Linux中基于命令行的性能监控工具：dstat、top、netstat、vmstat、htop、ss、glances 1、dstat – 多类型资源统计工具（需配置epel源） 该命令整合了vmstat 你可以用该命令来监控cpu，内存和网络状态随着 时间的变化。 3、netstat – 显示开放的端口和连接（以centos 6 操作） 它是Linux管理员使用来显示各种网络信息的工具，如查看什么端口开放和什么网络连接已经建立以及何种进程运行在该连接之上。 4、vmstat – 虚拟内存统计信息 vmstat是虚拟内存(virtual memory statistics)的缩写，作为一个内存监控工具，它收集和显示关于内存，进程，终端和分页和I/O阻塞的概括信息 它用来诊断大部分的内存性能问题和其他相关问题。
示例：点击 -> 性能监控 先上效果: monitor1.png 内存监控： /proc/meminfo used=total-(buffers+cached+free) [root@wangzi {1},{2},{3},'{4}')""".format(used,free,cached,buffers,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) 网卡IO监控 '{4}')""".format(net_in,net_out,add_net_in,add_net_out,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) CPU监控 python监控: #! : 固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
内存监控： /proc/meminfo used=total-(buffers+cached+free) [root@wangzi go]# cat /proc/meminfo MemTotal: ,{2},{3},'{4}')""".format(used,free,cached,buffers,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) TCP连接监控 python监控: #! {2},'{3}')""".format(established,time_wait,close_wait,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) 网卡IO监控 : 固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
当我们谈及前端性能的时候，我们究竟想聊什么？ 最近在做前端性能监控的一些事，这篇文章算是前端性能方面的基础知识梳理。 以往说到性能优化大家会认为是网页加载速度的快与慢，其实性能的好与坏也可以约等于用户使用的效率，同样的下面这些： 页面滚动是否平滑 点击按钮后响应是否够快 动画是否流畅， 关键内容是否优先被加载（参考 YouTube ） webview 启动时间是否够短 更低的资源消耗（ cpu 、电量等等） 也都可以是衡量一个网页性能的指标，当然还会有更多。 如何监控？ Synthetic Monitoring：合成监控 合成监控是指在模拟环境中的监控，通常我们自己使用 Lighthouse 去跑一个页面，生成的性能报告就可以认为是合成监控。 优点： 实现简单 采集到的数据维度更高，包括硬件的 对用户无影响 能够生成丰富的图标信息，瀑布图 缺点： 无法还原现实场景 样本数据无法代表现实情况 Real User Monitoring：真实用户监控
但是IO读写的操作非常零散,而且很多第三方框架内都会有写入操作，所以就变得非常难以监控和修改，有没有一种非常简单的方式可以帮助我们去定位这个问题呢？ 而IO监控则是其中的开发测试阶段工具。 简单的介绍下动态Hook,我们可以通过Art虚拟机的机制，在一个方法调用的前后进行钩子操作，然后进行我们所需要的一些动态的监控的操作，已达到我们对于代码的动态监控能力。 IOCanary监控 监控IO是不是意味着只需要有方法能监控到文件的写入读取流就可以了呢？我们先简单的看下腾讯的Matrix的IOCanary是如何实现的。 ? 因为代码的调用顺序其实是会被收集在线程内部的，而这个构造则是在我们IO监控的Open方法内被执行的。
为什么要搭建性能监控平台？ 1.1 需求背景在用 Jmeter 获取性能测试结果的时候， Jmeter 本身带有聚合报告如下图所示：图片这个报告有几个很明显的缺点：只能自己看，无法实时共享；报告信息的展示比较简陋单一，不直观；1.2 2、性能监控平台部署实践2.1 Docker环境本文的重点并不是介绍 Docker，所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作。 使用 Docker + JMeter + InfluxDB + Grafana 到底可以搭建怎样的性能监控平台呢？相比较 JMeter 自带的监控平台，我们搭建的性能监控平台究竟有什么优势呢？
="127.0.0.1" PORT="18118" # 检测nginx进程是否存在 function ping { /sbin/pidof nginx | wc -l } # 检测nginx性能
简介 腾讯云前端性能监控 (RUM) 是一站式前端监控解决方案，用户只需要安装 sdk 到自己的项目中，通过简单配置化，即可实现对用户页面质量的全方位守护，真正做到了低成本使用和无侵入监控。 前端性能监控专注于 Web，小程序等大前端领域，主要关注用户页面性能（页面测速，接口测速，CDN 测速等）、质量（JS 错误，Ajax 错误等），并且通过联动腾讯云应用性能监控实现对前后端监控一体化的打通 针对前端开发者最常遇到的疑难病症，腾讯云前端监控给出了简单易用、性能卓越的解决方案。 相较于后端监控，前端监控更贴近于用户，能高效反馈真实用户使用我们产品过程中的体验，于开发者而言，前端监控是聚焦在技术领域的监控产品，对于产品性能质量提升、发现现网问题都是非常重要的工具。 抽样率可以控制用户侧性能数据上报的比例，其中 100% 表示不抽样，0% 表示完全不上报性能数据，性能数据包括：页面测速，接口测速和静态资源测速。 3.
