[非内部程序,需要安装]它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统资源(CPU、内存、磁盘和网络)使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,我们可获取相应的atop日志文件进行分析。atop是一款开源软件,我们可以从这里获得其源码和rpm安装包。
最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题。这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决;而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的。这也是我不成熟和要反思的地方。这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的通用技术优化,针对业务流程和缓存的优化由于只适用于我们的业务,这里就不再赘述了。本系列会分为如下几篇:
本文主要探讨了数据库系统日志管理器的优化技术。文章首先介绍了数据库系统日志管理器的作用,然后详细阐述了日志管理器在数据库系统中的重要性。接着,文章列举了几种常见的日志管理器优化技术,包括成组提交、异步提交、日志缓冲区管理等。最后,文章通过实验证明了优化日志管理器可以显著提升数据库系统的性能,降低系统崩溃的风险。
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲,Tez 组成非常简单,只有两个组成部分: 数据处理管道引擎,其中一个引擎可以输入,处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机,通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中,以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘,但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG(有向无环图)来组织MR任务。核心
本文主要介绍 TiKV 线程池性能调优的主要手段,以及 TiKV 内部线程池的主要用途。
作为一个前端工程师,大家日常也会维护一些 Node.js 服务,对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性,可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻,所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节,磁盘大小,可用内存,cpu资源网络以及连接他们的组件,都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候,可能会刷出缓存来腾出空间,这时候会导致io过高,所以再发现问题的时候,要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu,高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作,那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu,因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
今天是星期一,也是双十一,问了一圈周边的人,好像没有买东西的居多,大家都是不知道该买啥好,看来像我一样的老年人变多了,工作了一天,累了,写完早点休息了。。。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时,有几个关键点需要注意。首先,传统的基于主机资源的监控方法(如使用率和负载监控)可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
9月的某个上午,业务侧突然反馈线上数据服务响应慢,造成任务积压,正常情况下耗时5ms的服务,单次响应达到了5s量级. 收到反馈后我们马上开始排查服务状况,但发现各项指标很健康,接口平均耗时3ms,p99约为1s,和经验值比无太大差别. 业务侧随后补充反馈是某些请求很慢,感觉是若干pod有问题,当流量打到这几台机器时就会变慢.
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
前言 在微信开发过程中,有时会收到一些反馈说,手机使用微信一段时间后就开始发烫了。为了跟进用户的发烫问题,最开始的时候,我们只能通过日志看看用户在这段时间做了些什么操作,努力去复现问题。 会导致手机发烫的原因很多,有可能只是用户在阳光下使用手机;但也有可能真的是微信某个模块代码有问题,导致当前 CPU 占用过高。这很让人头疼。如果能像查卡顿问题一样,有堆栈就好了。 在 WWDC 2018 What’s New in Energy Debugging,苹果推介了 Energy Log 这种日志来查耗电问题
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。
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。
背景 对于移动应用来说,日志库是必不可少的基础设施,美团点评集团旗下移动应用每天产生的众多种类的日志数据已经达到几十亿量级。为了解决日志模块普遍存在的效率、安全性、丢失日志等问题,Logan基础日志库应运而生。 现存问题 目前,业内移动端日志库大多都存在以下几个问题: 卡顿,影响性能 日志丢失 安全性 日志分散 首先,日志模块作为底层的基础库,对上层的性能影响必须尽量小,但是日志的写操作是非常高频的,频繁在Java堆里操作数据容易导致GC的发生,从而引起应用卡顿,而频繁的I/O操作也很容易导致CPU占用过高
上一篇:【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof,这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后,如何看,以怎么看
注:beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
引言: 某银行采用分布式架构对其核心产品系统进行重构,重构后该系统由多个技术模块和业务模块组成,存在联机交易、异步消息、自动任务、批量等交易形态。各模块之间交互较多,内部交易线复杂,本文结合该系统的性能测试实践分享一些在这种复杂的分布式金融系统中如何定位性能问题并通过调优提升系统性能的经验。 一、性能问题定位方法 1、响应时间分析 系统的性能指标主要体现在响应时间和TPS两点。互联网金融时代,客户的用户体验尤其重要。如果系统响应慢,应优先定位响应时间问题,优化联机交易响应时间。做性能测试时,记录下被测系
在业务一开始上线的时候,我们线上日志级别是 INFO,并且在日志内容中输出了代码位置,格式例如:
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案,使用文件流数据压缩方案优化 io 性能,效果十分显著。这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案,我们有一台专用的日志前置处理服务器,所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化,最后进入到数据仓储中便于后续的分析。
Ceph 集群的部署必须要正确规划, MON 性能对集群总体性能至关重要。 MON 通常应位于专用节点上。为确保正确仲裁,MON 的数量应当为奇数。
Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中,我们将介绍 30 个有趣的工具和服务,帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面,包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧!
