今天下午我遇到了一些棘手的问题,因为在mips64上编译程序,经常出现程序编译不出来,或者运行不正常,花了很长的时间定位,最后和同事一些解决了,下面分享出来我提炼出来的一些核心定位问题的步骤。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与参考前人的知识总结,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识的去练习才能掌握。总之,这属于基础技能,有了这层基础,再去使用高级版的工具(如阿里的Arthas),也就顺风顺水,水到渠成。
当单台 MYSQL 服务器无法满足当前网站流量时的优化方案。需要搭建 mysql 集群技术。
最近参加面试经常被面试官问到有没有遇到过线上人内存溢出(OOM)的问题?遇到过的化你是怎么定位是哪个线程下哪些对象占用你内存太多造成的?提出这个问题其实面试官就是用来考察你到底有没有JVM调优经验。如果你在工作中并没有JVM方面的经验,也没有仔细看过线上定位和OOM问题的文章,那么99.9%这道题你要凉凉!
Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务;
编译需要的时间比较长,并且要求系统有gcc才能编译。阿里的Linux服务是自带的。
所以我们会比较好了解CPU密集型,需要大量计算资源,会非常消耗cpu,I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程,
前言: 死锁问题,几乎可以用“自古”来形容。PV原语一出,信号量嵌套使用,就伴随着死锁问题的发生。死锁类问题的解决过程,基本上就是定位到发生死锁的位置以及原因,然后就是修正逻辑错误。这里重点说前者,就是用怎样的手段和方法,快速定位死锁位置和原因。题目中承诺的十分钟,也只是承诺这个过程。 分析: 1,准备条件 gdb :作者窃以为,Linux平台开发,必须会一手gdb。 debug symbol:编译的时候,带着-g选项;编译后,没有strip过。 2,发生了deadlock后,可以用两个办法: a,gdb
服务器部署会经常用到linux,很多时候都是用的时候上网查一下指令,然后用完过不了多久就忘记了,因此本文记录一些自己常用的linux指令,以作备忘。并不断添加。
Linux C/C++开发中gdb进行多进程和多线程的调试一直比较麻烦,在CSDN上看到高科的一篇文章《gdb调试多进程和多线程命令》比较有启发,这里就自己重新整理并做了一个GDB多进程/线程的调试实践。
us(user):表示 CPU 在用户运行的时间百分比,通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有:数据库、Web 服务器等。
所谓thread local变量,就是对于同一个变量,每个线程都有自己的一份,对该变量的访问是线程隔离的,它们之间不会相互影响,所以也就不会有各种多线程问题。
如果二进制文件中存在 ELF 符号(通常情况下,除非运行 strip(1)),那么也会打印符号地址。如果进程是线程组的一部分,那么 pstack 将为组中的每个线程打印栈跟踪。
查看CPU使用 在 Linux 系统下,使用 top 命令查看 CPU 使用情况。
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串,在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置(从0开始),如果不存在,则返回-1.
linux下的 pthread 是一个整形,而 id 是一个自定义类型, get_id 即打印线程id
简介 Windows下的堆主要有两种,进程的默认堆和自己创建的私有堆。在程序启动时,系统在刚刚创建的进程虚拟地址空间中创建一个进程的默认堆,而且程序也可以通过 HeapCreate 函数来调用 ntdll 中的RtlCreateHeap 来创建自己的私有堆,所以一个进程中可以存在多个堆。 虽说这两种堆名称不同,但是其本质是相同的,区别的只是返回的句柄不同,私有堆虽然名字是私有,但并不是只能在创建它的线程中使用,如果得到它的句柄,在其他线程中也可使用。 堆的信息 堆的相关信息可以在/PEB(进程环境块)中看到
之前做过两年的运维,用过很多命令,深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子,在做了研发后经常会有跑一些数据,对于结果数据的处理,我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计,把数据复制到excel里,然后数据分列,排序………… 最后得出某些简单的结论,我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
根据任务的不同,CPU 的上下文切换可以分为几个不同的场景,也就是:进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
一、前言 Unix和类Unix操作系统提供的ptrace系统调用支持一个进程控制另一个进程,常被用于程序调试、分析和监测工具,例如gdb、strace等。通过ptrace可以查看和修改被控制进程的内部状态,因此渗透攻击在注入shellcode时也会使用ptrace。本文介绍一种Linux下使用ptrace隐藏注入shellcode的技术和防御方法。 二、背景 不同版本操作系统有各自实现ptrace系统调用的方式,本文只关注Linux环境,因此先简单说明Linux下ptrace系统调用的用法。首先定义控
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-cpu-100.html
前面我们了解到了0号进程是系统所有进程的先祖, 它的进程描述符init_task是内核静态创建的, 而它在进行初始化的时候, 通过kernel_thread的方式创建了两个内核线程,分别是kernel_init和kthreadd,其中kernel_init进程号为1
从Linux 2.6.23开始,默认的调度器为CFS,即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
只修将这个配置文件中的信息改变为:static、yes。其中IP地址、网关协议以及域名解析系统公司用给出,直接按着修改即可。
CPU上下文其实是一些环境正是有这些环境的支撑,任务得以运行,而这些环境的硬件条件便是CPU寄存器和程序计数器。CPU寄存器是CPU内置的容量非常小但是速度极快的存储设备,程序计数器则是CPU在运行任何任务时必要的,里面记录了当前运行任务的行数等信息,这就是CPU上下文。
