假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置,仍然可能会出现OOMKilled问题,您想知道为什么吗?
我们日常经常会提及系统资源的使用状况,那么系统资源具体是指什么呢?其实系统资源主要分为两种,运行资源和存储资源
导读:在使用数据库的过程中,内存不足常常会引起数据库异常。但是内存不足,又会为数据库带来哪些具体的影响呢?本次,我们将通过某客户现场数据库在某个时段内性能严重下降的案例来展示由于主机内存不足而造成数据库日志写入卡顿的问题分析过程。通过本案例,我们也可以对相关问题的分析方法及解决建议有一些深入的了解。
Elasticsearch( ES )是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎,在日志分析(主要应用场景)、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用,几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
Arthas的大名想必大家都听过,它是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等。
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。
有时候碰到服务器CPU飙升或者程序卡死之类的问题,一般都不太好定位。这类bug一般都隐藏的比较深并且还可能是偶发性的,比较棘手。
OSHI是一个免费的基于JNA(本机)的Java操作系统和硬件信息库。它不需要安装任何其他本机库,旨在提供 跨平台实现以检索系统信息,例如操作系统版本、进程、 内存和 CPU 使用率、磁盘和分区、设备、传感器等。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
在系统运行过程中,由于各种服务、应用、进程等长时间的运行,势必会产生各种问题,这些问题很反馈在内存的特性中,下面就来看一下几个最常见的内存故障及其解决方案。
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU,通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高,考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
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。
对于Orabbix监控Oracle来说,它是提供了一个相对轻量级的客户端来综合监控多个数据库实例。从这一点来看,它的角色有点类似于工作中使用的SQLDeveloper或者toad这类的工具。 在之前的章节中,先花了些篇幅去比较zabbix和grid control,其实从功能上来看,基于zabbix的Orabbix的监控功能要有限的多。提供的默认模板中,监控触发器不到20个。 自己梳理了一下,默认的监控触发器在15个左右。 故障类型报警对应项错误类型报错简述数据库没有数据响应Oracle:aliveHigh
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。
集群内节点负载过高,频繁脱离集群,引起健康状态变化,节点分片未分配,影响集群业务。
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
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。
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:
比如一秒内有100个cpu时间片,这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用,就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
本文参考Flink1.10官方多篇文章相关知识收集、翻译、整合和内化而写成的关于Flink内存模型详解的文章,其中Job Manager、Task Manager和Client 分别是什么,各自之间的运行关系怎样,任务运行过程中所使用任务槽和资源情况的内存模型构成详解,内存设置需要配置哪些参数,参数功能描述等。暂时不熟悉Flink相关概念的童鞋自觉查阅笔者以往分享关于Flink术语基本概念的文章链接:Flink优化器与源码解析系列--Flink相关基本概念。
前段总结 彻底深入理解和分析Java中内存溢出OutOfMemoryError 和此文是姐妹篇。前面总结的是内存问题,本文总结的是cpu问题。
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%
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
让Java应用程序运行是一回事,但让他们跑得快就是另外一回事了。在面对对象的环境中,性能问题就像来势凶猛的野兽。但JVM的复杂性将性能调整的复杂程度增加了一个级别。这里Refcard涵盖了JVM internals、class loading(Java8中更新以映射最新的元空间)、垃圾回收、故障诊断、检测、并发性,等等。
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
Java是目前软件开发领域中使用最广泛的编程语言之一。Java应用程序在许多垂直领域(银行、电信、医疗保健等)中都有广泛使用。Refcard的目的是,帮助开发者通过专注于JVM内部,性能调整原则和最佳实践,以及利用现有监测和故障诊断工具,来提升应用程序在商业环境中的性能。
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。
发现46b1对应的线程为Parallel GC Threads,这个就是JVM下的GC线程,它在频繁的进行垃圾回收。
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。
响应时间长、超时,甚至不响应,这是最直观的表现;而CPU使用率极高或极低,频繁出现Full GC,这些需要借助系统日志或者监控辅助发现。
GC 会分配堆段,其中每个段都是一系列连续的内存。 置于堆中的对象归类为 3 个代系之一:0、1 或 2。 代系可确定 GC 尝试在应用不再引用的托管对象上释放内存的频率。 编号较低的代系会更加频繁地进行 GC。 对象会基于其生存期从一个代系移到另一个代系。 随着对象生存期延长,它们会移到较高代系。 如前所述,较高代系进行 GC 的频率较低。 短期生存的对象始终保留在第 0 代中。 例如,在 Web 请求存在期间引用的对象的生存期较短。 应用程序级别单一实例通常会迁移到第 2 代。 当 ASP.NET Core 应用启动时,GC 会:
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。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
PS:什么是SReclaimable?在linux内核中会有许多小对象,这些对象构造销毁十分频繁,比如i-node,dentry。那么这些对象如果每次构建的时候就向内存要一个页,而其实际大小可能只有几个字节,这样就非常浪费,为了解决这个问题就引入了一种新的机制来处理在同一页框中如何分配小存储器区,这个机制可以减少申请和释放内存带来的消耗,这些小存储器区的内存称为Slab。meminfo文件中标识了Slab的大小,而SReclaimable是指可收回Slab的大小。
星球一位小伙伴面试了 网易,遇到了一个 性能类的面试题:CPU飙升900%,该怎么处理?
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云