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
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。
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
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。
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
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
在日常运维工作中,会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员,我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况,观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。 今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具:Nethogs,来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。当我们的服务器网络异常时,可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。 Nethogs安装: 方法一:在epel源中可以直接yum安装 [root@dev src]# yum install -
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
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。
作者:付祥,现居珠海,主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
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。
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。
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。
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况,若使用率过高,可能会出现业务请求延迟增加,甚至无响应等风险。
1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
在服务器运维工作中,CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时,服务器的性能会明显下降,甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此,及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
追求 MySQL 的性能时,总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops,是真的么?
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。
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。。。
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata,它是Linux系统实时性能监测工具,以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态(包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据)。Netdata的web前端响应很快,而且不需要Flash插件。UI很整洁,保持着 Netdata 应有的特性。具体内容文末会简单介绍。
在我们运维的db环境中,一个机器跑多个mysql实例经常会出现某个进程占用了几乎所有的cpu 进而影响其他的实例运行。基于此我们需要限制某个进程的cpu资源,将其使用 的cpu限定在某个或者某几个固定的cpu上,避免对其他的进程产生影响。
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。
在日常的运维工作中,备份是一个非常重要的环节。而使用Shell脚本可以让备份操作变得更加便捷。
Highcharts 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表
最近在找一款能够监测进程资源使用情况的工具,比如进程的cpu,内存,线程数量,吞吐量
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现,在该系统中,优步(Uber)上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今,该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器,自其建立以来,已净减少了超过 12 万个内核的分配,从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步(Uber),我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载,如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
数据库的报警可以拆分为很多类别,但是有一点是无论如何都跑不掉的,而且花样百出,那就是磁盘空间报警。
很多公司都使用界面化的监控工具,很酷炫,这说明,监控这块我们几乎都会接触到,大家是有想法的,其次在不同的目的下,选择不同的工具有着不同的目的,今天这篇文章我就给大家介绍酷炫的图形化监控小军刀netdata的使用。
首先需要尽可能的了解优化问题,收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致;通过一系列工具分析系统问题,制定优化方案,方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告,否则需要重新制定优化方案。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的,很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化,本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化(Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦),按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
今天遇见了一个线上的MySQL问题,问题的内容是某个阿里云ECS频繁报警,报警的内容是:CPU使用率超过阈值。下面是具体的Grafana报警中负载、CPU和磁盘使用率的图像:
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。
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