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
之前我们介绍了CPU,Cache,主要在原理上理解如何充分调用CPU的性能(Why),接着又学习了SIMD技术,算是在编程层面上发挥CPU的并行计算能力(How)。今天,我们来一个不那么复杂的,谈一下如何使用性能分析工具,发现程序的Hotspot(Where),毕竟,工欲善其事必先利其器。
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。
(Perf -- Linux下的系统性能调优工具,第 1 部分)[http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/]
NetBeans profiler是一个NetBeans IDE插件,主要为NetBeans IDE提供性能分析相关的功。NetBeans IDE是一个开源的集成开发环境。它很好地支持所有Java应用类型(包括Java SE、JavaFX、Java ME、Web、EJB和移动应用)的开发。
版权声明:本文的内容源自于「IBM Developer」的博文,以对原文做重大更新,并新增 JProfiler 的内容。
分别表示: 当前时间、系统已经运行了多长时间、目前有多少登陆用户、系统在过去的1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。
对于这些指标,我通过监控和收集它们的数值,并对它们进行分析和比较,来理解系统的性能情况。通过和系统的预期性能目标进行比较,我可以确定系统中存在的性能问题,并根据这些指标的变化来判断性能调优的效果。同时,我也可以借助工具和框架来对这些指标进行可视化展示和分析,以更好地理解系统的性能状况。
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。
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。
在我们开发大型 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。在本文中,我们主要介绍 VisualVM 和 JProfiler 这两款性能分析工具。
嗨,猫头虎博主今天带来了Go程序性能分析的洞见。🔍 这不仅仅是一次技术概览,而是一次深入探讨如何利用Go的性能工具来优化你的Go程序,让它更快、更高效。一起来看看如何用这些强大的工具将你的Go代码提速吧!
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:
JProfiler是一款专业的Java应用程序性能分析工具,可帮助开发人员识别和解决Java应用程序中的性能问题。JProfiler支持Java SE、Java EE和Android平台,提供了多种分析选项,包括CPU分析、内存分析和线程分析等。
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
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
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 📷
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。
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。
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
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
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
Linux perf(性能剖析器)是一个功能强大的性能分析工具,用于帮助开发人员诊断、调优和监控 Linux 系统及应用程序的性能问题。它实现了基于硬件性能计数器(hardware performance counters),追踪点和软件测量等多种数据收集手段,以便分析系统中各种现象。perf 工具集成在 Linux 内核中,主要通过 perf_event 子系统实现。
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。
Nvidia®nsight™Systems是一个系统范围的性能分析工具,旨在可视化应用程序的算法,帮助您确定最大的优化机会,并在任何数量或大小的CPU和GPU(从大型服务器到我们最小的SOC)上进行有效的调整以扩展。
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。
当网站上线后,流量增加或短暂功能故障,都会造成使用者体验相当不好,而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢?通常 CPU 达到 100% 时,有时候也很难复制及找出关键问题点。
Seven ways to Profile Go Applications by Dave Cheney at Golang UK Conf. 2016
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。
pprof是Go语言的一个性能分析库,它可以帮助开发者找出程序中的性能瓶颈。pprof提供了CPU分析、内存分析、阻塞分析等多种性能分析功能。
PHP 运行环境的性能考虑在 php 深入学习中需要逐步强化意识,并着手实现,其中对于性能分析的相关工具也需要有一定的掌握,比如压力测试工具 Apache Benchmark,Opcode 代码分析工具 vld,PHP 性能分析工具 XHProf,另外,对于日常编写代码时,也需要考虑 PHP 自身的特性,进行扬长避短,使用 isset 而不用 array_key_exists 方法,以及尽可能规避 PHP 自带的魔术方法。对 PHP 的运行流程也需要有一个大致的了解,知道 Opcode 在 PHP 执行过程中的阶段。需要逐渐加深对 PHP 深层次的思考。
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。
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。
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。
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。
功能:ProcessHacker 是一款不错的进程分析工具,可查看所有进程信息,包括进程加载的 dll、进程打开的文件、进程读写的注册表……,也可以将特定进程的内存空间 Dump 到本地,此外还可以查看网络连接。
本文介绍了如何通过定制化工具链分析定位解决了因内核栈溢出导致的程序core dump问题,以及如何使用AddressSanitizer工具定位解决了因内存泄漏导致的程序性能问题。通过这些方法,可以更高效地解决程序中的core dump和内存泄漏问题,提高程序的稳定性和性能。
上篇文章写完后,性能调优|成都核酸系统篇 收到了一些夸赞,让我有继续写下去的动力;
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。
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时,系统性能可能会受到严重影响,因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法,帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因,并提供实际代码示例。
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。
在进行 Java 程序性能分析时,我们可以利用 Java 自带的工具来对程序进行监控和调试。这些工具包括 JVM 监控工具、GC 日志分析工具以及 Java 编译器等,它们可以帮助我们识别出程序中存在的性能问题并提出相应的解决方案,从而提升程序的性能和响应速度。下面将详细介绍常用的 Java 性能分析工具及其使用方法,并结合实例进行演示。
以上是 Go 提供的一些主要的性能分析和调试工具,但并不全面。Go 社区还提供了许多其他的工具和库来帮助你分析和优化程序的性能。你可以根据你的需要选择使用哪些工具。
火焰图(Flame Graph)看起来就像一团跳动的火焰,因此得名,它可以将 CPU 的使用情况可视化,使我们直观地了解到程序的性能瓶颈。我们通常要结合操作系统的性能分析工具(Profiling Tracer)使用火焰图,常见的操作系统的性能分析工具如下。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
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