今天介绍两个重要的工具:stress和stress-ng,用于Linux系统下进行压力测试:
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。
当系统变慢的时候,我们一般使用 top 或 uptime 命令来查看系统平均负载情况。
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
默认情况下,容器是没有资源限制的,它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式,即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制,可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量,预计阅读时间为5分钟。
创作不易,如果您觉得这篇文章对你有帮助,不妨给我点个赞,这将是我继续分享优质内容的动力。
--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
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。
每当我们发现系统变慢时,通常做的第一件事,就是执行top或者uptime命令,来了解系统的负载情况。比如下面这样,我在命令行里输入了uptime命令,系统也随即给出了结果。
为什么你会想给你的 Linux 系统施加压力呢?因为有时你可能想知道当一个系统由于大量运行的进程、繁重的网络流量、过多的内存使用等原因而承受很大的压力时,它的表现如何。这种压力测试可以帮助确保系统已经做好了 “上市” 的准备。
今天我们来探究系统CPU使用率高的情况,所以这次实验的准备工作,与上节课的准备工作基本相同,差别在于案例所用的 Docker 镜像不同。
默认情况下,一个容器是没有任何资源限制的,它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源,就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样,永远吃不饱。这显然是不合理的,因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统中,如果内核探测到当前主机已经没有可用的内存分配给某些重要的系统进程,它就会启动 OOM killer 或者触发 kernel panic,详情请查看另一篇文章Linux OOM killer。OOM killer 会杀死符合条件的进程,docker daemon 也有可能会被 kill。为此 docker 调整了 docker daemon 的 OOM 优先级,但是 docker container的优先级没有被调整啊,怎么办?小场面,道友慢慢听我道来。
stress 命令主要用来模拟系统负载较高时的场景,本文介绍其基本用法。文中 demo 的演示环境为 ubuntu 18.04。
通过上篇文章的学习,我们学会了如何查看当前 cgroup 的信息,如何通过操作 /sys/fs/cgroup 目录来动态设置 cgroup,也学会了如何设置 CPU shares 和 CPU quota 来控制 slice 内部以及不同 slice 之间的 CPU 使用时间。本文将把重心转移到内存上,通过具体的示例来演示如何通过 cgroup 来限制内存的使用。
在排查性能问题的时候,我们经常会使用 top 或者 uptime 两个 Linux 命令,top 命令和 uptime 命令都会给出最近机器 1 min,5 min,15 min 的平均负载情况,一般平均负载值(Average Load)接近甚至超出 CPU cores (现在一般指 processors 的个数, 现在 CPU 的一个 core 一般有两个 processor, 可以处理两个进程) 时,系统会有性能瓶颈.
平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。
最近在极客时间学习了倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》专题,里面讲到了linux的平均负载这个概念。也就是load average。现在谈谈对平均负载的理解,并整理为笔记。
本文介绍压测是什么,解释压测的专属名词,教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测),对比这些压测工具,教大家如何选择一款适合自己的压测工具,本文还有两个压测实战项目:
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载,那么在生产环境中,当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢?
默认情况下容器是没有资源限制的,因为它本身就是一个进程,当一个容器占用太多资源的话,会对其他容器产生影响,所以 ,合理应该分配容器资源是作为管理员必须要关注的问题。
监控我们的环境对于服务器运维来说至关重要,尤其是在部署新的应用程序时。如今,公司每天都使用开源解决方案来监控系统资源。但是,当出于测试的目的来监控一定时间时,bash 脚本会派上用场。
源于一次线上 P0 故障,一个生产集群被误操作删除(不只是业务被删,是集群也被删了),集群规模较大,在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程,整个过程(从开始恢复集群到业务服务就绪)耗时略长,其中涉及到调度环节耗时的计算,由于当时监控服务也部署在集群中,导致故障时的调度器监控数据丢失,最后的最后,又回到了原点:故障驱动,自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目,就有了本篇关于此项目的介绍,希望可以帮助到有类似需求(调度器压测)的同志们。
平均负载可以对于我们来说及熟悉又陌生,但我们问平均负载是什么,但大部分人都回答说平均负载不就是单位时间内CPU使用率吗?其实并不是这样的,如果可以的话,可以 man uptime 来了解一下平均负载的详细信息。
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用,因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。
注意:请使用第(2)步中的标红框的容器ID替换命令中的【容器ID】,后续都用此ID进行替换。
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本,我将分享大量性能优化的思路和方法,并进行相应工具使用介绍和总结。
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。