在原来配置的基础上,make menuconfig选中如下选项重新配置Linux,使之携带调试信息
1、在业务复杂的系统中,有这么一个情景,有一句sql语句需要锁表,导致暂时不能使用读的服务,那么就很影响运行中的业务,使用主从复制,让主库负责写,从库负责读,这样,即使主库出现了锁表的情景,通过读从库也可以保证业务的正常运作
在C++中,使用仿函数可以进行 价格的比较 若不看仿函数具体实现,则无法通过仿函数对象 来知道 该仿函数到底是怎么比较的 所以就提出了lambda表达式
接上文 从应用到内核查接口超时(中),查到是因为 journal 导致 write 系统调用被阻塞进而导致超时后,总感觉证据还不够充分,没有一个完美的交待。而且 leader 还想着让我把问题排查过程分享给同事们,这让我更加不安,担心搞错了方向。
你答: 我听过一个这样的故事:讲的是蚯蚓一家人,有一天,蚯蚓爸爸特别无聊,就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了,蚯蚓妈妈见状,把自己切成了四段,打麻将去了,蚯蚓哥哥接近狂热,把自己切成很多段,结果死掉了,因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界,各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害,蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺,决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗?
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统,它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然,这些任务实际上并不是同时运行的(Single CPU),而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务,造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文(CPU Context) 在每个任务运行之前,CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要执行
回望整个过年期间真的是躺的平平的,每天学习的时间和平时比起来差的不是一星半点。今天就复工了,也要收心了。我这个人有一个比较牛逼的能力就是状态调整特别快,只需要往工位上一坐下,我就能进入复工状态了。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与查看网上知识、帮助文档之后,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识去练习才能掌握。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
由于工作需要重温ansible 安装ansible [root@ansible ~]# yum -y install ansible python多线程 最大支持5个1(1s)2(1s)3(1s)4(1s)5(3s)慢一些保证一致性10个线程要跑最大支持5 个1 2 3 4 5 1换成6 这样快的情况会有线程锁了解生产者消费者模型python2.7是假的多线程python3是真的多线程python2.7可以用多进程来实现 ansible源码 whereis ansibleansible: /us
进程是并发环境下,一个具有独立功能的程序在某个数据集上的一次执行活动,它是操作系统进行资源分配和保护的基本单位,也是执行的单位。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统,它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然,这些任务实际上并不是同时运行的(Single CPU),而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务,造成了多个任务同时运行的假象。
在上篇文章中,我们分析了线上coredump产生的原因,其中用到了coredump分析工具gdb,这几天一直有读者在问,能不能写一篇关于gdb调试方面的文章,今天借助此文,分享一些工作中的调试经验,希望能够帮到大家。
在 Linux 上遇到性能问题时,可使用 perfcollect 收集跟踪,以便收集有关出现性能问题时计算机上发生的状况的详细信息。
注:本文的代码仅用于功能验证,不能用于生产。本文对clone的标志的描述顺序有变,主要考虑到连贯性。
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
Ubuntu下编译安装apache需要预先编译安装多个依赖件,包括:apr, apr-util,pcre,zlib-devel,等,相当麻烦,记录于此备查.
对于性能来说,cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源,本文主要来介绍下cpu跟性能相关的调度逻辑和排障工具。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统,它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统,它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。 当然,这些任务实际上并不是同时运行的(Single CPU),而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务,造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文(CPU Context) 在每个任务运行之前,CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要
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。
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