sar是System Activity Reporter(系统活动情况报告)的缩写。sar工具将对系统当前的状态进行取样,然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它的 特点是可以连续对系统取样,获得大量的取样数据;取样数据和分析的结果都可以存入文件,所需的负载很小。sar是目前Linux上最为全面的系统性能分析 工具之一,可以从14个大方面对系统的活动进行报告,包括文件的读写情况、系统调用的使用情况、串口、CPU效率、内存使用状况、进程活动及IPC有关的 活动等,使用也是较为复杂。 sa
看到BT.CN这个域名,你的第一反应是什么?震撼吧!这种号称能抵几套房子的传奇域名其实是一下专门从事服务器相关软件及服务研发的公司。 宝塔的愿景就是让使用者更简便的使用服务器。 兼容Wind
12. sar 找出系统瓶颈的利器 sar是System Activity Reporter(系统活动情况报告)的缩写。sar工具将对系统当前的状态进行取样,然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它的特点是可以连续对系统取样,获得大量的取样数据;取样数据和分析的结果都可以存入文件,所需的负载很小。sar是目前Linux上最为全面的系统性能分析工具之一,可以从14个大方面对系统的活动进行报告,包括文件的读写情况、系统调用的使用情况、串口、CPU效率、内存使用状况、进程活动及IPC有关的活动等,使用也
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
1、问题背景 昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统
昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用,这个利用率有点太夸张,硬件瓶颈应该不会这么快就到了,一定是哪里的业务代码逻辑有问题。
上节我们讲了如何安装paramiko,这节我们讲如何使用paramiko连接服务器
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
在我们项目部署上线的时候,我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率,或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率,发现监控报了60%的一般就会报警了,到了100%那就惨啦,做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话,那么,我们加班肯定逃不掉了,更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下,然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数,然后去修改它就行了
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
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
近日,Go 官方发布了 2020 年 Go 开发者调查报告,共计有 9684 位开发者参与了调查。2020 年,Go 语言的使用率上升到了 76%,66% 的受访者表示 Go 语言对公司业务很重要,92% 的受访者表示对 Go 语言的使用感受很满意。
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。
在日常运维工作中,会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员,我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况,观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。 今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具:Nethogs,来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。当我们的服务器网络异常时,可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。 Nethogs安装: 方法一:在epel源中可以直接yum安装 [root@dev src]# yum install -
通常情况下,我们一台宿主机上会同时启动多个Docker容器,而在默认情况下,Docker是没有限制其运行的容器所使用的硬件资源,比如CPU,内存,IO等。而在实际环境中,往往一个容器的负载过高,会占用宿主机的大部分资源,会导致其他容器的访问资源被抢占,而出现响应超时或无法响应等情况。
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。
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata,它是Linux系统实时性能监测工具,以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态(包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据)。Netdata的web前端响应很快,而且不需要Flash插件。UI很整洁,保持着 Netdata 应有的特性。具体内容文末会简单介绍。
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
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
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。
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师,你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
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:
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
kB_read/s(Kilobytes read per second):每秒读取的数据量,单位为KB
%us:表示用户空间程序的cpu使用率(没有通过nice调度) %sy:表示系统空间的cpu使用率,主要是内核程序。 %ni:表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id:空闲cpu %wa:cpu运行时在等待io的时间 %hi:cpu处理硬中断的数量 %si:cpu处理软中断的数量 %st:被虚拟机偷走的cpu 注:99.0 id,表示空闲CPU,即CPU未使用率,100%-99.0%=1%,即系统的cpu使用率为1%。
在Linux服务器上运行的应用程序通常需要处理大量的线程和连接。为了确保系统正常运行,我们需要经常监控系统的线程和连接情况,及时发现并解决问题。在本文中,我们将详细介绍如何在Linux上查看活跃线程数和连接数。
【1】定位高负载进程 pid:登录进服务器使用 top 或 top -c命令[ps -ef | grep xxx 命令]查看当前 CPU消耗过高的进程,从而得到进程id。观察各个进程资源使用情况,可以看出进程id为18571的进程,有着较高的CPU占比。按P(大写)可以倒序查看占CPU占用率。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
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。
通过前几章内容的学习,我们已经可以很容易地进入云服务器及从 github 拉取代码。本章内容将会为你介绍如何查看云服务的基本配置。
最近在几台测试服务器上跑一些业务数据,但是过了几天服务器突然变的奇慢无比,敲个命令就像卡壳一样,有时候甚至都连接不上,最开始我以为是网络问题,就强行kill掉进程,重新跑一下进程,最后实在受不了,就上阿里云后台说重启下服务器吧,结果看到CPU的占用率已经到达了100%。
Linux 是免费可自由传播的类 Unix 操作系统,是一个基于 POSIX 和 Unix 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。
今天巡检发现,mc1的K8S服务器集群有些异常,负载不太均衡。其中10.2.75.32-34,49的load average值都在40以上,虽然机器的cpu核数都是40或48核不算严重,但也值得重视。
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。
Redis Desktop Manager是一个跨平台的Redis数据库管理工具,可以让用户轻松地在图形界面下管理Redis数据库,支持Windows、MacOS和Linux操作系统。Redis Desktop Manager提供了丰富的功能,包括连接多个Redis服务器、执行命令、查看键值、监控性能等。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
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。
其他关键设置项:并发用户数、pacing、log(一般设置为关闭)、ThinkTime(一般设置为关闭)、Multithreading(分process和thread方式,一般选择thread,部分脚本不支持thread时选择process)。
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。
今天就来好好学习下Linux下如何查看CUP的使用率: 监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3,例如,如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上,说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应,这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%~70%,system空间保持在30%,空闲保持在0%~5% 。
一般在访问某些网站或者我们在做本地测试的时候,服务器突然返回502 Bad Gateway Nginx,
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