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zabbix cpu

标签:zabbix cpu值首先,现在的CPU都是多核的,所以参数里默认显示的一个核心的参数,而不是总和,解决方法。 blog.chinaunix.netuid-9532975-id-4488555.html本文出自 “悟透的杂货铺” 博客,请务必保留此出处http:wutou.blog.51cto.com6150961733284Zabbix监控CPU 与实际值不符合,标签:zabbix cpu值原文:http:wutou.blog.51cto.com6150961733284

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cpu均衡(python)

+)    f.write(str(content))    f.close()cpu_num = get_cpu_core_num() if cpu_num < 4:    print small cpu sys.exit()if cpu_num > 16:    print too many cpu cores, this program not support!

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    python-检测cpu

    近期研究nagios,特意写了检测cpu的python脚本(有借鉴网上资料),顺道练练python脚本,以下采用2种方法获取cpu。1、读取cpu文件:#! usrbinenv python#-*- coding:utf-8 -*-cpu检测 for nagiosimport sysdef check_load():    loadf=open(procloadavg load5avg,load10avg,load15avg)        sys.exit(0) if __name__ == __main__:    check_load()2、调用python的os模块获取cpu :#! usrbinenv python#-*- coding:utf-8 -*-cpu检测 for nagiosimport os,sysdef check_load():    (d1,d2,d3)=os.getloadavg

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    CPU高(CPU load average)场景1

    问题背景:客户反馈机器使用非常卡顿,通过 top 命令可以看出,机器CPUCPU load average)非常高CPUCPU load average)趋于大于CPU核数时,说明服务器异常 CPU高一般原因为内存使用异常或磁盘性能异常导致观察机器中top数据,发现内存使用率正常,但wa值很高,%wa指CPU等待磁盘写入完成的时间,怀疑磁盘性能过高导致? 通过 iotop 过滤到占用磁盘ID非常高的线程 ID(TID),其实这里已经可以看到进程信息了,再通过 PS命令过滤线程ID确认业务进程,kill 进程后CPU降下来了同时通过 iostat 可以看出磁盘读流量偏高

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    详解Linux CPUCPU使用率

    CPUCPU使用率这两个从一定程度上都可以反映一台机器的繁忙程度.cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait 以上分析可以看出,一台机器很有可能处于低cpu使用率高的情况,因此看机器的繁忙程度应该结合两者,从实际的使用情况观察,自己的一台双核志强2.8GHZ,2G内存的机器在平均到50左右,cpu使用率才接近 因此在cpu还空闲的情况下,如何提高io响应是减少的关键,很多人认为到几十了机器就非常繁忙了,我倒觉得如果这个时候cpu使用率比较低,则高可能不能很好说明问题,一旦cpu处理的进程处理完后, 真到cpu使用率一直90%以上,即使平均只有个位数(比如某一个进程一直在运算),那机器其实也已经繁忙了~其实,在前面的文章中,也有写到cpu使用率低高,原因分析 cpu使用率低,但是load很高 推广开来,n个CPU的电脑,可接受的系统荷最大为n.0。CPU-多核处理器芯片厂商往往在一个CPU内部,包含多个CPU核心,这被称为多核CPU

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    性能测试-cpucpu利用率

    概述做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU  Linux中,进程分为三种状态:   阻塞的进程blocked process   可运行的进程runnable process 通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况CPU(load)   它指的是正在运行(running)和准备运行(runnable)的进程的总数,也就是是等待处理的任务队列load-average wait)  - 没有被停止cpu的计算  CPU数量和CPU内核数都会影响到CPU,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。   两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,除去CPU性能上的差异,CPU是基于内核数来计算的。 “有多少内核,就有多少load”。如单核为1.00,双核为2.00.以此类推。 举例说明cpu大家都要坐电梯坐电梯。假设一部电梯能站10个人,那当1-10人坐电梯时,可以认为电梯的load1; 如果有15个人要坐电梯,那就是说能有10人直接上过山车,另外5人需要等待。

