事故现象: 下午14.52分,企业微信出现如下所示zabbix报错,显示ERP访问失败
要提高新加坡服务器的CPU利用率,通常需要优化应用程序和操作系统的配置,以确保服务器资源得到更有效地利用。以下是一些方法来提高CPU利用率:
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。
在大规模业务场景中,已经不可能通过单机提供业务,这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载,本文将从简单的基础需求出发,一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
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。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
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。
综合来讲,这是一本介绍方法论的书,作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广,从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。并且本书通常以一个实例入手,深入的介绍系统原理,特别是在一些重点细节上,往往有超出一般的认识和方法。 本书函盖范围太广,更适合作为工具书时常翻阅,所以在阅读过程中也关注自己当前需要的方面。
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
无论您是博主、电子商务商店的所有者,还是本地服务提供商的网站管理员,每个人都知道,在当今互联网驱动的世界中,拥有一个强大的网站可能是经济成败的关键。 随着企业越来越依赖搜索引擎和网络流量来推动销售,在线恶意行为者始终存在的风险带来了比以往任何时候都更高的代价。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
用户视角的网站性能 在实践中,使用一些前端架构优化时段,通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段,使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容,即使不优化应用程序和架构,也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
注:本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能,在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
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:
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡,全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
从物理服务器到虚拟化系统,现在数据中心又发展成可组合的基础架构。在这种基础架构中,像存储和持久内存之类的资源已从服务器中分离出来,原先的数据处理和联网任务只在CPU上运行,现在演变为可在GPU、DPU或FPGA上运行计算。另外,软件开发模型从单台计算机上运行的程序,演变为在整个数据中心上运行的分布式代码,实现了云原生、容器化的微服务。
LB,SLB,ALB,GSLB,CDN,傻傻分不清楚,听风看雨。。。毒鸡汤看多了,我快掩饰不住我的悲伤了。。。
在top或htop命令的输出中,找到占用CPU过高的进程,并记录其进程ID(pid)。CPU使用率过高可能是因为某个进程使用了大量的系统资源。可以使用pidstat命令查看各个进程的资源使用量。
平均数:一系列数字的算术平均值。 中位数:是一组数据的中间值;比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17,中位数为2。
虽然现在都在推广自动化运维,不过有些时候还是需要登入到服务器去做些事情。那么,在有限的几次登入服务器机会中,作为DBA应该关注哪些事情呢?
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。
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: 一、尽可能搞清楚问题的前因后果 不要一下子就扎到服务器前面,你需要先搞明白对这台服务器有多少已知的情况,还有故障的具体情况。不然你很可能就是在无的放矢。 必须搞清楚的问题有: 故障的表现是什么?无响应?报错? 故障是什么时候发现的? 故障是否可重现? 有没有出现的规律(比如每小时出现一次) 最后一次对整个平台进行更新的内容是什么(代码、服务器等)? 故障影响的特定用户群是什么样的(已登录的, 退出的, 某个地域的…)
原文链接:https://dev.to/chegerose/5-enhancements-that-will-boost-your-nodejs-app-3pj5
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
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。
负载平衡开始于20世纪90年代,当时硬件设备通过网络分发流量。组织希望提高服务器上运行的应用程序的可访问性。最终,随着应用程序交付控制器(ADC)的出现,负载平衡承担了更多的责任。它们提供了安全性以及在高峰时间对应用程序的无缝访问。
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)......