很多时候,手机发热发烫。是因为CPU使用率过高,CPU过于繁忙,会导致手机无法响应用户,整体性能降低,用户体验会很差,也容易引起ANR等一些列问题
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍,关注后回复【pdf】获得文档"
每一种收集器的日志形式都是由它们自身的实现所决定的,换而言之,每个收集器的日志格式都可以不一样。但虚拟机设计者为了方便用户阅读,将各个收集器的日志都维持一定的共性,例如以下两段典型的GC日志:
我们经常遇到iowait这个名词,在top命令中,vmstat中,sar命令中,都有它的身影。很多同学按照经验,当看到iowait非常高的时候,一般判定为磁盘I/O有瓶颈,但这并不完全正确。 io并不是一个可靠值。
最近看到了一份收集Kubernetes故障案例的资料,资料由ZalandoTech的高级首席工程师Henning Jacobs加以维护。这个由社区驱动的项目全面介绍了Kubernetes反模式以及为何导致Kubernetes运行错误的原因。
Java应用的线上问题,总结起来大概分为几类:CPU占用高,内存溢出,执行结果不对。
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?
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具,它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,可获取相应的atop日志文件进行分析。
公司的一个ToB系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。
线上的 node 应用不只是跑起来就行了,还要做自动重启、日志、多进程、监控这些事情。
对于分析性大数据存储系统来说,在业界有个很普遍的认识,类似大数据Greenplum,Postgrasql ,Clickhouse等存储系统不支持高并发写入和读取。因此使用这类的大数据存储系统都需特别注意一些使用问题,避免集群服务不可用。
一天下午,大家都在忙着各自的事情,突然小组人员都同时收到了短信提醒,以为是公司发奖金了,很是开心,咋一看“某某客户服务器cpu使用率100%,请及时处理!”原来是告警短信,同时看到钉钉群里发出了大量的告警信息……
S7-1500全系列CPU都支持数据记录功能,在用户程序中可使用数据记录指令,将过程值保存到数据日志文件中。
可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现,排查就不会太难,最多就是把程序调试到各种框架源码,所以这也是为何面试都会问源码,不求都看过,但要有思路知道如何去看能解决问题。
在弄清楚 GC 时间之前,我们先花几分钟来看看 Unix 的 time 命令。以下是使用该命令的一个示例:
国际劳动节又称“五一国际劳动节”、“国际示威游行日”(International Workers' Day或者May Day),是世界上80多个国家的全国性节日。定在每年的五月一日。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及 Full GC 次数过多的问题。
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7,8.0基准性能比较,Mysql8.0主主配置
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。今天给大家分享一篇接口性能优化干货文章。 原文链接:https://juejin.cn/post/7185479136599769125 背景 某公司的一个 ToB 系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想,500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照 100 个线程,那就是单线程 1S 内处理 5 个请求,20
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。
ANR问题,相信是日常应用测试中,各位小伙伴都会遇到的问题。本篇对ANR的类型、原因及出现场景、以及ANR定位与分析思路进行了总结!
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