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    CPU

    一.简介使用top或者uptime命令可以看到cpu平均,1,5,15分钟 平均包括以下几个部分:正在运行的进程。正在使用cpu做计算的进程,ps看到R 也就是running。等待运行的进程。 平均是指单位时间内,处于可运行状态和不可中断状态的进程数。如果是多个cpu,先计算每个cpu的平均,再求和平均并非使用率。 cpu顶多100%,不可能120%使用率,但可以是200%,因为还有等待运行的进程。二.合理的理想情况下,5个cpu为5是最好的,都满。 当1分钟,5分钟,15分钟相差不大,说明系统很稳定当1分钟小于15分钟,说明过去15分钟很高,当前正在降低当1分钟大于15分钟,说明正在增加,过去15分钟比较低当平均超过cpu核心数70% 但是:当有10个cpu核心时,显示1则说明可能有一个cpu,也可能是10个cpu都使用10%当有10个cpu核心时,显示10则说明可能有一个cpu,并有900%任务在等待,也可能10个cpu

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    Linux CPU过高问题排查

    CPU过高异常排查实践与总结CPU过高异常排查实践与总结观察各个进程资源使用情况,可以看出进程id为682的进程,有着较高的CPU占比1.2 定位具体的异常业务这里咱们可以使用 pwdx 命令根据 CPU过高异常排查实践与总结CPU过高异常排查实践与总结可得出结论:该进程对应的就是数据平台的web服务。 CPU过高异常排查实践与总结CPU过高异常排查实践与总结可得出结论:是系统中一个时间工具类方法的执行cpu占比较高,定位到具体方法后,查看代码逻辑是否存在性能问题。 上线后观察服务器cpu使用率,对比异常时间段下降了30倍,恢复至正常状态,至此该问题得已解决。? CPU过高异常排查实践与总结CPU过高异常排查实践与总结4、总结在编码的过程中,除了要实现业务的逻辑,也要注重代码性能的优化。

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    Linux CPU过高排查方法

    问:如何定位是哪个服务进程导致CPU,哪个线程导致CPU,哪段代码导致CPU? 步骤一、找到最耗CPU的进程工具:top方法:执行top -c ,显示进程运行信息列表键入P (大写p),进程按照CPU使用率排序图示: image.png如上图,最耗CPU的进程PID为10765步骤二 :找到最耗CPU的线程工具:top方法:top -Hp 10765 ,显示一个进程的线程运行信息列表键入P (大写p),线程按照CPU使用率排序图示: image.png如上图,进程10765内,最耗CPU pstackjstackgrep方法:jstack 10765 | grep ‘0x2a34’ -C5 --color打印进程堆栈通过线程id,过滤得到线程堆栈图示: image.png如上图,找到了耗CPU

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    教你如何查看Linux的CPU

    记得博主以前被问到 CPU 如何才算高的时候,出过一次糗,具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 算法教程,科普一下。 五、那么,本文开头的 CPU 分担到每个 CPU 上的是多少呢?那就要看我这台服务器有一共有多少个内核了。 前面我们说 CPU 是基于 CPU 内核数计算的,那么以前十五分钟的平均数 10.49 为例,我们可以得出,这台服务器每个 CPU为 5.245,再分配到内核上,每个内核的为 2.6 这个是否是合理的呢?那就要看理想 CPU 的标准是什么样子的了。六、CPU 为多少才算比较理想?这个有争议,各有各的说法,我个人比较赞同 CPU 小于等于 0.7 算是一种理想状态。 上面提到的我那台服务器,是双核又 CPU,等于是有 4 个内核,每个内核的为 1 的话,总为 4。这就是说,如果我那台服务器的 CPU 长期保持在 4 左右,还可以接受。

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    详解Linux系统的CPU均值

    上一篇文章的最后,作者提到了文章的参考来源,我特意前往访问了下,发现写得非常不错,特转过来,可以结合阅读,以便更容易理解 CPU 这个概念。 均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到,它们可能会显示成这个样子:load average: 0.09, 0.05, 0.01很多人会这样理解均值:三个数分别代表不同时间段的系统平均 数字越高,说明服务器的越 大,这也可能是服务器出现某种问题的信号。 而事实不完全如此,是什么因素构成了均值的大小,以及如何区分它们目前的状况是 「好」还是「糟糕」? 那么它的均值在 3.00 是很正常的。 在多处理器系统中,均值是基于内核的数量决定的。 所以,单处理器已经在的情况下,双处理器的满额的情况是 2.00,它还有一倍的资源可以利用。多核与多处理器先脱离下主题,我们来讨论下多核心处理器与多处理器的区别。

