Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中，我们将介绍 30 个有趣的工具和服务，帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面，包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧！
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
本次的DEMO是对多线程知识点的回顾，因为多线程技术在我们平常开发中经常用到。这次的DEMO是通过发送信号量去控制线程的运行和停止。相当于我们通过输入一个指令让某个线程启动和停止。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
一、通常服务器的性能会卡在三个地方： cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候，首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药，按照下面的方法来优化： 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低，需要升级用nptl 。进（线）程数不要大于cpu个数 （请参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html） 谨慎用锁。改善架构，尽量不用锁。 慎用字符串操作，比如sprintf,snprintf，因为
市面上的网校系统源码语言组成有很多种，有采用ASP的，有采用PHP的，但是仔细统计下，其实最多的还是使用Java编写的，那为何网校系统源码通常都由Java写成？有何优点？
为了解决流媒体平台应用程序监控的诸多痛点：警报太多、滚动屏幕太多、配置和维护太多......Netflix推出了Telltale —— 一个建立在“用不着不断调整警报配置”前提上的应用程序监控系统。
市面上的在线教育系统源码语言组成多种多样，有ASP的，有PHP的，但是使用Java编写的在线教育系统源码还是占大多数，那为何在线教育系统源码通常都由Java写成？相比起其他语言，有何优势？
原文链接：https://blog.envoyproxy.io/envoy-threading-model-a8d44b922310
多线程调试的主要任务是准确及时地捕捉被调试程序线程状态的变化的事件，并且GDB针对根据捕捉到的事件做出相应的操作，其实最终的结果就是维护一根叫thread list的链表。上面的调试命令都是基于thread list链表来实现的，后面会有讲到。
Cloudera Manager使用运行状况测试（health tests）来监控集群中运行的服务，角色和主机的运行状况，包括Cloudera Management Service角色。基于角色的健康测试默认启用。以一个简单的健康测试为例，每个NameNode数据目录中是否有足够的磁盘空间。更复杂的运行状况测试可以评估何时将HDFS的上一个检查点与阈值进行比较或数据节点是否连接到NameNode。还有一些运行状况测试可以汇总其他的运行状况测试：在HDFS中，有几个DataNode关闭是正常的（假设你有几十个节点），你可以设置一个阈值说明百分之多少个节点挂了才表明整个服务挂掉。
线程是程序中的一个执行流，每个线程都有自己的专有寄存器(栈指针、程序计数器等)，但代码区是共享的，
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
随着环境中运行的微服务数量的增加，主动监控微服务的所有实例的运行状况变得更加重要。使用像OpenShift这样的容器管理技术，可以利用运行状况检查，来自动决定是否使用新容器来丢弃和替换不健康的容器。通过快速更换不健康的容器，OpenShift极大地提高了服务的整体正常运行时间。
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
Serial是单线程垃圾回收器,当需要执行垃圾回收时,程序会暂停一切工作,然后单线程执行垃圾回收.
muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构，例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。
本文阐述了 Netflix 的系统监控实践：自研 Telltale，成功运行并监控着 Netflix 100 多个生产应用程序的运行状况。
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
健康检查 主动运行状况检查可以在每个上游群集的基础上进行配置。如服务发现部分所述，主动运行状况检查和SDS服务发现类型齐头并进。但是，即使使用其他服务发现类型，也有其他需要进行主动健康检查的情况。 Envoy支持三种不同类型的健康检查以及各种设置（检查时间间隔，标记主机不健康之前所需的故障，标记主机健康之前所需的成功等）： HTTP：在HTTP健康检查期间，Envoy将向上游主机发送HTTP请求。如果主机健康，预计会有200个回应。如果上游主机想立即通知下游主机不再转发流量，则返回503。 L3 / L
本文仅测试及学习Arthas命令的使用方式,对原理不做探讨,有兴趣的胖友可以戳下方美团博客的链接,讲解的十分不错.
