问题描述 前几天线上服务器某个Tomcat进程突然间歇性CPU占用率100%，这个并不是突然性的，而是有规律的，Top了一下基本每隔30s飙升一次，坐等5s左右回落。...虽然这酱紫，由于是多核CPU，外加其实并没有多少真实用户在访问，也并不影响什么。...这就奇了怪了，推测是不是某个服务有定时统计的请求，由于项目中使用了Dubbo，但是也并没有嵌入统计配置，此路不通。 既然这样不妨分析一下到底是Tomcat进程中的那个线程导致CPU飙升的。...首先使用Top命令找到CPU飙升的进程PID，然后执行以下命令，查找导致问题的线程。...#8564为进程号PID top -H -p 8564 等待一段时间，找出CPU飙升的线程ID，然后转十六进制 #172为线程ID printf %x 2212 然后执行以下命令，定位CPU飙升的线程堆栈信息
为了方便用户空间程序，内核还提供了一个用户空间节拍率 USER_HZ，它总是固定为 100，也就是 1/100 秒。...其他列则表示不同场景下 CPU 的累加节拍数，它的单位是 USER_HZ，也就是 10 ms（1/100 秒），所以这其实就是不同场景下的 CPU 时间。 当然，这里每一列的顺序并不需要你背下来。...的确，top 和 ps 是最常用的性能分析工具： top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。 ps 则只显示了每个进程的资源使用情况。...不过需要注意，top 默认显示的是所有 CPU 的平均值，这个时候你只需要按下数字 1，就可以切换到每个 CPU 的使用率了。...CPU 使用率过高怎么办？ 通过 top、ps、pidstat 等工具，你能够轻松找到 CPU 使用率较高（比如 100% ）的进程。接下来，你可能又想知道，占用 CPU 的到底是代码里的哪个函数呢？
网御星云防火墙CPU使用率100%解决方案 前几天收到河南某地方性银行出现的故障：网御星云防火墙CPU使用率一直处于100%的状态， 于是前去现场检查设备 发现 1.该防火墙策略做的并不多； 2....该防火墙当前的出入端口流量也并不大； 可以排除防火墙的工作负载过大导致CPU满载。...3.查看日志也只能获取CPU使用率100%的信息 回想在出现故障开始到现场检查的这段时间，收到过几次现场工程师发来的几张截图，在重新翻看记录的时候发现 ? ?...这两张图在不同的时间 显示内存也一直保持在58%，心想这是不是性能显示的这程序有故障， 于是咨询网御原厂的一朋友，了解到部分设备出现过此问题， 由于设备长时间运行 cpu时间过长 导致变量溢出、cpu...利用率计算错误、持续保持100%，解决此BUG，需要打补丁。
/ sum(rate(node_cpu_seconds_total[1m])) by (instance) ) * 100 面板是属于某一个 Dashboard 的，所以我们需要先创建一个 Dashboard...(instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$hosts"}[1m])) by (instance) * 100 空闲CPU：...(node_cpu_seconds_total{instance=~"$instance"}[1m])) by (instance) ) * 100 用同样的方式再新增一个查询用户 CPU 使用率的语句...： 如果我们选择查询所有节点的 CPU 使用率，那么最终的效果如下所示：（这样就可以看到总使用率和用户使用率了）。...、使用了多少内存等信息了，其实对于内存的使用率数据要求就不是那么高了，我们可以少绘制几个使用率的数据点，可以提高 Grafana 的性能。
导入仪表板后，从Prometheus数据源显示的可视化图表可见，包括Node Exporter和kube-state-metrics的图表。...，其中包含四个用于计算主机负载、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率的录制规则。...node_cpu_usage：使用irate函数计算CPU使用率的变化率，然后使用avg函数进行平均，最后使用数学运算将结果转换为百分比。...以下是配置用于监视主机负载、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率的告警规则的示例： 要修改告警规则，执行以下命令： kubectl get cm observability-server-prometheus-server...描述提供了有关告警的附加信息，说明“CPU使用率为{{ $value }}%”。
Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。...，获取内存使用率： 接下来在右侧属性区域设置单位、最小值为 0、最大值为 100： 同样的，如果选择多个节点的时候显示不够友好: 需要在 Legend 地方配置显示的标签 {{instance}}，然后添加一个...Rename by regex 的转换器： 条形仪表盘 除了上面标准的仪表盘面板之外，还有条形仪表盘，该面板可以显示一个或多个条形仪表，同样我们可以用来展示 CPU 使用率、内存使用率等。...方向，显示模式为 Retro LCD，同时设置显示的单位为 Percent (0-100)，最小值为 0.1，最大值为 100，这样就将 CPU 使用率用条形仪表盘的形式展示出来了，用同样的方式添加内存使用率的展示...|xfs", mountpoint="/"} * 100 要在 Grafana 的面板中查询最大分区使用率，这里我们需要先将最大分区的获取通过参数进行配置，添加一个名为 maxpoint 的参数，查询语句为
大小的 80%，那么可以考虑适当调大 server.grpc-concurrency 以控制该线程池使用率在 80% 以下（即 Grafana 上的指标低于 80% * server.grpc-concurrency...此时建议采取如下调优操作： 将 Raftstore 线程的整体 CPU 使用率控制在 60% 以下。...由于存在 I/O 请求，理论上 Raftstore 线程的 CPU 使用率总是低于 100%。...如果 CPU 使用率高于 80%，可以考虑再增加其大小。...通常建议根据业务负载特性调整其 CPU 使用率在线程池大小的 60%～90% 之间（如果用户 Grafana 上 TiKV-Details.Thread CPU.Unified read pool CPU
中就有一个空的面板，点击 Add an empty panel 即可开始添加面板： 进入面板编辑器后即可添加面板了，中间位置是查询语句的显示结果，下方是用于配置查询语句的地方，左侧可以选择面板显示的类型...比如我们现在就要来查询节点的 CPU 使用率，前面在 node_exporter 章节中已经学习了该监控数据的查询语句为 (1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode...="idle"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) ) * 100，只需要将该语句填充到查询的...这里我们点击左边的 Variables 添加一个变量，变量支持更具交互性和动态性的仪表板，我们可以在它们的位置使用变量，而不是在指标查询中硬编码，变量显示为 Dashboard 顶部的下拉列表，这些下拉列表可以轻松更改仪表板中显示的数据...，比如重新修改CPU使用率的查询语句： 用同样的方式给内存使用率添加根据节点过滤的参数： 回到 Dashboard 页面就可以根据我们的下拉框来选择需要监控的节点数据了，定义参数的时候如果选择了可以选择所有
监控linux服务器 node_exporter 概述 node_exporter：用于*NIX系统监控，使用GO语言开发的收集器 使用文档：https://prometheus.io/docs/guides.../promtool check config prometheus.yml kill -hup [pid] 监控CPU，内存，硬盘 CPU使用率： 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total...{mode="idle"}[5m])) by (instance)*100) 内存使用率： 100 - (node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes...+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 硬盘使用率： 100 - (node_filesystem_free_bytes...查看服务状态 image.png 使用grafana展示监控数据 grafana：开源的度量分析和可视化系统，初始密码admin 下载地址：https://grafana.com/grafana/download
，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记 6、过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。...： prometheus 的 WEB 界面上提供了基本的查询，查询条件如下： 1.POD内存使用率 sum(container_memory_rss{container!...="POD"})by(pod) * 100 != +inf 2.POD的CPU使用率 sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!...=""}/100000) by (pod,namespace)) * 100 3.POD的文件系统使用量 sum(container_fs_usage_bytes{image!...测试完好 添加插件 这样我们的数据可以正常显示
