前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率,接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
通过采用ICMP协议的ping命令对计算机进行ping测试,通过表示主机为开启并联网,不通则代表主机宕机或断网
存储系统以保证数据可靠为首要任务,传统单机存储以极低成本对外提供存储服务,但存在多处单点故障,可用性较低,扩展性差等问题。
用户反馈insert待入库的队列堆积,当前还有1000W+的insert在消息队列中等待入口,请求堆积严重,怀疑数据库性能有问题
MySQL InnoDB缓冲池是数据库内存中的一块区域,用于缓存最近使用的数据和索引。合理地管理InnoDB缓冲池可以显著提高读写性能和响应速度,因为将数据保存在内存中比从磁盘读取要快得多。
IO子系统一般是linux系统中最慢的部分。一个原因是它距离CPU的距离,另一个原因是它的物理结构。访问磁盘的时间与访问内存的时间是7天与7分钟的区别。linux kernel要尽量减少磁盘IO。 1.Reading and Writing Data linux内核以page为单位访问磁盘IO,一般为4K。 查看页大小:/usr/bin/time -v date Page size (bytes): 4096 2.Major and Minor Page Faul
几年前的一个下午,公司里码农们正在安静地敲着代码,突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了,都挺高兴!打开一看,原来是告警短信
zabbix并没有给我们提供这么一个模板来完成在Linux中磁盘IO的监控,所以我们需要自己来创建一个,在此还是在Linux OS中添加。 由于一台服务器中磁盘众多,如果只一两台可以手动添加
python 监控远程主机(根据慕课网手打) 1.获取要监控的计算机的信息 os.system('command') 直接输出结果 os.popen('command') 返回一个文件 open('/proc/file') cpuinfo文件 保存的cpu信息
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
磁盘性能对数据库的读写能力影响很大,如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要,当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢?
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
对于磁盘有个iops的概念比较奇怪,想监控起来看下,利用zabbix的自动发现把每个磁盘的iops监控起来,思路:自动发现所有的磁盘,然后监控各个磁盘的iops。效果如下图(iops和io读写大小),下图监控的磁盘是个sdd的,iops今天监控起来后峰值有30k:
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘IO设备利用率持续高于阈值”的告警事件
Exporter是Prometheus的指标数据收集组件。它负责从目标Jobs收集数据,并把收集到的数据转换为Prometheus支持的时序数据格式。和传统的指标数据收集组件不同的是,他只负责收集,并不向Server端发送数据,而是等待Prometheus Server 主动抓取,node-exporter 默认的抓取url地址:http://ip:9100/metrics。
2)有时候出去面试,明明感觉和面试官聊的很好,但面试完成后就没有后续,是否有过疑惑,这是why?
监控Linux服务器的工具、组件和程序网上有很多,但是一台服务器上会有很多进程同时运行,特别是做性能测试的时候,可能一台服务器上部署多个服务,如果只监控整个服务器的CPU和内存,当某个服务出现性能问题时,并不能有效准确的定位出(当然通过其他工具也可以实现),因此,很有必要只监控指定的进程。需求明确了,于是动手撸了一个性能监控脚本。
PSUtil库是Python的一个第三方库,它可以访问各种系统信息和资源利用率,如CPU,内存,磁盘,网络接口,进程等。在Linux、Windows、Mac OS X、FreeBSD等操作系统中,PSUtil提供了一致的接口,这使得它成为了Python系统管理和监控的有力工具。PSUtil支持Python2和Python3版本,使用非常方便,安装后只需import就可以使用了。
概述 vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、IO、系统、CPU活动进行监控。 vmstat 命令 -V:显示vmsta
iotop命令是一个用来监视磁盘I/O使用状况的top类工具。iotop具有与top相似的UI,其中包括PID、用户、I/O、进程等相关信息。Linux下的IO统计工具如iostat,nmon等大多数是只能统计到per设备的读写情况,如果你想知道每个进程是如何使用IO的就比较麻烦,使用iotop命令可以很方便的查看。
前阶段用了差不多两周的时间把DKhadoop的运行环境搭建以及安装的各个操作都介绍了一遍。关于DKhadoop安装包下载也只是顺带说了一下,但好像大快搜索的服务器在更新,新的下载页面还不好用!有好些朋友留言说了大快搜索网站上无法下载。我已经将之前下载的这个版本上传到了网盘了,需要的DKhadoop安装包的朋友可以直接通过网盘下载!
