Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中,我们将介绍 30 个有趣的工具和服务,帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面,包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧!
作为一个前端工程师,大家日常也会维护一些 Node.js 服务,对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性,可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻,所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来
https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/7898873.html
大屏展示的可视化平台以交互性图像显示技术为核心,结合各业务流程、指标体系的信息化建设成果,实现了对生产与经营信息全方位集中监控和多角度的全景式信息展示,为创建高效企业管控提供了载体。
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
环境:两台联想R680的物理机搭建一套2节点RAC,数据库版本为ORACLE 11.2.0.4
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
1、出错一般来说是两种情况: (1)代码逻辑出错了 (2)传入参数出错了 2、在上述情况都正确的情况下,那么业务逻辑可能是正常执行了。这时错误可能就是其他原因: (1)出错的代码在别的地方 (2)rpc调用超时 (3)......
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图,检查响应时间,事务成功率,CPU,内存和IO使用率是否达到要求,如果出错率达到了总请求的3%,我们会检查是什么原因导致的,修改好后,重新测试;
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。
作者简介: 董冰,混迹DBA圈子十余载的闲云野鹤,曾服务过政府行业、银行数据中心、互联网游戏上市公司,辗转蛰伏于中国铁塔,励志做一个社会主义的螺丝钉。 故障场景描述: 业务系统和监控同时反映11G的
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash耗资源较大,运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存,存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
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:
如果遭遇 Local host name unknown:XXX的错误,修改/etc/hosts文件,把XXX加入进去
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。
[非内部程序,需要安装]它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统资源(CPU、内存、磁盘和网络)使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,我们可获取相应的atop日志文件进行分析。atop是一款开源软件,我们可以从这里获得其源码和rpm安装包。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
推荐使用gotop[1]插件,可以从终端直观的、实施的查看CPU、内存、磁盘等指标。
读过《重构 - 改善既有代码的设计》一书的同学们应该都很了解“代码的坏味道”。当然确定什么是代码“坏味道”是主观的,它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中,很多时候都是在维护之前的项目和在此基础上增加一些新功能,为了能让项目代码易于理解和维护,要时刻注意代码中的“坏味道”,当发现代码如果有坏味道了,要及时去重构它使其变成优秀的整洁的代码。今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响,笔者会给大家展示几个案例,希望能对大家有所启发和帮助。
内存: 大脑中的记忆区块,将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方,以供CPU进行判断。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
今天测试同学反馈API耗时很长,超过3秒的比例很高。 查看日志发现,小部分请求耗时比较大,约2秒左右,但是比例不高,与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了(进程假死),对请求没有响应,也没有拒绝,重启后问题缓解。 因为第一次出现,没有引起重视。但是过了几个小时候,相同的问题又出现在另外一台服务器上,狗日的墨菲定律。
作者所在的公司核心业务是做政府信息化软件的,就是为政府部门开发信息化系统。其中有一款信息化软件是客户每天需要使用的,并且他们面向的客户就是老百姓。
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”,经检查发现磁盘:“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”,需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复,具体过程如下:
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍,关注后回复【pdf】获得文档"
很多对网站或应用程序运行环境有特殊要求的站长或企业一般都会选择租用服务器,而在网站运营发展或程序项目已经成型时,网站站长或程序项目管理者就该考虑服务器托管。一般是由托管服务商将服务器放到自己的多线机房或者双线机房,网站管理员或项目管理者通过远程来管理服务器。
本文介绍了多线程和并发的基本概念,以及常见的多线程服务器方案,如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景,并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种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。
有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时,会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高,虽然我们出过如何降低CPU的方法,但对于一些项目仍是难以解决。在和客户沟通之后,我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件,因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略,即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。
遇到服务器故障,问题出现的原因很少可以一下就想到。我们基本上都会从以下步骤入手,这些也是绝大多数运维工程师在定位故障时前几分钟的主要排查点:
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
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。
在服务器行业火热的今天,很多企业都会选择服务器租用或者服务器托管来发展自己的线上业务,通过远程服务端来管理服务器。那么在管理服务器的问题上,有哪些管理原件需要掌握的呢?下面我就来给大家详细的解读一下。
最近因为太忙,时间不够,导致长时间没写笔录,没有好好去总结自己,很不应该,要调整回来。
前面几节我们讲了联网,采集,监控,存储,查询;那么完成以上所有功能,我们大概需要如下设备:
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
1)、系统架构:web端的服务器更新后,客户端会自动同步更新;如果是app下修改了服务端,意味着客户端用户所使用的核心版本都需要进行回归测试一遍;
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者:Winlin、Azusachino、Benjamin 编辑:Alex ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 当我们的业务超过单台流媒体服务器的承受能力,就会遇到负载均衡问题,一般我们会在集群中提供这种能力,但实际上集群并非是唯一的实现方式。有时候负载均衡还会和服务发现等时髦词汇联系起来,而云服务的LoadBalancer无疑不可回避,因此,这个问题其实相当复杂,以至于大家会在多个场合询问这个问题,我打算系统地阐述
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