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存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
1、简介 存储、内存和 CPU(中央处理器)等系统资源不足会极大地影响应用程序的性能。因此,监控这些组件至关重要。
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。
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。
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
从CPU发明到现在,有非常多种架构,从我们熟悉的X86,ARM,到不太熟悉的MIPS,IA64等
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
CPU 利用率,又称 CPU 使用率。顾名思义,CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况,反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高,表示计算机在该时间段内运行了更多的程序,反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
在 Linux 系统中的 /proc/stat 文件中存储了CPU 活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。不同内核版本中该文件的格式可能不大一致,以下通过实例来说明数据该文件中各字段的含义。
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
我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况,在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据,如下图所示:
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
在Linux系统中,Top命令是一种强大的系统监控工具,可以提供实时的系统性能信息,包括CPU、内存、进程等方面的数据。其中,检查和排序CPU使用率是Top命令的一项重要功能。本文将详细介绍如何使用Top命令来检查和排序CPU使用率,帮助你更好地了解系统的CPU性能。
Exporter是Prometheus的指标数据收集组件。它负责从目标Jobs收集数据,并把收集到的数据转换为Prometheus支持的时序数据格式。和传统的指标数据收集组件不同的是,他只负责收集,并不向Server端发送数据,而是等待Prometheus Server 主动抓取,node-exporter 默认的抓取url地址:http://ip:9100/metrics。
执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出 了结果。
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
对于任何Linux进程,它们的起点是创建它们的时刻。例如,父进程可以使用fork()系统调用启动子进程。一旦启动,进程将进入运行或可运行状态。在进程运行时,它可能会进入代码路径,要求它在继续之前等待特定的资源或信号。在等待资源的同时,这个过程将自愿放弃CPU周期,进入两种睡眠状态之一。
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。
前不久,看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信,想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务,本文将之前的代码重构下,变成一个:利用Python监控服务器数据,然后有异常就通过钉钉发送给用户。
前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率,接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
%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%。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
Node Exporter 是用于暴露 *NIX 主机指标的 Exporter,比如采集 CPU、内存、磁盘等信息。采用 Go 编写,不存在任何第三方依赖,所以只需要下载解压即可运行。
在我们项目部署上线的时候,我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率,或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率,发现监控报了60%的一般就会报警了,到了100%那就惨啦,做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话,那么,我们加班肯定逃不掉了,更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下,然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数,然后去修改它就行了
假设你正在用计算机浏览网页,当网页加载完成后你开始阅读,此时你没有移动鼠标,没有敲击键盘,也没有网络通信,那么你的计算机此时在干嘛?
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。
今天就来好好学习下Linux下如何查看CUP的使用率: 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。 对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3,例如,如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上,说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应,这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%~70%,system空间保持在30%,空闲保持在0%~5% 。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮:无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出,融入到工程实业中;腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐,“绝艺”更是获得了UEC杯冠军;而AI和海量计算力分不开,绝艺每天的盘数计算量都在亿级,王者每天计算结果均在百T,这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成,建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点,本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
做为一个性能测试工程师,每当我们发现计算机变慢的时候,我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令,来了解系统的负载情况。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用,还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
本文介绍了如何监控调度异常点,通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
glances是一个基于python语言开发,可以为linux或者UNIX性能提供监视和分析性能数据的功能。glances在用户的终端上显示重要的系统信息,并动态的进行更新,让管理员实时掌握系统资源的使用情况,而动态监控并不会消耗大量的系统资源,比如CPU资源,通常消耗小于2%,glances默认每两秒更新一次数据。同时glances还可以将相同的数据捕获到一个文件,便于以后对报告进行分析和图形绘制,支持的文件格式有.csv电子表格格式和和html格式。
在 Linux 系统上管理系统资源的推荐工具是 cgroups。虽然在可以调整的限制方面(CPU、内存、磁盘 I/O、网络等)非常强大,但配置 cgroups 并不简单。nice 命令从 1973 年起就可以使用了。但它只是调整在一个处理器上竞争时间的进程之间的调度优先级。nice 命令不会限制一个进程在单位时间内所能消耗的 CPU 周期的百分比。cpulimit 命令提供了两个世界的最佳方案。它限制了一个进程在每单位时间内可以分配的 CPU 周期的百分比,而且相对容易调用。
说真的,这就是《我想进大厂》系列第八篇,但是Linux的问题确实很少,就这样,强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
上节我们讲了如何安装paramiko,这节我们讲如何使用paramiko连接服务器
和top一样,可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。
概述 什么是性能? 性能最通俗的衡量指标就是“时间”,CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比,磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比,当CPU使用率100%时,意味着有部分请求来不及计算,响应时间
导言:运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外,还得对服务器的性能进行优化,让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟(simon)在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
Arthas的大名想必大家都听过,它是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等。
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
经过前面的学习,我们知道一个 task 有如下几种状态,但用top时往往会以缩写的形式展现,这里我们总结下。
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