轻松安装exporter，从Grafana一键式部署，或使用kubectl手动部署 Heapster中不可用的群集级别指标，例如CPU容量与CPU使用率。...集群指标 Pod容量/用途 内存容量/使用率 CPU容量/使用率 磁盘容量/使用率 节点，容器和容器概述 节点指标 中央处理器 可用内存 每个CPU的负载 读取IOPS 写入IOPS 实用率 网络流量/...秒 网络数据包/秒 网络错误/秒 Pod/容器指标 内存使用情况 网络流量 CPU使用率 读取IOPS 写入IOPS 2.2、插件安装 进入pod或者将插件离线下载后上传到/var/lib/grafana...，该插件还提供了另外5个Dashboard供我们来跟踪集群的各种性能指标 node dashboard 带有节点指标的Dashboard，它可以显示资源的使用情况，例如CPU利用率、内存消耗、空闲/iowait...模式下的CPU时间百分比以及磁盘和网络的状态 pod dashboard 可以根据所选择的Pod来显示对应的资源使用情况 deployments dashboard 以Deployment为维度来显示对应的资源对象相关的资源使用情况
背景： 虽然在 DTLE 的文档里提供各种监控项的介绍，但是对于不熟悉 prometheus 和 grafana 配置的同学来说上手还是有些难度的。...run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana 在浏览器上访问 grafana 的页面 http://${grafana_server_ip}:...panel 以添加一个CPU使用率监控为例配置一个 panel 四、常用的监控项 nomad 所有监控项：https://www.nomadproject.io/docs/operations/...-100) CPU使用率(DTLE ) rate(process_cpu_seconds_total{instance="dtle-src-1"}[60s]) * 100 Misc / Percent(...0-100) CPU使用率(nomad) rate(process_cpu_seconds_total{instance="nomad-src-1"}[60s]) * 100 Misc /Percent
annotations: summary: "MySQL中CPU使用率过高" description: "MySQL服务器的CPU使用率超过90%。"...MySQL Grafana仪表板对于MySQL的Grafana仪表板，您可以查找或创建一个适合您需求的仪表板。...: critical annotations: summary: "PostgreSQL中CPU使用率过高" description: "PostgreSQL服务器的CPU使用率超过...MongoDB Grafana仪表板对于MongoDB的Grafana仪表板，您可以查找或创建一个适合您需求的仪表板。...: critical annotations: summary: "Cassandra中CPU使用率过高" description: "Cassandra服务器的CPU使用率超过
CPU 使用率变化图，但是这个图还有许多缺陷，例如：左边栏的数值太小了无法调整，下面的图标信息无法定制化等等。...例如我这里是用来显示 CPU 的变化率的，所以我填入的是：「rate(system_cpu_usage[1m])」，这表示使用 1 分钟的数据变化率来显示 CPU 的变化情况。...我们可以通过左下角的 Query 来增加显示的数据。例如我这里使用了 3 个图例数据来分别显示：1 分钟的 CPU 使用率情况、5 分钟的 CPU 使用率情况、15 分钟的 CPU 使用率情况。 ?...Axes 轴 用来设置轴的相关信息，例如：X/Y轴的显示单位，X/Y轴的最小最大值等。 ? 例如在显示 CPU 使用率时，CPU 使用率的数据是 0-1，但是默认是显示成小数，如下图所示： ?...例如 CPU 使用率的例子，我设置了超过 3% 就高亮成红色（Critical）。 ? 最终效果如下图所示： ? 总结 我们通过一个 CPU 使用率的例子，将 Grafana 图表的配置都过了一遍。
