画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
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。
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%,脑海中第一个想法就是中病毒了,于是开始了我的杀毒之旅。
MYSQL 的CPU 使用率高,干时间长的DB们都会遇到,其实其他的数据库也都是有类似的问题,CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务,大查询,慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
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
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段,奈何各种促销,活动都等着春节,因此也遇到了不少的问题,回顾了一下最近遇到的问题,发现有好几个问题比较类似,正好整理一下,作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死,无响应,发生的场景有较高的业务压力到来时,也有业务正常运行的时候,突然就出现问题了。
本文讲述了一个基于Discuz的MySQL云数据库搬迁实例,分析了在搬迁过程中出现的死锁问题和性能瓶颈,并给出了相应的优化方案。通过优化表结构和采用分块传输,可以有效提高数据库的搬迁效率,降低死锁风险。
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。
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。
Mesos超配特性是基于Google的Heracles系统,是解决低实际使用率问题的方案。
本文介绍了MySQL数据库在国产化ARM环境中出现的第一个大坑——从库复制延迟。作者首先分析了导致这一现象的原因,包括主库的binlog dump线程、从库的IO线程、从库的SQL线程及协调线程等各个方面的因素。然后,作者进行了详细的调试和分析,发现了社区版MySQL在ARM架构下存在的获取CPU缓存行大小函数兼容性BUG。最后,作者提出了解决方案并在国产ARM架构中使用TXSQL避免了这个问题。
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。
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
Pod水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA)可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment、StatefulSet 中的 Pod 数量,同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。默认HPA可以满足一些简单场景,对于生产环境并不一定适合,本文主要分析HPA的不足与优化方式。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大,但服务器资源利用率却一直很低,导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展,混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战,介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况,以及对未来的计划和展望。
如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢?这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下,有如下几种办法。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
今天是星期一,也是双十一,问了一圈周边的人,好像没有买东西的居多,大家都是不知道该买啥好,看来像我一样的老年人变多了,工作了一天,累了,写完早点休息了。。。
某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
今天下午,线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了,还好,这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求,很快就复原了,但是上面所有的数据库实例都down掉了,启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下,虽然最后我解决了,但是具体的原因没有找到,还请大家帮忙看看,也算是集思广益了,如果某一天找到原因了,再回来更新一下。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
通常处理线上问题的三板斧是 重启-回滚-扩容,能够快速有效的解决问题,但是根据我多年的线上经验,这三个操作略微有些简单粗暴,解决问题的概率也非常随机,并不总是有效。这边总结下通常我处理应用中遇到的故障的解决方案。
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
系统从圣诞节那天晚上开始,每天晚上固定十点多到十一点多这个时段,大概瘫痪1h左右,过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是,网页和App都打不开,请求超时。系统架构:
对于不同 object 进行分库存储,首先应该将数据与状态分离,即将 events 放在单独的 etcd 实例中,在 apiserver 的配置中加上--etcd-servers-overrides=/events#https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxxx:3379;https://xxx:3379,后期可以将 pod、node 等 object 也分离在单独的 etcd 实例中。
公司的一个ToB系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
运行线程数>= min{64,实例CPU核数*4},持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益: CDS借助Docker容器
星球一位小伙伴面试了 网易,遇到了一个 性能类的面试题:CPU飙升900%,该怎么处理?
如果并发进程量大(>实例所承载的进程量),最长执行时间比较大(>1s)可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况(主要从tps,qps,网络流量,连接数),
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具,它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,可获取相应的atop日志文件进行分析。
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。
前一篇中介绍了大规模容器平台的资源预算、精算、核算,本篇围绕容器调度开展。容器调度旨在有效地协调和管理系统中的有限资源,在保障服务 SLO 的前提下,满足任务和服务的需求。对于从事过容器调度相关工作的朋友来说,对超卖一定不陌生。容器平台一般都会对运行在其中的服务做一定程度的超卖,来达成平台本身的盈利目标。
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。
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。今天给大家分享一篇接口性能优化干货文章。 原文链接:https://juejin.cn/post/7185479136599769125 背景 某公司的一个 ToB 系统,因为客户使用的也不多,没啥并发要求,就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想,500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照 100 个线程,那就是单线程 1S 内处理 5 个请求,20
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-hpa-for-kubernetes-app.html
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。
kubectl autoscale rc mysql-slave --min=1 --max=10 --cpu-percent=50 参数: --min (容器数量下限) --max (容器数量上限) --cpu-percent (CPU使用率达到指定百分比) 容器CPU使用率上升至50%以上时,自动扩充容器数量 容器CPU使用率下降至50%以上时,自动缩减容器数量
https://www.cnblogs.com/wuchangblog/p/13937715.html
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