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    一文读懂 | CPU均衡实现

    为了避免这个问题的出现,Linux 内核实现了 CPU 可运行进程队列之间的均衡。接下来,我们将会介绍 CPU 间的均衡的实现原理。 所以,要解决 CPU不均衡的方法就是:将最繁忙的 CPU 可运行进程队列的一些进程迁移到其他比较空闲的 CPU 中,从而达到 CPU均衡的目的。 CPU均衡实现要实现 CPU 间的均衡,只需要将最繁忙的可运行队列中的一部分进程迁移到空闲的可运行队列中即可。 所以,Linux 内核会优先对使用相同 CPU 缓存的可运行队列之间进行进程迁移。1. CPU均衡触发时机当 CPU不均衡时,内核就需要对 CPU 进行均衡。 由于对 CPU 进行均衡可能会导致 CPU 缓存丢失,所以对 CPU 进行均衡不能太频繁(需要隔一段时间才能进行)。

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    解决envoy cpu不均衡问题

    通常,Envoy被编写为100%无阻塞,对于大多数工作,我们建议将工作线程的数量配置为等于计算机上的硬件线程的数量。 对于大多数工作,内核在平衡传入连接方面做得非常好。 但是,对于某些工作,尤其是那些具有少量非常长的连接(例如,服务网格HTTP2gRPC出口)的工作,可能需要让Envoy强制平衡工作线程之间的连接。

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    下班前的一个CPU过高问题

    下班前的一个CPU过高问题背景介绍: 今天双十一,公司的某个业务在7:00钟有个活动。问题现象: 下午大概6点40下班的时候,服务器开始频繁报警,报警的内容是存在未使用索引的慢日志。 7:00前几分钟,服务器开始出现卡顿,查看CPU使用率100%,每个核都是100%左右。 解决的过程:第一阶段: 6:40查看监控,发现CPU的使用率已经有点高了,但是没有到达100%,大概60%~70%左右。 经过关闭这个日志,慢日志的数量增长明显减少,CPU的压力也瞬间下来。一切恢复正常,整个过程持续时间大概10分钟左右。 于是先查看监控,发现CPU使用率已经又开始上升到60%左右,并且一直在往上升。登录服务器查看CPU真实使用率,已经上升到90%左右,服务器又出现明显卡顿。

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    CPU、磁盘同时飙升的问题分析

    从监控数据中心不难看出,15:30分左右出现了一个CPU利用率的激增,服务器的也飙升比较严重,除此之外,磁盘的使用率已经达到了100%,看起来服务器的状态已经相当危险了。 ,然后当前的已经飙升到29倍了,服务器的压力相当大了。 3、从磁盘的状态来看,磁盘的IO也是满的,是否产生了大量的慢日志,导致磁盘激增? 于是我查询了所有实例的慢日志文件增长情况,发现慢日志的几乎没有什么增长。这个问题就比较奇怪了。 可以看到,CPU和磁盘使用率发生了一个比较明显的下降。 一点反思:0、本例子中,CPU的升高和的升高其实是由磁盘的IO打满导致其他系统任务出现等待。 当解决了磁盘上的问题之后,CPU问题会直接消失。1、在解决问题的过程中需要全称记录现场日志。方便后续还原问题。

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    【译】了解Linux CPU-您何时应该担心?

    这基本上是CPU。 “汽车”是指使用CPU时间(“过桥”)或排队使用CPU的进程。 Unix将其称为运行队列长度:当前正在运行的进程数与正在等待(排队)的进程数之和。 因此,理想情况下,您的CPU应保持在1.00以下。 就像桥接运算符一样,如果您暂时获得高于1.00的峰值,您仍然可以…但是当您始终高于1.00时,您就需要担心。 在两层桥梁上,为1.00表示其容量为50%时-只有一个车道已满,因此还有另一个完整车道可以填充。与CPU相同:1.00的是单核机箱上的CPU利用率为100%。 在双核计算机上,为2.00就是100%CPU使用率。Multicore vs. multiprocessor当我们讨论主题时,让我们谈谈多核与多处理器。 尽管有这些细微之处,但为了确定CPU值,内核总数是重要的,无论如何 这些内核分布在许多物理处理器上。这引出了两个新的经验法则:-“核数=最大”经验法则:在多核系统上,您的不应超过可用核数。