并发数上升，到底是哪个服务处理能力到了瓶颈，还是Redis性能到了瓶颈，只有找出是哪里的性能问题，才能对症下药。所以，了解redis的一些运维知识能够帮助我们快速判定是否Redis集群的性能问题。 4 使用info也能统计每秒处理的命令数 stat对于性能监控还是很有帮助的。能够获取到每秒处理的命令数还可以通过info Stats。 通过分析慢查询，可以分析项目中哪些地方用到这些命令，及时优化这些命令能够在大流量来临之前杜绝隐患，也能及时对代码进行调优，通过替换存储的数据结构优化查询性能，减少单次请求的耗时。 如果通过外网连接网络延迟会很高，比如跨机房的redis调用，延迟高的情况下使用redis反而比使用本地硬盘读写性能更差。 还有其它影响redis性能的因素，比如内存的使用，持久化策略等。 7 AOF持久化策略影响性能问题 如果数据不需要持久化，或者要求不严格，建议直接禁用掉AOF持久化策略，同时RDB快照的保存时间间隔也要调高一些，比如一小时一次，以此达到更高的性能。
了解了部分JVM运行的原理之后,就要进入实战环节啦.在实际工作中,我们既不需要去实现虚拟机,也不需要对垃圾收集或者内存分配过程进行DEBUG.但是我们经常需要对...
监控系统状态 iostat -x 磁盘使用 iotop 磁盘使用 查看磁盘使用情况 在运维工作中，除了查看CPU和内存之外，磁盘的io也是非常重要的一个指标 有时候，CPU和内存有内存，但系统负载就是很高 硬盘很慢的话，则必然会影响系统性能。那么即使CPU运行速度再快，硬盘跟不上，那么始终会存在瓶颈。
2、提供监控网卡流量的脚本 [root@Allentuns ~]# cat network_traffic.py #! s_out %s %s\n' % (k,v['out'],now) s.sendall(net_in) s.sendall(net_out) time.sleep(5) 3、后台方式运行监控网卡流量脚本 true 5、浏览器查看 Chrome刷新Ghipte的web页面，查看 Ghipte -> servers -> ec2-54-201-82-69 -> weblog(自定义) -> http 会出现以下监控曲线图 目前主流的开源监控有Cacti、Nagios、Zabbix等等，社区活跃，功能强大 Graphite虽然在功能上和社区在无法与此对比，但是在灵活度上还是值得一提的，轻量级的监控程序，更为重要的是Graphite
所以想监控一下这台电脑的性能情况,做一些调整.因为平时是使用这台电脑基本上是用ssh登录,而且想实时关注性能数据. 大概能想到两个方案, 1、获取当前机器的内存和CPU数据,定时发送消息 2、搭建一个简单的性能监控平台 性能脚本 #! send_message_to_group(message_params) message_params = {} message_params['content'] = 'Mac M1电脑的性能 监控平台 架构: prometheus + grafana + node-exporter 安装prometheus 主要用户存储数据 docker pull prom/prometheus prometheus prom/prometheus 安装grafana 前端数据展示 docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana 安装node-exporter 采集机器的性能数据
logstash-input-generator ： 生成测试数据 image.png image.png top -H:查看每个线程的具体负载 ELK的性能主要在logstash ---- Logstash 监控，logstash-input-heartbeat 、zabbix监控 image.png image.png image.png zabbix监控JMX: image.png image.png
[网站渲染时序.png] vue作为一款很卓越的前端开发框架，开发起来很舒服，那性能怎样呢？这个时候就需要使用性能检测相关的api来进行性能数据化，方便我们对网站性能进行优化。 [image.png] Performace API允许访问当前页面性能相关的信息，它用于精确度量、控制、增强浏览器的性能表现。这个API为测量网站性能，提供以前没有办法做到的精度。 Performance API提供了很多方便测试我们程序性能的接口，他除了一些上古版本，在现在的主流浏览器中都能兼容，因此很多优秀的框架也用到了这个API进行测试。 它的值是一个手动设置的回调函数，这个回调函数会在浏览器的资源时间性能缓冲区满时执行。 /时间线面板中启用对组件初始化、编译、渲染和打补丁的性能追踪。
一、 介绍 Prometheus 是一种开源的监控系统和时序数据库，旨在收集和处理大量数据并提供可视化、监控警报等功能。 Prometheus 提供了许多适用于 MySQL 监控的插件和可视化界面，让用户可以方便地监控 MySQL 数据库的健康状态、性能指标以及异常情况。 下面是使用 Prometheus 进行 MySQL 性能监控的步骤： 二、mysql 指标采集器安装与使用 步骤1：安装和配置 Prometheus 首先需要安装和配置 Prometheus，可以参考官方文档进行操作 /mysqld_exporter --config.my-cnf=my.cnf & 步骤7：可视化监控数据 使用 Grafana 等数据可视化工具，将 MySQL 的监控指标展示分析出来。 例如，可以展示 CPU 使用率、磁盘 I/O 速度、网络连接数、线程数等各种监控数据。
在使用操作系统的过程中，我们经常需要查看当前的性能如何，需要了解CPU、内存和硬盘的使用情况；本节介绍的这几个工具能满足日常工作要求 监控CPU 查看CPU使用率 $sar -u eg: $sar - 99.50 09:04:01 AM all 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 后面的两个参数表示监控的频率 -sh `ls` 综合运用 当系统中sar不可用时，可以使用以下工具替代：linux下有 vmstat、Unix系统有prstat eg：查看cpu、内存、使用情况：vmstat n m （n 为监控频率 、m为监控次数） [/home/weber#]vmstat 1 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- - 当需要持续的监控应用的某个数据变化时，watch工具能满足要求；执行watch命令后，会进入到一个界面，输出当前被监控的数据，一旦数据变化，便会高亮显示变化情况； eg：操作redis时，监控内存变化
本篇主要说明如何监控JVM内部运行的信息，使用相关工具和命令。来帮助我们了解和解决问题。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
CPU温度监控 yum install lm_sensors -y 硬盘 yum install hddtemp -y 当前CPU温度可以执行sensors显示 硬盘温度通过命令hddtemp /dev 如果通过Zabbix进行监控，写个脚本，进行传数据即可。
腾讯黑石物理服务器2.0（CPM)是一种包年包月的裸金属云服务，为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务，您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量，获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
