、压测准备 压测机：准备好压测机群，用于发送请求 服务器：由于压测流量会较高，所以需要提前准备服务器集群，用于承接流量或扩容使用...，需要观察rt、error(报错率)、服务器的cpu、内存使用率等数据，如发现异常要及时停止压测，待排查和解决问题后再进行压测 5、压测观察&瓶颈分析 如何判断应用的承受能力？...在上一步出现瓶颈调优之后，继续加压，观察各项指标 第一种情况：服务器cpu、内存等指标均未达瓶颈（通常以使用率达到70%-80%为瓶颈），qps、rt、报错率等指标出现异常，此时需要重复上一步，排查问题并优化...第二种情况：rt、报错率等指标未出现异常，服务器cpu、内存使用率即将达到瓶颈，且未达到预期的压测目标，此时无法通过调优来解决，需要增加服务器 6、验收 达到预期目标：达到预期目标，一般可以认为压测通过
第二层：通过容器切割，对高配服务器进行切割后再分配，让 CPU、内存最小单位不受限制，这样有不同类型资源需求的业务可以实现混合部署，最大程度提升节点的资源利用率。...通常的做法是对资源的各种指标，如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率、进出带宽使用率等数据进行采集并展示。采集的方案可以通过在资源上部署自己研发的 agent，或者对接云厂商已有的监控数据。...对于这一类业务，实际上若是能根据实际业务的流量定时扩缩容，比如中午 12 点扩容，下午 2 点缩容，晚上 8 点扩容，凌晨 12 点缩容，显然可以大幅降低服务器成本。...所以企业需要一种更灵活的资源分配方式，如果业务能够根据自己的需求任意定制是最好的，但这一点自己采购机器显然是无法满足的，公有云虽然提供了各种配置的机型选择，但对 CPU、内存等的规格还是有固定限制，要求...当前基于 Kubernetes 的容器云平台提供了一些根据 CPU、内存使用率等简单的指标来进行弹性伸缩的手段，但对于大部分企业的业务来说，实际线上服务模型要复杂得多，很难依靠某个单一指标来衡量是否要扩缩容
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…… 二、故障回顾 告警提示”CPU使用率到达98%” ，打开阿里云控制台，通过云监控发现在下午15:06-16:46左右，云上机器某四台集群服务器cpu...使用率波动较大（先降后升），负载过高，网络流量达到一定峰值就出现下降趋势，TCP连接数先是出现下降趋势，后面出现上升状态。...CPU先降后升使用率情况：使用率接近100% ? 系统平均负载先升后降情况：load超过40 ? 网络流入流量：网络带宽流入流出先降后升 ?...同时在大量的fpm-php重启时会消耗大量的CPU load， PHP不接受业务请求、不转发数据，服务器流量直线下降。...无法应对每天的流量高峰。 四、优化建议 根据服务器的CPU/内存配置，适当增加children的数量和max_requests的请求数。如下图，设置一个比较大的值。 ?
Box使用memcached（一个高性能的分布式内存对象缓存系统）每天为经常使用的数据对象提供数十万亿请求。...它可以在大量流量负载的情况下处理几乎所有的网络数据包（超过99.99%）。此外，它使用golang的简单多线程原语，并在不占用太多CPU或内存的情况下发挥高性能，具体参见下图： ?...提取出来的响应概要被发送给分析工具，然后，根据数据键进行哈希分区，并发送给工作线程。每一个工作线程持有一个分区； 4....Memsniff的性能 在一台运行Intel Xeon E5-2470处理器的服务器上，每秒钟可以处理约35万个memcached请求，具体数据如下： 使用了4-5个核（约20个线程，每个CPU使用率约为...）； 能够将数据收集限制为与过滤器匹配的数据键； 跟踪单个请求／响应周期； 根据客户端IP限制流量； 改进功能 支持非默认memcached服务器端口； 支持其他替代的排序方式； 支持同时监听多个服务器端口的流量
— 01 — 业务背景 通常而言，Kubernetes Autoscaling （自动缩放）是一种计算技术，它可以根据应用程序的传入流量动态调整计算资源（如 CPU 和内存），从而更有效地利用资源...使用 HPA 进行横向扩展时，需要设置目标 CPU 和内存使用率的阈值，并根据实际使用率自动调整 Pod 的数量。...VPA 是一种非常实用的自动扩展方式，它可以根据应用程序的实际需求自动调整 Pod 的 CPU 和内存资源请求。使用 VPA，我们无需担心 CPU 和内存请求的使用值以及 Pod 的限制。...指标服务器 API 是自动缩放中的重要组成部分。...自动缩放器定义为 Kubernetes API 资源和控制器，其使用指标服务器 API 定期扫描 Pod 的指标，例如平均 CPU 利用率、平均内存利用率或其他自定义指标，然后根据预设的目标值增加或减少副本数
其中，VPA 方式能够根据容器资源使用率自动设置 CPU 和内存的软硬限制，从而为每个容器提供适当的资源，但需要重建容器。...厂商 具体方案 优点 缺点 亚马逊 Kubernetes VPA 1.根据容器资源使用率自动设置资源限制2.无需修改K8s源码 需重建容器 谷歌 基于Kubernetes VPA修改 1.根据容器资源使用率自动设置资源限制...图 1 容器内存限制截图 通过 docker update 命令将内存限制修改为 8G，docker update --memory 7999995904 --memory-swap -1， 查看此时宿主机上容器...3 未来展望 随着工商银行 IT 架构转型的持续推进，越来越多的有状态服务将实现云化部署，这对大规模中间件容器的高可用性、服务器资源利用率提出了更高的要求。...后续工商银行将持续推进容器在线纵向扩容系统建设，规划包括内存自动扩缩容、CPU 自动扩缩容等场景，在逐步平衡资源成本与系统可用性的同时，不断缓和激增的流量负载与资源容量规划之间的矛盾。
内存使用率 内存使用率反应的是内存的使用情况。内存用于存放程序的代码及数据，一般分为物理内存和虚拟内存，其中物理内存指的是服务器的内存，而虚拟内存指的是硬盘的一块空间。...一般而言，服务器的物理内存应该保持在80%以下，虚拟内存使用率保持在0%。...服务器内存使用情况还是可以通过hop工具进行查看 内存使用率 上面显示了服务器的内存使用情况：总内存16G，使用了10G左右，内存使用率62%，可以继续使用，同时关闭了Swap虚拟内存。...为了防止突发性并发压力，应该保证服务器的带宽使用率在80%以上。这里需要注意的是，物理网卡限制了服务器所能使用的最大宽带。 查看网络使用情况我推荐使用nload工具。...指标说明： Curr：当前网速 Avg：平均网速 Min：最小网速 Max：最大网速 Ttl：总流量 服务器内核参数调优 光有强大的物理性能是不够的，还需要对内核参数进行调优，这样才能在高并发压力下充分体现服务器应有的性能
在日常运维工作中，会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员，我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况，观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。...今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具：Nethogs，来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。...如查看mysql端口 lsof -i:3306 当一台服务器uptime命令查看负载很高的时候，可以通过: top命令（按数字1可以查看到每颗CPU的使用情况；大写P降序查看CPU使用率，大写M降序查看内存使用率...）; iostat命令（iostat 2 5，重点看下%idel剩余使用率）查看IO性能; mpstat命令（mpstat 2 5，重点看下%idel剩余使用率）查看CPU性能; htop命令（和top...命令差不多，P、M分别表示降序查看CPU和内存使用率）; iftop命令（流量监控，可以看出哪些机器跟本机有连接）; 还可以查看crontab有没有定时任务在消耗资源～～～
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