Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈,提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统,通过统计硬件和软件事件,帮助我们了解程序的运行情况。
这些工具可以帮助系统管理员和开发人员监视和分析Linux系统的性能,以便及时识别和解决问题。根据具体的需求和问题,选择适当的工具来进行性能分析和优化。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识:具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache;再比如操作系统
比较宽泛地讲,网络方向的性能分析既包括主机测的网络配置查看、监控,又包括网络链路上的包转发时延、吞吐量、带宽等指标分析。包括但不限于以下分析工具:
本文由马哥教育面授班23期学员推荐,转载自恒生研究院,作者为董西孝,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
在上篇网络篇中,我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具,本文再补充几个。总结下来,余下的工具包括但不限于以下几个:
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
在Linux系统中,有多种方法可以查看CPU占有率,这里介绍几种常用的命令行工具。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
性能分析是分析应用程序性能来改进代码质量的常用方法,最流行的可视化性能分析方法是生成火焰图。
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题,因此决定总结一下常用的一些性能分析手段,仅供参考。
CPU是操作系统稳定运行的根本,CPU的速度与性能在很大程度上决定了系统整体的性能,因此,CPU数量越多、主频越高,服务器性能也就相对越好。但事实上并非完全如此。
解决系统性能问题的一般思路 下面从影响操作系统性能的因素、性能优化工具、系统性能评价标准三个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。 影响Linux性能的因素 1.CPU CPU是操作系统稳定运行的根本,CPU的速度与性能很大一部分决定了系统整体的性能,因此,cpu数量越多、主频越高,服务器性能也就相对越好。但事实也并非完全如此。 目前大部分CPU在同一时间内只能运行一个线程,超线程的处理器可以在同一时间运行多个线程,因而,可以利用处理器的超线程特性提高系统性能,在linux系统下,只有运行SMP内核
專 欄 ❈Pytlab,Python中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 We should forget about small efficiencies,
Linux是一款强大的操作系统,被广泛应用于各种环境中本文将深入探讨Linux性能优化的多个方面,包括系统监控、进程管理、内存管理、磁盘I/O优化、网络性能优化等,并通过具体代码示例进行实践。
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips 文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系、单元测试、UI 测试、接口测
当您学会使用 eBPF 性能分析解锁详细洞察时,不可靠的数据将成为过去。了解如何细粒度且高效地监控 CPU、内存和网络数据。
使用stress-ng是一个 Linux 系统压力测试工具,模拟进程平均负载升高的场景。
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。
perf 是Linux的一款性能分析工具,能够进行函数级和指令级的热点查找,可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率,从而定位性能瓶颈。
Seven ways to Profile Go Applications by Dave Cheney at Golang UK Conf. 2016
我发现很多人没办法高效地解决问题的关键原因是不熟悉工具,不熟悉工具也还罢了,甚至还不知道怎么去找工具,这个问题就大条了。我想列下我能想到的一个Java程序员会用到的常用工具。 一、编码工具 1.IDE:Eclipse或者IDEA,熟悉尽可能多的快捷键,《Eclipse常见快捷键列表》 2.插件: (1) Findbugs,在release之前进行一次静态代码检查是必须的 (2) Clover,关心你的单元测试覆盖率 (3) Checkstyle 代码风格检查 3.构建和部署工具:ant或者maven,现在主流都是maven了吧,使用nexus搭建maven私服,再加上持续集成jenkins。代码质量不用愁。 4.版本管理工具: svn或者git 5.diff和patch 6.设置你的eclipse或者IDEA,如formatter,save actions以及code template等。代码风格,直接用google的也可以啊。《Google style guide》 7.掌握一个文本编辑器,Emacs或者VIM,熟悉常用快捷键。这在你需要在线编辑代码,或者编写其他语言代码时候特别有用。《神器圣战》 二、JDK相关 1.jstat : 观察GC情况,如:
系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能。本篇主要讲性能分析中常用的工具——perf。
性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一,就算看了很多资料和书籍,一旦涉及到解决具体问题,还是会一脸懵逼。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
