通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
在 Linux 系统(比如 CentOS/RadHat、Debian/Ubuntu)上配置 lnmp环境,通过探针查看物理内存使用率:
在疫情期间,小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式,不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
Linux长时间使用会导致cache缓存占用过大,甚至拖累CPU的使用率,可以通过命令手动释放Linux内存,详细教程如下:
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。
脚本 #!/bin/sh ############################## ## 名称: MonitorES.sh ## 描述: 主机利用率超过阈值 判断top占用内存的进程 匹配ES
linux内存管理卷帙浩繁,本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓,通过本文你将了解到以下内容:
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
在linux系统环境的测试开发过程中,我们常常需要评估系统性能,尤其在性能测试工作中,我们需要通过系统资源的监控,从而分析定位系统的性能瓶颈。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况,如果使用率达到80%以上,再运行大程序就能感觉到系统不流畅了,因为在内存紧缺的情况下使用交换分区,频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。
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。
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。
导语 | 当你登陆一台Linux服务器之后,因为一个问题要做性能分析时,你会在第1分钟内做哪些检测呢?本文将详细为你介绍在最开始的60秒,如何在命令行模式下,使用已有的Linux标准工具来进行性能优化检测。 (本文译自Linux文献:Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds. 原文:https://netflixtechblog.com/linux-performance-analysis-in-60-000-milliseconds-accc
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
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。
内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分,内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能。在进行内存优化之前,一定要熟悉Linux的内存管理机制,这里我们重点探讨如何通过系统命令监控Linux系统的内存使用状况。
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
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
利用psutil库可以获取系统的一些信息,如cpu,内存等使用率,从而可以查看当前系统的使用情况,实时采集这些信息可以达到实时监控系统的目的。
项目中的一个需求是获取操作系统的相关信息, 在网上找了相关的资料,发现了一个好的玩意,就是Sigar,它是通过java api的方式来调用程序,基本上能够获取操作系统的全部信息,感觉挺强大的。Sigar(System Information Gatherer And Reporter),是一个开源的工具,提供了跨平台的系统信息收集的API,核心由C语言实现的,它可以被多种语言调用,包括C/C++、java、Perl、Ruby、PHP等,可以收集的信息包括:
在 Linux 系统下,有许多用于性能分析和调试的命令和工具,可以帮助您识别系统瓶颈、优化性能以及调查问题。本文将介绍在性能分析过程中,可能使用到的一些命令。
glances是一个基于python语言开发,可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息,并动态的进行更新,让管理员实时掌握系统资源的使用情况,而动态监控并不会消耗大量的系统资源,比如CPU资源,通常消耗小于2%,glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件,便于以后对报告进行分析和图形绘制,支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
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。
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。
在日常运维工作中,大部分企业都会搭建自己的可视化监控大屏,但是对于小型企业或者是个人玩家来说这样做的成本和难度会大大提高,下面我就分享一个Shell脚本监控Linux服务器的CPU、磁盘、内存。
%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%。
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% 。
psutil是一个跨平台库能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要用来做系统监控,性能分析,进程管理。它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统.
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
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
和top一样,可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。
运维工程师经常使用 Python 编写脚本程序来做监控系统运行的状态。如果自己手动使用 Python 的标准库执行系统命令来获取信息,会显得非常麻烦。既要兼容不同操作系统,又要自己处理解析信息。为了解决的痛点问题,psutil 就横空出世。它的出现无疑是运维工程师的福音。运维小伙伴通过它执行一两行代码即可实现系统监控。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
当我们要学习一个新知识点时,比较好的过程是先理解出现这个技术点的 背景原因,同期其他解决方案,新技术点解决了什么问题以及它存在哪些不足和改进之处,这样整个学习过程是 闭环 的,个人觉得这是个很好的学习思路。
上一章我们介绍了shell编程的语法和应用,在实际生产环境中,Linux的系统运维者经常会查看系统中的各项性能、参数,为了提高查看效率,我们可以编写一些监控脚本以便系统的自动化运维。
S:进程的状态,S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负
在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。
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。
Sigar是Hyperic-hq产品的基础包,是Hyperic HQ主要的数据收集组件。它用来从许多平台收集系统和处理信息。
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。
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。
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
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
尽管使用了繁重的系统监控工具,但一个简单的命令可以显示系统上当前的 CPU 和内存使用情况,从而节省您的时间和精力。使用命令方便、轻巧,并且不会占用太多系统资源来显示正在进行的 CPU 和内存负载。在这篇文章中,我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。
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
kB_read/s(Kilobytes read per second):每秒读取的数据量,单位为KB
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云