序: 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器,人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中,其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同,Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景(例如http代理服务器);另外有一个小技巧,针对互联网图片服务器,可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片的问题,将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
第2节描述了我们对FT的基本设计和协议。然而,为了创建一个可用的、稳健的和自动的系统,还有许多其他组件必须设计和实施。
以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计,对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
oracle数据库,需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器,需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :
将磁盘使用scsi或sata母线直接与主板相连给系统提供存储的一种方式,如我们的笔记本默认就是这种方式。
首先就是通过top命令查看,因为top命令最直接,且信息量够大,覆盖面够全,可以看到CPU的wa有点高
存储系统以保证数据可靠为首要任务,传统单机存储以极低成本对外提供存储服务,但存在多处单点故障,可用性较低,扩展性差等问题。
以下内容为入门级介绍,意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
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架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
什么是Web组件? 网站的静态网页HTML、JavaScript脚本、CSS样式、图片、动态数据称为网站的Web组件。也就是说,一个Web应用由各种各样的Web组件构成。 为什么要进行Web组件分离? 一个网站的Web组件往往有各自的特点,比如:HTML页面属于静态文件,当用户请求一个HTML页面的时候Web服务器会进行IO操作,读取HTML文件;而用户请求动态数据的时候IO操作会比较少,但会涉及到大量的CPU计算;因此,如果静态内容和动态内容都使用相同服务器配置的话显然不能发挥Web应用最好的性
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
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
在 Oracle 12c 之前,对于要使用 ASM 的数据库实例来说,所有节点上的 ASM 实例必须已处于运行状态,才能启动数据库实例。如果 ASM 实例未运行,则意味着在存储级使用 ASM 的数据库实例不能启动。这实际上意味着无论采用何种技术(即 RAC、ASM 和共享存储),均不能访问数据库实例。 随着 Oracle 12c 的推出,一个名为 Oracle Flex ASM 的特性解除了上述限制,它的一个主要特性是故障切换到集群中的其他节点。本质上是一个中心和叶架构,Oracle Clusterwar
Zabbix 和 MySQL 在大型的 Zabbix 环境中,遇到的挑战大部分是 MySQL 以及更具体的说是 MySQL 磁盘 IO。 考虑到这一点,我将提出一些优化,这将有助于你的 MySQL 最好的使用磁盘(必然的将帮助你的 Zabbix 最好的利用 MySQL)和可用的硬件资源。 SSD 是一个转折 “MySQL 在 SSD 上是否会运行的更好?”我已经一次次的在公共场合或私人场合听到这个问题。 我可以毫不怀疑的告诉你,如果 IO 是你当前的瓶颈 - 要么因为一些查询花费了太多时间和直到查询完成(
相信大家都知道固态硬盘(SSD)的优势在于速度比传统的机械硬盘(HDD)要快,所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发,我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少,顺序IO情况下快多少,随机IO情况下又能快多少?终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
生产服务器变慢了,一般都是从这几点去分析:服务器整体情况, CPU 使用情况,内存,磁盘,磁盘 IO ,网络 IO
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制,包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来,以后需要的时候直接取出,避免重复的计算,一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器,它的容量不大,但交换速度高于内存,CPU把频繁交换的数据放在缓存中,以后需要的时候直接从缓存中读出,从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如:用户态空间的数据写入磁盘时
在前几期,我们提到了,在云计算时代,由于对存储IO及吞吐的要求迅速增加,传统SAN存储难以满足需求,基于标准x86节点的分布式存储成为了主流。
廖威雄,就职于珠海全志科技股份有限公司,负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
那么基本可以断定是磁盘问题,而这个 Redis 是挂载 PVC 的,PVC 是 NFS,所以初步怀疑是 NFS 的问题。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
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。
Vmstat是一个很全面的性能分析工具,可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中,使用最多的是这个,除了sysstat工具包外,这个工具能查看的系统资源最多。
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
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,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
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
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。
高级运维工程师 服务器硬件 RAID 磁盘阵列 简述 RAID? RAID 0 5 6 10 50 都适用于那些场景? 数据库适用那种 RAID? RAID 10 磁盘结构是怎样的,RAID 10 可以允许损坏那几块硬盘,请指出那就几块可以损坏,那几块不能损坏? 什么是逻辑卷,适合那些场景? 磁盘阵列 +------+------+------+ | HDD1 | HDD3 | HDD5 | +------+------+------+ | HDD2 | HDD4 | HDD6 | +------+---
最快的时间内,通过不同命令对Linux系统状态的把控,也是运维的基本功。今天一起来汇总一下,看看都有哪些。 1 使用w查看系统负载 相信所有的linux管理员最常用的命令就是这个 w 了,该命令显示的信息还是蛮丰富的。第一行从左面开始显示的信息依次为:时间,系统运行时间,登录用户数,平均负载。第二行开始以及下面所有的行,告诉我们的信息是,当前登录的都有哪些用户,以及他们是从哪里登录的等等。其实,在这些信息当中,我们最应该关注的应该是第一行中的 ‘load average:’ 后面的三个数值。 第一个
存储,是我们码农每天都要打交道的事情,而当我们面对RAID,SAN,对象存储,分布式数据库等技术的时候,又往往似是而非,存储成了我们熟悉的陌生人。
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势,但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题,例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传;存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
一、概要 腾讯分布式文件存储(TFS)的数据量在短短数年时间里从0增加至EB级别,使用了几十万块磁盘,增长速度非常迅猛。另外,TFS承载的几乎都是互联网在线存储业务,需要在保证业务正常访问的情况下经常性快速扩容。在这种情况下,存储系统的伸缩性显得尤为重要,扩容过程的高效、稳定就成为必须要解决的问题。 下面介绍TFS平台实现EB级存储伸缩的几个关键技术。 二、存储Set模型 在系统快速扩容的过程中,必须要解决的问题是:系统以何种方式进行扩容,扩容的时候如何保证扩容操作和流程简单、快速、可靠。TFS的数据层使
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
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