Guider 是一款功能强大的全系统 Linux 性能分析器,旨在为开发人员、系统管理员和其他技术专业人员提供对 Linux 系统性能的深入洞察。它的目的是帮助用户识别和解决性能瓶颈,以便他们能够优化系统以实现最高效率。
我们在解决性能问题之前,需要先对性能的基础知识做一个简单的了解,并且要知道用哪些常用的命令来帮助我们去判断和分析这些性能问题。本篇文章主要也是来整理这部分内容,主要按照下面的思路进行整理: 一、基本概念介绍。
如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然。别慌,这里有一款低开销、自带火焰图、让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler。
Linux性能工具图谱 目录 1、Linux性能工具 2、Linux可观察性工具 3、Linux静态性能分析工具 4、Linux基准测试工具 5、Linux调优工具 1、Linux性能工具 📷 2、Linux可观察性工具 📷 3、Linux静态性能分析工具 📷 4、Linux基准测试工具 📷 5、Linux调优工具 📷
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
目前的主流服务器都拥有较多的CPU,2 NUMA node情况下,打开HyperThread,CPU数量通常都在40、64、96、128、192、256左右。
Java是一种广泛使用的高级编程语言,其强大的跨平台性和丰富的生态系统使其成为企业应用程序和大规模系统的首选。然而,要真正掌握Java编程,理解Java虚拟机(JVM)和性能优化是至关重要的。本文将深入研究Java编程的精髓,重点关注JVM的工作原理和如何优化Java应用程序的性能。
vmstat(VirtualMeomoryStatistics,虚拟内存统计)是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
今天博文菌要给大家介绍一项不得了的新技术! 这项技术是近年来Linux 系统技术领域的一大创新,热度攀升迅速。在Linux 内核开发者圈中,甚至有人戏称: “它会替代Linux” 这项技术就是伯克利数据包过滤器,江湖人称—— BPF 技术 什么是BPF? BPF ,全称Berkeley Packet Filter(伯克利数据包过滤器)是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。 BPF 于1992 年诞生在美国劳伦斯伯克利国家实验室(B 代表伯克利),论文 The BSD Packet Filter
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
在深入Linux系统的复杂世界中,性能优化始终是SRE关注的热点。最近在拜读国际著名的 LINUX 性能专家 Brendan Gregg 的个人博客和技术书籍。他的工作不仅涵盖了系统性能的监控和分析,还深入探讨了性能问题的根源及其解决方案。通过他的个人博客和技术书籍,我们可以窥见Linux性能优化的精髓,学习到如何利用各种工具和方法来提升系统效率,确保应用的顺畅运行。将会结合 Brendan Gregg博文与个人理解 出一个拜读系列博文。
因业务需要,过去一年从熟悉的Android开发开始涉及嵌入式Linux开发,编程语言也从Java/Kotlin变成难上手的C++,这里面其实有很多差异点,特此整理本文来详细对比这两者开发的异同,便于对嵌入式Linux开发感兴趣的同学一些参考。
回想下你用的 Google 搜索,淘宝购物,用 QQ、微信聊天的时候,其实这些软件和服务的背后,都是成千上万的 Linux 服务器在支撑。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
ps命令能给出当前系统中进程的快照。下面我们列举几个常用的选项 使用 -a 参数。-a 代表 all。同时加上x参数会显示没有控制终端的进程。 ps -ax 通过我们会查找某类或包含某些指定关键字的进程,这是会使用管道结合grep命令来进一步过滤结果。 例如查找java相关的进程ps -ax | grep java 有时我们则需要根据CPU和内存的使用情况来过滤排序筛选结果,这样便于快速找到哪个进程最耗CPU、内存 ps -aux 根据CPU的使用升序排序 ps -aux --sort -pcpu 根据内存使用升序排序 ps -aux --sort -pmem 上述两个命令合并一起,如下: ps -aux --sort -pcpu,+pmem 只显示前几个进程,例如显示前十个,需要使用管道结合head命令。 ps -aux | head -n 10
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
服务稳定性到一定程度之后,都会开始经历一段精细化运营的过程,从成本意识角度来说也是成立的。作为前端出身的NodeJS开发者们,产生共鸣的那就是如何能够直观且快速发现性能瓶颈,能够像调试前端的JS代码那
综合来讲,这是一本介绍方法论的书,作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广,从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。并且本书通常以一个实例入手,深入的介绍系统原理,特别是在一些重点细节上,往往有超出一般的认识和方法。 本书函盖范围太广,更适合作为工具书时常翻阅,所以在阅读过程中也关注自己当前需要的方面。
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最近依然在研究大型项目,而大型项目最容易遇到的问题便是性能问题。一般来说,当我们遇到性能瓶颈的时候,才会开始去进行相应的分析。分析的方向除了业务本身的特点相关之外,常见的我们还可以借助一些工具来发现问题。本文一起来研究下,前端性能分析可以怎么走~
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