这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
rpm -Uvh http://dl.Fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
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。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢,负载暴增,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
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。
Mysql的 Replication 是一个异步的复制过程,从一个 Mysql instace(我们称之为 Master)复制到另一个 Mysql instance(我们称之 Slave)。在 Master 与 Slave 之间的实现整个复制过程主要由三个线程来完成,其中两个线程(Sql线程和IO线程)在 Slave 端,另外一个线程(IO线程)在 Master 端。 要实现 MySQL 的 Replication ,首先必须打开 Master 端的Binary Log(mysql-bin.xxxxxx)功能,否则无法实现。因为整个复制过程实际上就是Slave从Master端获取该日志然后再在自己身上完全 顺序的执行日志中所记录的各种操作。打开 MySQL 的 Binary Log 可以通过在启动 MySQL Server 的过程中使用 “—log-bin” 参数选项,或者在 my.cnf 配置文件中的 mysqld 参数组([mysqld]标识后的参数部分)增加 “log-bin” 参数项。
讲解 如何查看负载 和 并发之前,简单与各位聊几句,这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了,哈哈哈。
注:本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能,在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
最近看技术论坛,发现提到 fly.io 的次数越来越多了。 fly.io 是一个容器化的部署平台,只需要一个Dockerfile文件就能部署代码到fly.io 的服务器上,同时还自动生成域名。其他的好处多多,我根据自己体验,我总结成了下面的这些条:
一款轻量级、高性能、功能强大的内网穿透反向代理服务器。目前支持tcp、udp流量转发,可支持任何tcp、udp上层协议(访问内网网站、本地支付接口调试、ssh访问、远程桌面,内网dns解析等,此外还支持内网http代理、内网socks5代理、p2p等,并带有功能强大的web管理端。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,属于 Linux 容器的一种封装,Docker 提供简单易用的容器使用接口,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
Krew 是一个由 Kubernetes SIG CLI 社区维护的 kubectl 命令行工具的插件管理器。类似 红帽的YUM, 开发角度理解,类似 Nodejs 的 npm。
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,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
支持主流的监控系统Prometheus,Zabbix,日志系统Graylog和数据可视化系统Grafana发出的预警消息,
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程,为了更为详细地介绍操作过程,尽可能做到看文章就会用工具,特此写了一篇详细说明。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
ssh root@172.26.117.243 ps aux|grep kol.|awk '{print $2}'|xargs kill
这里指定了docker和kubelet的版本,如果不指定的话默认下载最新的版本,如果你的服务器可以上Google的话可以选择执行以下命令下载最新版
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
Linux进程数超过了设置的最大进程数。会对系统进行资源限制,所以分配给ssh进程的资源时有时无,一些命令的bash进程会被杀调,以保证系统进程不超过设置的最大进程数,无法正常执行。即下面的第一个输出要远远小与第二个和第三个输出。如果有些接近就会出现这种问题
如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?来看Netflix性能工程团队的这篇博文,看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
在大小型项目开发中,redis已经成为项目架构不可缺少的一部分,作为程序员来说,不只是要会用redis,也需要会部署redis,虽说大部分互联网公司这些部署工作都是由运维来完成的,但是作为开发人员来说,在开发项目的过程中,可能会遇到不可预测的问题,问题可能出现在代码层面,但有些问题也会出现在部署配置方面,如果开发人员连部署都不会,要是出现问题了,要是无法解决岂不是要被炒鱿鱼啦~哈哈哈,不说多了,咋们部署redis走起!
使用minikube部署k8s非常简单,执行minikube start就可以完成k8s部署,执行minikube delete就可以卸载掉k8s。当然要实现如此快速的部署/卸载k8s操作,是有一些前提工作需要准备的,如果部署机器存在代理,则还需要踩一些坑。
本文介绍了在 Linux 系统中,通过 perf 工具对应用程序进行性能监控的方法和工具。作者从监控方式、监控工具、性能调优、瓶颈诊断等方面进行了详细的阐述。同时,作者还提供了在性能调优过程中的实用技巧和案例,以帮助读者更好地掌握性能调优技巧。本文适合对 Linux 系统性能调优和应用程序性能监控感兴趣的读者阅读。
cgroups(control groups,控制组群) 是 Linux 内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组的资源(如CPU、内存、磁盘输入输出等)。它是由 Google 的两位工程师进行开发的,自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止,有两个大版本, 即 v1 和 v2 。
前面的几篇文章里讨论过了进程上下文切换和系统调用对系统性能的影响,我们今天再来看另外一个CPU吃货,那就是软中断。
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。
在《研发工程师玩转Kubernetes——多Worker Node部署》中,我们创建了Master Node: UbunutA,以及四个Worker Node:UbunutB、UbunutC、UbunutD和UbunutE。本节我们将使用Deployment创建只含有一个nginx的Pod,然后关掉它所在的主机以模拟Node失效,观察kubernetes在这种情况下的表现。
进入cmd_bootm.c,找到对应的bootm命令对应的do_bootm():
掌握一些性能优化工具和方法,这就需要在工作中不断地积累;计算机基础知识很重要,比如说网络知识、操作系统知识等等,掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键,也能在性能优化过程中游刃有余。
从2001年DDR内存面世以来发展到2019年的今天,已经走过了DDR、DDR2、DDR3、DDR4四个大的规格时代了(DDR5现在也出来了)。内存的工作频率也从DDR时代的266MHz进化到了今天的3200MHz。这个频率在操作系统里叫Speed、在内存术语里叫等效频率、或干脆直接简称频率。这个频率越高,每秒钟内存IO的吞吐量越大。但其实内存有一个最最基本的频率叫核心频率,是实际内存电路的工作时的一个振荡频率。它是内存工作的基础,很大程度上会影响内存的IO延迟。我今天想给大家揭开另外一面,这个叫核心频率的东东其实在最近的18年里,基本上就没有什么太大的进步。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
在日常开发中一些看似司空见惯的问题上,我觉得可能大多数人其实并没有真正理解,或者理解的不够透彻。不信我们来看以下一段简单的读取文件的代码:
如果想要了解 K8s 的一些特性,并且将其应运的很好,那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。
刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
服务正常启动,ssh配置文件应该不会有改动。云服务器的防火墙,是在控制台控制的,机器本身的防火墙默认是关闭的。
在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:siye1982.github.io/2016/02/25/linux-list/ 虽然平时大部分工作都是和Java相关的开发, 但是每天都会接触Linux系统, 尤其是使用了Mac之后, 每天都是工作在黑色背景的命令行环境中. 自己记忆力不好, 很多有用的Linux命令不能很好的记忆, 现在逐渐总结一下, 以便后续查看. 基本操作 Linux关机,重启 # 关机 shutdown -h now # 重启 shutdown -r now 查看系统,CPU信息
来源 | siye1982.github.io/2016/02/25/linux-list/
随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
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。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app),更重要的是容器性能开销极低。
%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%。
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