基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后，我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后，我们会简要介绍Grafana，并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE： 使用率（Utilization...4.5.1 USE方法 CPU使用率 名为node_cpu_seconds_total的指标是主机上CPU使用率 ?...我们将查询每个实例的idle使用率，它已经是一个比率，将它乘以100转换为百分比 avg(irate(node_cpu_seconds_total{job="node",mode="idle"}[5m]...)) by (instance) * 100 可用100减去这个值 ，结果就是CPU使用率的百分比 100 - avg(irate(node_cpu_seconds_total{job="node",...proxy设置更加实用一些，因为连接部分交由Grafana服务负责 ? 单击"Add"按钮就可以完成新数据源的添加。在界面上，现在可以看到我们的数据源显示。
传送门：https://grafana.com/grafana/dashboards 里面可以输入关键词搜索，还有相应的下载量排名或评分排名。...PromQL 表达式可以用于以下目的： 指标数据 指标数据 指标数据 标数据进行聚合 PromQL 表达式使用以下语法： [指标名] [操作符] [值] 例如，以下表达式将查询 CPU 使用率的指标数据...： cpu_usage 以下表达式将查询 CPU 使用率的指标数据，并将其限制为 100%： cpu_usage < 100 以下表达式将计算 CPU 使用率的指标数据的平均值： avg(cpu_usage...) 以下表达式将将 CPU 使用率的指标数据按主机聚合： by(host) cpu_usage PromQL 语言具有丰富的功能，可以满足各种监控需求。...以下是一些常用的 PromQL 表达式： 查询指标数据 cpu_usage 过滤指标数据 cpu_usage < 100 计算指标数据 avg(cpu_usage) 对指标数据进行聚合 by(host
Alert 选项卡中添加和配置告警即可，可以使用现有查询构建和可视化告警，所以我们需要前往仪表板的图形面板中进行配置，这里我们同样以 CPU 使用率这个面板进行说明。...进入 CPU 使用率的面板编辑页面： 在编辑页面图形下方有 Query、Transform、Alert 三个选项卡，前两个我们都已经使用过了，这里需要使用到的是 Alert 这个选项卡： 但是我们切换到...首先我们需要在该面板中添加一个没有变量的查询语句，该语句用于报警使用，比如我们对节点总的使用率进行监控报警，添加新的查询语句 (1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{instance..."}[5m])) by (instance) ) * 100，去掉对节点参数的使用，因为 Grafana 的报警不支持多维数据，所以这里我们暂时只对 node1 节点进行监控，然后需要将该查询设置成 Disable...图片是无法显示的，所以如果设置成 local 的时候邮件中的图片可能也不能显示了，因为这个时候是直接一张图片链接。
它与所有流行的操作系统兼容。Ward使用OSHI，这是一个免费的Java库，用于检索操作系统和硬件信息。它共享操作系统版本，内存，处理器，磁盘和分区，CPU使用率等信息。...集成的Prometheus和Grafana设置是一个强大的环境，可高效地监控服务器。...Prometheus服务器会定期收集所有数据，Prometheus成为Grafana的数据源，并且Grafana在仪表板上可视化所有指标。甚至可以在Grafana中选择查询要可视化的指标。...系统状态选项卡显示有关RAM使用率，CPU平均负载，CPU使用率，CPU和RAM进程，CPU温度和Docker进程的信息。Linux Dash支持WebSocket来提供实时系统数据可视化。...Conky可以在许多不同的平台上运行，比如Windows，Linux，Mac OS和大多数BSD上运行。它使用简单的文本或总线进度条，以及使用不同字体和颜色的图形窗口显示信息。
Redis指标：可以使用redis_exporter，这是一个为Prometheus设计的Redis指标导出器。它可以收集和导出Redis的性能指标，如命令统计、内存使用情况、CPU使用率等。...这些仪表板通常包括关键性能指标，如命令统计、吞吐量、延迟、内存使用、CPU使用率、网络带宽等。...Kafka 后端服务 Grafana Dashboard有许多可用于 Kafka 的 Grafana 仪表板，您可以根据需要选择一个适合您的仪表板。...这些仪表板通常包括吞吐量、延迟、队列大小、CPU 使用率、内存使用量、错误率、重试次数、客户端连接数等关键性能指标的图表和可视化。...这些仪表板通常包括任务吞吐量、任务延迟、队列长度、内存使用、CPU 使用率、任务成功率、任务失败次数、任务重试次数、连接错误、工作进程数量、工作进程负载等关键性能指标的图表和可视化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