纯手工打造每一篇开源资讯与技术干货,数十万程序员和Linuxer已经关注。 Linux技术交流QQ群:2659793(十二月最新!!) Redis数据库(Redis 如何表示一个数据库,数据库操作是如何实现的) 当Redis服务器初始化的时候会创建 redis.h/REDIS_DEFAULT_DBNUM(后面简写 N ) 个数据库,且数据库的id是从 0 到 N-1 , 所有的数据库保存到 redis.h/redisServer.db 数组中 。 在客户端可以通过 “SELECT” 命令进行切换,其中程序
60,000 毫秒内对 Linux 的性能诊断 当你为了解决一个性能问题登录到一台 Linux 服务器:在第一分钟你应该检查些什么? 在 Netflix,我们有一个巨大的 EC2 Linux 云,以及大量的性能分析工具来监控和诊断其性能。其中包括用于云监控的 Atlas,以及用于按需实例分析的 Vector。虽然这些工具可以帮助我们解决大多数问题,但我们有时仍需要登录到一个服务器实例,并运行一些标准 Linux 性能工具。 在这篇文章中,Netflix Performance Engineering 团
我们团队为上一家公司承担运维、优化和扩展工作的时候,我们碰到了各种不同规模的性能很差的系统和基础设备(大型系统居多,比如CNN或者世界银行的系统)。
我们团队为上一家公司承担运维、优化和扩展工作的时候,我们碰到了各种不同规模的性能很差的系统和基础设备(大型系统居多,比如CNN或者世界银行的系统)。要是再赶上修复时间紧、奇葩的技术平台、缺少信息和文档,基本上这过程都会惨痛到让我们留下深刻的记忆。
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。
为了管理Facebook的流量,他们部署了一个分布式PoP服务器作为数据中心的代理。鉴于极高的请求量,PoP和数据中心都面临着巨大挑战,比如如何将大量的后端服务器作为单一的虚拟单元提供给外部,以及如何在后端服务器之间高效地分配工作负载。
nc命令检查22端口是否开放,返回拒绝,然而如果端口没有开的话应该返回timeout,refused代表sshd进程没起来或者已经挂掉了。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢,负载暴增,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
知其然,更要知其所以然, ksoftirqd 进程会导致 CVM CPU 99%,背后的凶手是谁,让我们逐步揭开这个面纱。
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
LVS在基本的生产环境中,都会同时运行在二台硬件相近的服务器上:LVS Router(主 LVS ),一个作为备份LVS(备份 LVS )。 主 LVS 服务器在网站的前端起二个作用:
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……
Cacti 是一套基于 PHP、MySQL、SNMP 及 RRD Tool 开发的监测图形分析工具,Cacti 是使用轮询的方式由主服务器向设备发送数据请求来获取设备上状态数据信息的,如果设备不断增多,这个轮询的过程就非常的耗时,轮询的结果就不能即时的反应设备的状态了。Cacti 监控关注的是对数据的展示,却不关注数据异常后的反馈。如果凌晨 3 点的时候设备的某个数据出现异常,除非监控人员在屏幕前发现这个异常变化,否则是没有任何报警机制能够让我们道出现了异常。
Nginx 是一款高性能的开源 Web 服务器软件,广泛应用于互联网领域。在大流量、高并发的环境中,对 Nginx 进行优化可以显著提升网站的性能和稳定性。同时,为了保护网站资源的安全性,防止盗链是一项重要的任务。本文将为您详细介绍 Nginx 的优化思路,并解析网站防盗链的实现方法。
最近一直在更新关于Nginx的系列文章,终于将Nginx的几个关键知识点讲的差不多了。本篇作为Nginx系列的结尾篇幅,主要是列举一些面试时经常问到的Nginx知识点。其实Nginx适合提问的面试点并不多,问来问去基本都是类似的问题。接下来我们一起来看看Nginx基本的面试题。
前不久,看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信,想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务,本文将之前的代码重构下,变成一个:利用Python监控服务器数据,然后有异常就通过钉钉发送给用户。
在本节中,我们对VMware FT在一些应用工作负载和网络基准方面的性能做了基本评估。对于这些结果,我们在相同的服务器上运行主虚拟机和备份虚拟机,每台服务器有8个英特尔至强2.8Ghz CPU和8G字节的内存。这些服务器通过一个10Gbit/s的交叉网络连接,尽管在所有情况下都会看到,使用的网络带宽远低于1Gbit/s。两台服务器通过一个标准的4Gbit/s光纤通道网络连接的EMC Clariion访问它们的共享虚拟磁盘。用于驱动一些工作负载的客户端通过1 Gbit/s网络与服务器相连。
负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术,用于均衡分发工作负载到多个资源,比如:服务器、计算节点或存储设备上,以提高系统的性能、可伸缩性。
1 什么是负载均衡 网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长,其处理能力和计算强度也相应增大,使得单一设备根本无法承担。在此情况下,如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级,这样将造成现有资源的浪费,而且如果再面临下一次业务量的提升,这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入,甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是,负载均衡机制应运而生。 负载均衡(Load Balance)建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处
负载均衡算法是一种将数据流量按需分配给服务器去响应的算法,通常有简单轮询、加权轮询、粘性Session(一致性哈希)、最少连接数等等算法,本文不会讲解这些算法的具体原理,而是从实践出发,接下来就和我一起往下看吧。
最近有小伙伴在后台留言,让我写一篇负载均衡的文章,说网上文章其实已经很多了,每次都觉得某某文章讲的不错,可是一旦过段时间,啥都不记得了。那今天我们就用生活中的故事来聊聊负载均衡。文章中部分可能有点啰嗦,但是为了更好能让大家理解,我也是拼了,真真切切的想让大家掌握知识。
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