作为知名的流媒体巨头，Netflix 在全球拥有近 2 亿订阅用户，服务遍及多个国家。本文阐述了 Netflix 的系统监控实践：自研 Telltale，成功运行并监控着 Netflix 100 多个生产应用程序的运行状况。
来源 | https://netflixtechblog.com/telltale-netflix-application-monitoring-simplified-5c08bfa780ba 作为知名的流媒体巨头，Netflix 在全球拥有近 2 亿订阅用户，服务遍及多个国家。本文阐述了 Netflix 的系统监控实践：自研 Telltale，成功运行并监控着 Netflix 100 多个生产应用程序的运行状况。 1 难忘的经历 相信很多运维人都有过这样的经历： 监控系统某个指标超过阈值，触发告警。大半夜
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式，而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的，所以在开发实践中，甚至生产环境中，会遇到java相关问题，例如系统运行变慢、内存OOM，堆栈异常等问题，这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具，和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
在之前的文章中，我谈到了什么是服务链，以及如何配置基本的服务链。让我们回顾一下服务链的构建方式：
在所有更改中，某些内容保持不变。这些问题是，我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次，我们如何知道服务是否正常运行，是处于运行状态还是处于关闭状态，如果我们配置正确，服务是否按预期运行呢？
利用SpringBoot作为微服务单元的实例化技术选型时，我们不可避免的要面对的一个问题就是如何实时监控应用的运行状况数据，比如：健康度、运行指标、日志信息、线程状况等等。本文就该问题做一点探索并记录
ASP.NET Core 提供运行状况检查中间件和库，以用于报告应用基础结构组件的运行状况。 运行状况检查由应用程序作为 HTTP 终结点公开。可以为各种实时监视方案配置运行状况检查终结点：
ASP.NET Core 提供运行状况检查中间件和库，以用于报告应用基础结构组件的运行状况。
大量TimeoutException，说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询，超出redis服务能力，再次尝试连接的客户端，redis 服务节点直接拒绝，抛出错误。
JProfiler 13是一款Java开发分析工具，可以帮助开发人员快速定位和修复Java程序的性能问题。在Mac平台上使用JProfiler，开发人员可以通过可视化界面实时监控Java应用程序的内存使用情况、CPU占用率、线程状态等信息，从而更加深入地了解应用程序的运行状况。
“Windows Server 故障转移群集”(WSFC) 群集是一组独立的服务器，它们共同协作以提高应用程序和服务的可用性。SQL Server 2012 利用 WSFC 服务和功能支持 AlwaysOn 可用性组和 SQL Server 故障转移群集实例。
按照官网的文档来，https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/
很多人认为Python语言简单（实际真的那么简单吗？语法简洁不代表容易学），都去自学Python编程语言，然后寻思出去找一份好的工作，其中学生居多。所以这套面试题我随机例举了几个罢了，文末有提示。
.NET Core中提供了开箱即用的运行状况检查，首先，我将在.NET Core API应用程序中执行运行状况检查，接下来，我们将使用DbContext集成SQL Server或数据库的运行状况检查，最后是如何实现自定义服务的运行状况检查。
多线程 多线程(multiple thread)是计算机实现多任务并行处理的一种方式。 在单线程情况下，计算机中存在一个控制权，并按照顺序依次执行指令。单线程好像是一个只有一个队长指挥的小队，整个小队
即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统由master/slaves服务组成的，且起初master均存在单点故障，后来均通过zookeeper解决，各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot能同时运行多少task
Arthas 是一款开源在线诊断工具，采用命令行交互模式，支持 web 端在线诊断，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。这是一款开源一年多 GitHub star 2 万，99% 的阿里研发小哥都在用的 Java 终极诊断利器！相对比直接下载使用，我推荐开发者可以试一下通过 IDE插件 Cloud Toolkit 中使用Arthas 来实现一键远程诊断功能。
“状态”选项卡具有两个潜在的视图：“表格视图”和“经典视图”。经典视图包含所选集群的一组图表，而表格视图将常规集群、计算集群和其他服务分隔为汇总表。您可以使用每个视图上的“ 切换到表格视图”和“切换到经典视图”链接在两个视图之间切换。Cloudera Manager会记住您选择的视图并保留在该视图中。
Arthas 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，大大提升线上问题排查效率。
Dapr是一套开源、可移植的事件驱动型运行时，允许开发人员轻松立足云端与边缘位置运行弹性、微服务、无状态以及有状态等应用程序类型。Dapr能够确保开发人员专注于编写业务逻辑，而不必分神于解决分布式系统难题，由此显著提高生产力并缩短开发时长。Dapr 是用于构建云原生应用程序的开发人员框架，可以更轻松帮助开发人员在 Kubernetes 上构建运行多个微服务，并与外部状态存储/数据库、机密存储、发布/订阅代理以及其他云服务和自托管解决方案进行交互。
敲黑板：这个切记不要乱开！！！！！因为一旦开启访问服务器的docker就不需要账号密码了！！！
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