当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时,我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢?我主要提供两个方案:
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。
当然网站访问较慢的原因有很多: CDN、代码问题、服务器运行内存、内存空间、访问量过高等等
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭,网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
EasyCVR可支持多协议、多类型设备接入,平台可在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理,实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。平台采用可视化设计,可支持监测CPU使用、服务器内存、带宽、网络运行环境、设备状态等数据。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成,所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机,这只是软件部分。
很多web服务会选用Apache作为服务器软件。但对于物理内存不是很大的服务器来说,会有一个问题,就是Apache长时间运行,httpd进程会越来越大,占用过高内存。最终导致服务变慢,甚至系统无法运行。这个问题可以采用如下方式
服务器随着运行时间的增加,占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小,就很容易出现内存占满,系统变慢,甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存,但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案,可供借鉴。效果好的话,可以不用买内存条了哈哈。
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富,包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口,便于用户的二次开发与集成。
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。
在高清化、智能化和网联化的需求下,5G、人工智能、云计算等信息技术快速发展带动用途单一的安防系统功能走向多元化,并开始与电信、交通、建筑、物业等多领域进行融合,进入泛安防时代。
Go语言是一门以高效和并发编程而闻名的编程语言。它不仅提供了简洁的语法和强大的标准库,还具有自动内存管理的能力。在Go语言中,内存管理是由垃圾回收机制来实现的,它能够自动回收不再使用的内存,避免内存泄漏的发生。本文将详细介绍Go语言的内存管理机制,包括垃圾回收的原理和内存泄漏的处理方法。
使用 top 指令,服务器中 CPU 和 内存的使用情况,-H 可以按 CPU 使用率降序,-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源,对 Java 服务造成影响。
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。
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。
TSINGSEE青犀视频经过几年的发展,积累了不少项目客户。一个月前,有个老客户旧版本的EasyNVR升级至新版本,升级后使用过程中会不时出现CPU占用过高的现象。
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扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
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。
前面有同学问到了iOS内存警告临界值和工程项目里AppIcon的一些配置信息,相信对刚入行的同学来说,可能都会碰到类似的问题,记录一下供后来者查询。
最近发现好像我们视频平台新版本升级过后,有不少用户使用过程中都发现了CPU占用过高的现象。上期TSINGSEE青犀视频讲过EasyGBS播放H.265编码如何降低CPU,这次要讲的是EasyNVR平台怎么处理CPU占用过高的问题。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
案发现场的日志: 缓存集群redis重启错误报错: 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
1、问题背景 近期,一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题,他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而,这个函数在运行时会占用过多的内存,导致服务器内存不足而被终止。
如果要说在 golang 开发过程进行性能调优,pprof 一定是一个大杀器般的工具。但在网上找到的教程都偏向简略,难寻真的能应用于实战的教程。这也无可厚非,毕竟 pprof 是当程序占用资源异常时才需要启用的工具,而我相信大家的编码水平和排场问题的能力是足够高的,一般不会写出性能极度堪忧的程序,且即使发现有一些资源异常占用,也会通过排查代码快速定位,这也导致 pprof 需要上战场的机会少之又少。即使大家有心想学习使用 pprof,却也常常相忘于江湖。
内存泄漏Memory Leak是指程序中已动态分配的堆内存由于疏忽或错误等原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费。对于内存泄露的检测,Chrome提供了性能分析工具Performance,可以比较方便的查看内存的占用情况等。
Ø d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
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。
Python 网络编程中的线程主要用于实现多客户端同时连接服务器的功能。在网络编程中,多线程服务器编程可以提高服务器的并发性能和吞吐量,能够更好地满足大规模网络应用的需求。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
Docker 是一种轻量级的容器化技术,可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的镜像,从而方便地在不同的环境中运行。Java 应用程序是常见的企业级应用程序,利用 Docker 技术将 Java 应用程序容器化,可以带来很多优点,如更高的可移植性、更快的部署速度、更加稳定的运行环境等。下面将介绍如何使用 Docker 容器化 Java 应用程序,并结合实例进行演示。
占用cpu过高的线程有两个,其中一个是打印异常日志的(会new 对象),还有gc线程
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
问题: 公司gitlab地址访问报错502,连接所部署服务器执行top命令发现gitlab相关服务其中两个进程占用cpu一直在90%以上 思路: 一般地,资源占用过高,可以粗略地优化一下,但是效果确实非常的明显的。这里,主要是通过资源占用,然后将过高消耗资源的进程给禁用掉,并且结合官方提供的一些默认信息来调配。 解决办法: 主要调整的是限制内存的使用,调整postgresql的缓存以及进程,关闭prometheus监控。
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下,其中有一台(4H/8G)近两天天天CPU使用率报警(阀值>95%,探测周期60s,触发频率6次),而且load acerage也居高不下,检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题,也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉,报警依旧。
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