Node_exporter 用于采集Linux系统指标数据数据，prometheus官方提供的exporter，除node_exporter外，官方还提供consul，memcached，haproxy，mysqld等exporter。
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。
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检，通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系，与业务方确认是否有正在执行的定时任务，或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后，确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
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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。
要导出MySQL日志，您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
CPU性能指标可以从两方面来看：静态、动态 静态指标主要包括： CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括： CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
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。
出现这三种情况，说明服务器或者带宽已经无法承载当前的业务量了，我们需要调整服务器配置和带宽资源。如果没有以上3种情况，那么我们要检查下面这些问题：
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……
服务器支撑着整个企业的信息数据，对公司的信息储存、业务开展、正常运作等等环节都具有着至关重要的意义。然而，服务器在日常运行过程中，由于其复杂的硬件结构、繁琐的运行原理，经常会出现一些大大小小的问题困扰着各位。下面精心整理一些服务器的常见问题汇总，帮助各位排忧解难。 1.系统蓝屏、频繁死机、重启、反映速度迟钝
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中，我以为是账号密码不对，重新输入后还是同样的问题，网站可以正常的浏览，可后台就是无法登陆，一直显示登陆中，我以为是插件问题造成的，登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间，网站卡的很，至此问题找出来了，具体什么是负载率，咱接着往下看。
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。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说，系统性能监控本身就是个大学
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。
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说，系统性能监控本身就是个大学问。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时，也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感，但是这些参数对于开发者来说也十分重要，尤其当你的程序非正常工作的时候，这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数，当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的，而那些更加细致、专业的性能监测和调优，可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说，系统性能监控本身就是个
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间，访问频率都不是固定的。
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。
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器，CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时，将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的，因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释：有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样，服务器经常是CPU的配置高，硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
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。
在当今数字时代，软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行，为用户提供良好的体验。为了实现这一目标，我们需要关注系统性能监控指标，洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识，帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
登录告警的服务器，这是一台openshift容器平台的计算机节点； top查看到 load average 达到了100左右； 最高的进程占用400%
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。
性能调优整体思路 空间换时间 对热点数据缓存，减少数据查询时间。 分而治之 将大任务切片，分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重，则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化，从而缩短业务链耗时。 并行处理 采用多进程、多线程同时处理，提升处理速度。 离用户更近一点 如CDN技术，将静态资源放到离用户更近的地方，从而缩短请求静态资源的时间。 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段，提升系统的可扩展性，从而
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%
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。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
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。
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。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解，帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常，实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分：
在实际开发过程中，有些 Java 程序在本地或者在服务器上都可以运行的较正常，但是运行较长一段时间后，可能会出现资源占用率较高的情况，例如 CPU 或 内存占用率较高等情况，以至于发生内存溢出，进程假死等的情况。这些问题发生的原因，往往是那些易忽略的编程规范导致的。下面描述一个定位开发环境上资源占用率较高问题的流程。
如今出现了很多基于云计算技术的各种云服务，可是如何去衡量一个云服务的好与差，并没有很清晰的标准。其实，对于云服务，一定程度上是由云计算技术的性能所决定的。说到性能，尤其是云计算的性能，受影响的因素很多。需要对整个系统进行研究，这包括了所有的硬件组件和整个软件堆栈，所有数据路径上和软硬件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能，这使得性能评估变得异常复杂。当云计算性能出现问题时，也很难找到问题的症结。性能瓶颈往往是复杂的，还会以意想不到的方式互相联系，修复了一个问题可能只是把瓶颈推向了系统里的其它地
只要业务逻辑代码写正确，处理好业务状态在多线程的并发问题，很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高，然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发，或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
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