节点本身的监控主要监控CPU、内存、磁盘IO、文件系统可用空间即可。 比如,对于使用来prometheus的alertmanager来做node报警,rules配置可以参考如下点进行配置即可。
需单独安装 yum install iotop 用法:iotop -d 1 -o
一、系统自带 1.1 iostat 系统systat包里的工具,以kB/s为单位统计,2表示以2秒为频率统计一次: iostat –x –k 2 10000 rrqm/s:每秒这个设备相关的读取请求
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。
GreatSQL季报(2021.12.26) https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
监控CPU\MEN: dstat –top-mem –top-io –top-cpu 常用常规监控:dstat -cmsdnl -D sda1 -N lo,ens33 100 5
psutil 是一个跨平台的库,用于在 Python 中检索系统运行时信息和操作。它可以用来监控系统资源的使用情况,如 CPU、内存、磁盘 I/O、网络等。以下是基于 psutil 开发一个简单监控工具的步骤:
监控CPU\MEN: dstat --top-mem --top-io --top-cpu 常用常规监控:dstat -cmsdnl -D sda1 -N lo,ens33 100 5
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
1.vmstat--虚拟内存统计 vmstat(VirtualMeomoryStatistics,虚拟内存统计) 是Linux中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU等的整体情况进行监视。
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
MySQL的服务实现通过后台多个线程、内存池、文件交互来实现对外服务的,不同线程实现不同的资源操作,各个线程相互协助,共同来完成数据库的服务。MySQL常用的后台线程概括如下,分为Master Thread,IO Thread,Purge Thread,Page Cleaner Thread
dstat 是一个可以取代vmstat,iostat,netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能,增加了监控项,也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
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
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了,内存高了,io高了等问题,这里最明显的表现就是相关的监控指标了,对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
在Linux系统中,经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查,其实是有迹可循,而且模式固定。
打印磁盘使用率脚本,对本机的磁盘使用率统计并打印结果 使用率小于80,绿色输出 使用率小于90,大于80,黄色输出 使用率小于95,大于90,红色输出
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
kB_read/s(Kilobytes read per second):每秒读取的数据量,单位为KB
从上面可以看到,服务器有 2 个 CPU(分别为0、1),每个 CPU 核的资源使用情况,也能很清晰的展示。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。简单来说就是进程是可以独立运行的。
【监控系统】Total time for which application threads were stopped: 67.7651070 seconds, Stopping threads took: 0.0000240 seconds
Zookeeper作为TDBank系统的一个重要模块,我们运营它已经两年多。在使用过程中,我们也遇到了一些问题及走过很多弯路,本文主要对zookeeper运营经验进分享。 Zookeeper在TDBank中的使用场景 TDBank主要利用zookeeper实现配置管理、配置更新通知、节点主备容灾、节点心跳管理等。使用到的模块包括消息中间件Tube、流式处理平台storm、分拣中心TDSort及配置管理中心TDManager,各模块利用zookeeper的功能如下 Tube 我们利用zookeeper
Zookeeper作为TDBank系统的一个重要模块,我们运营它已经两年多。在使用过程中,我们也遇到了一些问题及走过很多弯路,本文主要对zookeeper运营经验进分享。 Zookeeper在TDBank中的使用场景 TDBank主要利用zookeeper实现配置管理、配置更新通知、节点主备容灾、节点心跳管理等。使用到的模块包括消息中间件Tube、流式处理平台storm、分拣中心TDSort及配置管理中心TDManager,各模块利用zookeeper的功能如下 Tube 我们利用zookeep
块是文件系统的抽象,而非磁盘的属性,一般是 Sector Size 的倍数;扇区大小则是磁盘的物理属性,它是磁盘设备寻址的最小单元。另外,内核中要求 Block_Size = Sector_Size * (2的n次方),且 Block_Size <= 内存的 Page_Size (页大小)。
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