平均负载跟cpu有很大关系, 比如我们的系统为2个cpu,那么平均负载2 表示两个cpu全部占满。 我们的平均负载1分钟内为0.02,可以简单先理解为每个cpu占用了1%。
工欲成其事,必先善其器,CentOS 7的EPEL源包含了2个压力测试工具,一个是标准的stress, 另外一个是更强大的stress-ng,可以帮助模拟产生各种cpu压力。
前言 在高性能网络模型下,使用polling模式,依然遇到了长尾20ms+的情况,远高于平均的1ms左右。怀疑是调度的延迟导致的。那么如何量化是不是内核的调度导致的呢?以及如何发现是什么原因导致的呢? 分析 调度延迟 在前文《[Linux][kernel]sched delay和steal time的原理分析以及atop的监控改进》中分析过Linux中如何计算一个task的run delay:即一个task希望运行,但是得不到运行的时间统计,即run delay,也就是调度延迟。 那么问题来了,如果通过atop监控到某一个进程的run delay是2%,能说明那20ms的长尾延迟是因为调度延迟导致的吗?答案是不能。我们看下面的两种情况: 1,例如说,Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms。在这个模型下,统计出来的run delay是2%。 2,另外一种模型下,例如 Run 980ms, Delay 20ms, Run 980ms, Delay 20ms,这个模型下,就会遇到20ms+的长尾延迟。 所以atop可以统计出来宏观的run delay延迟占比,但是不能统计出来具体的调度延迟极端情况。 runqslower工具 在bcc中提供了runqslower工具,可以通过参数控制,打印出来哪些进程的调度延迟超过了特定的阈值,例如希望知道哪些进程的run delay超过10ms,可以使用这样的命令:
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能,总共测试 1000 个请求
docker 是通过 CPU cgroups 来限制容器使用的cpu上限,而和CPU groups有关的三个比较重要的参数是: cpu.cfs_quota_us、cpu.cfs_period_us、cpu.shares.
通过上篇文章的学习,我们学会了如何查看当前 cgroup 的信息,如何通过操作 /sys/fs/cgroup 目录来动态设置 cgroup,也学会了如何设置 CPU shares 和 CPU quota 来控制 slice 内部以及不同 slice 之间的 CPU 使用时间。本文将继续探讨对 CPU 使用时间的限制。
大家好,我是猫头虎。随着科技的不断进步,嵌入式开发和物联网(IoT)技术的应用变得越来越广泛,各类高性能开发板也应运而生。这些开发板在物联网设备、智能家居、自动化控制等多个领域发挥着重要作用。近年来,市场上推出了多款高性能开发板,而其中,香橙派 Kunpeng Pro 因其强大的计算能力和丰富的接口配置,受到了广泛的关注和好评。
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
1、安装yum源:yum install epel-release -y 2、安装stress:yum install stress -y 3、使用样例:stress -c 1 -t 60 4、测试场景举例 1)测试CPU负荷 输入命令:stress –c 4 增加4个cpu进程,处理sqrt()函数函数,以提高系统CPU负荷 2)内存测试 输入命令:stress –i 4 –vm 10 –vm-bytes 1G –vm-hang 100 –timeout 100s 新增4个io进程,10个内存分配进程,每
本文作者:allenxguo,腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标,常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载:是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程:使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程:正在等待某些 IO 访问,一般是和硬件交互,不可被打断(不可被打断的原因是为了保护系统数据一致,防止数据读取错误) 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态,如下: PID USER
本篇文章算是一篇读书笔记,基本上是把CPU相关的知识作了一个归纳整理,方便后续查看和排查问题。
描述:Stress/Stress-NG是Linux下两个常用的系统级压力测试工具,stress命令简单易用stress-ng是stress的升级版,支持数百个参数定制各种压CPU、内存、IO、网络的姿势。在系统过载的场景下,应用服务可能会出现意想不到的错误或异常,在测试负载均衡和熔断降级时非常有用。 这里只列举了几个常用的命令,详细使用参考”stress-ng –help”或”man stress-ng”。另外这些"烤机"命令来测试服务器性能也是不错的。
cgroups(Control Groups) 是 linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列系统任务及其子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。简单说,cgroups 可以限制、记录任务组所使用的物理资源。本质上来说,cgroups 是内核附加在程序上的一系列钩子(hook),通过程序运行时对资源的调度触发相应的钩子以达到资源追踪和限制的目的。
我们内部压力(cpu 80%,内存90%)通过stress (做页面压力测试)在容器内部做测试中,发现某几个时候通过
本节主要讲解下压力测试工具stress在docker上的应用 环境搭建 docker run -it ubuntu ls #安装stress docker run -it ubuntu ls apt-
「太用力的人跑不远, 真正坚持到最后的人靠的不是激情,而是恰到好处的喜欢和投入。」
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
top是linux程序员经常使用的分析机器运行状态的工具。但是并不是所有人都能清楚如何使用该工具对程序占用CPU资源的情况进行分析,比如图中us、sy、ni、id、wa和si等各是什么意思?高低都能说明什么问题?本文将抛砖引玉,讲解下该工具的使用。
中断是系统用来影响硬件设备请求的一种机制,它会打断进程的正常调度和执行,然后调用内核中的中断处理程序来影响设备的请求
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云