本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
Linux中查看某个进程占用内存的情况,执行如下命令即可,将其中的[pid]替换成相应进程的PID号:
在Linux中如何查看网络流量及带宽?在Linux系统中使用top可以查看系统资源、进程、内存占用等信息,要想查看网络流量及带宽可以使用iftop命令,下面为大家分享一下Linux系统查看网络流量及带宽具体方法。
Linux中查看网卡流量工具有iptraf、iftop以及nethogs等,iftop可以用来监控网卡的实时流量(可以指定网段)、反向解析IP、显示端口信息等。
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
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
按照提示分别修复: 1.第一个提示somaxconn这个值为128太小了,这个值是系统的网络连接队列大小,而redis的TCP backlog设置的值为511,因此受限,所以修改下系统的值
谷歌的最佳实践告诉你,重要服务一定要配置 Guaranteed 的,这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
siege -c 1 -r 1 http://10.33.216.220:8080/apps/p1/api/server0 POST <./p2.json
自从WeTest宣布与Unity官方共同推出Unity性能分析工具UPA(Unity Performance Analysis)以来(Hi,我们和Unity合作了全新的性能分析工具),我们收到了非常多热情的开发者的反馈。为了更好与开发者沟通。我们开辟了UPA官方论坛。
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
近日,亚马逊官方博客上发布 “Sustainability with Rust” 一文,通过研究和对比来说明了 Rust 在可持续性方面优于其他语言。随后,ZDNet 也对此文进行了报道。在 ZDNet 的报道发出之后,Go 技术负责人 Russ Cox 连发 14 条推特,表示该文章在严重误导大家对 Go 语言的认知。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
本文实例讲述了php查询内存信息操作。分享给大家供大家参考,具体如下: php查询内存信息,是为了更好的查看内存使用情况,更好的优化代码。 查看当前内存使用情况使用:memory_get_usage(
微服务化后,应用数量可能高一个数量级。一般企业,以前三五个应用能支撑业务,微服务化之后应用数量可能多达几十个。每个微服务往往独立部署,内存的消耗自然也高居不下,以前两台8核16G机器指不定就能跑起来,现两台16核64G还不一定够用,同时由于多套环境的存在加上容器编排工具(如K8s)所需的资源,硬件资源的投入自然是成倍增加。
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。
-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。
之前写了JConsole、VisualVM 依赖的 JMX 技术,然后放出了一个用纯 JMX 实现的 web 版本的 JConsole 的截图,今天源码来了。
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。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎,所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要,而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标,包括阻塞时间,CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销,可细分成调用者和被调用者的开销,XHProf数据收集阶段,它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
原文链接:https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
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Emmagee是网易杭州研究院QA团队开发的一个简单易上手的Android性能监测小工具,主要用于监控单个App的CPU,内存,流量,启动耗时,电量,电流等性能状态的变化,且用户可自定义配置监控的频率以及性能的实时显示,并最终生成一份性能统计文件。
垃圾回收♻️(GC)是Go语言关键特性,帮助开发人员大大减轻心智负担。我们知道内存有栈和堆区之分,栈内存无需手动释放,但是堆内存需要我们手动释放。在Go语言中,GC会跟踪和释放不再使用的堆内存,每个Gopher都应该了解其工作原理,这非常有助于我们对程序进行优化。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间,距离上上次已经记不起具体那一天了,每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击,我觉得有必要静下心来,分享一下被黑的那段经历。
2. 在线充值。 轻量应用服务器以包年包月模式售卖,购买前,需要在账号中进行充值。具体操作请参考 在线充值 文档。
当 JVM 内存严重不足时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法,如下图所示。如有遗漏或错误,欢迎补充指正。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
我们(Buffer)早在 2016 年就开始使用 Kubernetes 了。我们使用 kops 对 Kubernetes 集群进行管理,其中包含了大约 60 个运行在 AWS 的节点,运行着 1500 个左右的容器。我们的微服务迁移之路充满坎坷。在和 Kubernetes 相处多年以后,我们还是会时不时遭到它的毒打。本文接下来要讨论的案例就是这样——CPU Limit 是一头披着狼皮的羊。
对于我们这些大规模使用Zabbix的用户来说,最关心的问题之一就是:Zabbix能承受多大规模的数据写入量?我最近的一些工作正好以此为中心,远期来看,我可能会有一个超大量级的环境(大约32000+台设备)需要通过Zabbix实现完全监控。在Zabbix论坛里有一个模块讨论大型环境的监控,但是不走运的是,我并没有找到一个完善的系列解决方案来实现大型环境的监控。
作者 | Michael Knyszek 译者 | 明知山 策划 | Tina 自 2018 年以来,Go GC,以及更广泛的 Go 运行时,一直在稳步改进。近日,Go 社区总结了 4 年来 Go 运行时的一些重要变化。 这些重要变化主要是: sync.Pool 是一种 GC 感知的重用内存的工具,具有较低的延迟影响,并且能够比之前更有效地回收内存。(Go 1.13) Go 运行时能够更主动地将不需要的内存返回给操作系统,减少了内存消耗和出现内存不足的可能性。这将减少最高 20% 的空闲内存消耗。(Go 1
由于Intel为代表的处理器厂商发现,处理器主频的提升受到硅材料物理特性的限制,难以突破4.0GHz的瓶颈,从而转向在处理器集成电路上集成多个处理核心,以提升处理器的计算力。为了让多个处理核心可以运行多个不同的应用程序和服务,出现了把一台物理机资源分割为多个虚拟机的虚拟化技术。
ceph-osd上发现内存使用很严重,特别是cache的使用,巨大的内存使用如果不及时释放,加上swap很小,在遇到大文件读写时就会引发kernel oom,进而core文件写满所有根分区
注意:不要在key很多的服务器中执行此命令,因为redis是单线程,如果key很多,会造成redis阻塞,影响服务性能。
业务进程异常停止或重启,可以根据 /var/log/messages 日志判断是否发生OOM,如果是,又是什么进程占用了大量内存空间触发 OOM Killer
离线下载,顾名思义你离线,服务器帮你下载,那么服务器下完之后还得给你传,这里采用什么传输方式呢?
https://jingyan.baidu.com/article/2c8c281dbd079f0008252a0f.html
1、运行Monkey进行压力测试: adb shell monkey -p cn.microinvestment.weitou --pct-touch 100 --ingore-crashes --throttle 1000 -s 100 -v -v 50 2、监控内存值,如果出现过大等递增异常则保存HPROF文件(hprof文件是Java 虚拟机的Heap快照)用于分析查看应用内存的命令: adb shell dumpsys meminfo cn.microinvestment.weitou(进程名) 如果发现内存过大,则保存HPROF文件:adb shell am dumpheap <进程名> <保存路径> 3、分析hprof文件 用工具MAT来查看,首先还要这个HPROF文件转换成MAT可读的文件 在Android SDK tool里面有个hprof-conv命令: hprof-conv <原HPROF文件路径> <转换后的HPROF路径> hprof-conv a.hprof b.hprof 4、用MAT工具打开转换后的HPROF文件 一般选择Leak Suspects Report(通过SQL语句来查询对象有没有被释放掉,如果有多个相同的对象,则会存在内存泄露的问题)
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