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    利用 Arthas 精准定位 Java 应用 CPU 过高问题

    作者:张云翔团队:安全技术最近我们线上有个应用服务器有点上头,CPU总能跑到99%,我寻思着它流量也不大啊,为啥能把自己整这么累?于是我登上这台服务器,看看它到底在干啥! 基本的安装使用可以参考官方文档:https:alibaba.github.ioarthas 这次我们利用它来排查CPU高的问题。 CPU过高一般是某个或某几个线程有问题,所以我们尝试使用第一个命令:thread,这个命令会显示所有线程的信息,并且把CPU使用率高的线程排在前面。 112, NEW: 0, RUNNABLE: 26, BLOCKED: 0, WAITING: 31, TIMED_WAITING: 55, TERMINATED: 0ID NAME STATE %CPU TIME108 h..ec-0 RUNNABLE 51 4011:48 100 h..ec-2 RUNNABLE 48 4011:51...为了方便阅读,删掉了一些不重要的信息可以看到,CPU资源几乎被前两个线程占满

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    悬镜安全扫描导致4核cpu使用率400%

    12获取应用列表吞吐量(reqs):24.34报错率:0%95%分位的平均响应时间(ms):5330并发量:100持续时间:300s数据分析:qps24较低,曲线有毛刺,4核cpu已打满400%测试时间 :2021-11-24 21:20:18 到2021-11-24 21:25:45【排障过程】17:00 研发一开始以为是sql慢查询导致cpu资源占用打满,TDsql全局搜索慢qls也没监测到17:09 pod下面的cpu17:17 徐攀棒,那个cpu为什么那么卡? cpu资源达到400%左右17:18 仇洋菁内存消耗6G多,内存还没满17:21 赵步旺把火焰图打印出17:35 赵步旺同步业务类的存在应用服务里面17:37 压测打印耗时17:38 压测看打印结果 占用cpu使用率70%左右17:45 陈虎兵明确了现在的性能个瓶颈就是在我们的这个web节点的cpu上面,这个已经明确17:46 单容器单里面的四核cpu已经全部用完17:47 调日程,把日程的过滤器调整一下配置

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    MySQL导致的CPU问题

    MySQL导致的CPU问题 今天下午发现了一个MySQL导致的向上服务器高的问题,事情的背景如下: 在某个新服务器上,新建了一个MySQL的实例,该服务器上面只有MySQL这一个进程,但是CPU却居高不下,使用top命令查询的结果如下:$ top top - 17:12:44 up 104 days, 20 min, 2 users, load average: 1.06, 1.02, 只有一个核上面的是100%,其他的都是0%,而按照CPU使用率排序的结果也是mysqld的进程占用CPU比较多。 到这里,问题是解决了,但是这个问题背后引发的一些东西却值得思考,小的buffer pool为什么会导致其中一个CPU的使用率是100%? 这里,我能想到的一个原因是5M的buffer pool太小了,会导致业务SQL在读取数据的时候和磁盘频繁的交互,而磁盘的速度比较慢,所以会提高IO,导致CPU过高,至于为什么只有一个CPU比较高

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    数栈运维案例:客户生产服务器CPU异常处理

    本文整理自:袋鼠云技术荟 | 某客户生产服务器CPU异常处理一、问题背景一天下午,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 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……二、故障回顾告警提示”CPU使用率到达98%” ,打开阿里云控制台,通过云监控发现在下午15:06-16:46左右,云上机器某四台集群服务器cpu 使用率波动较大(先降后升),过高,网络流量达到一定峰值就出现下降趋势,TCP连接数先是出现下降趋势,后面出现上升状态。 CPU先降后升使用率情况:使用率接近100%?系统平均先升后降情况:load超过40?网络流入流量:网络带宽流入流出先降后升? 同时在大量的fpm-php重启时会消耗大量的CPU load, PHP不接受业务请求、不转发数据,服务器流量直线下降。

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