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
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
推荐使用gotop[1]插件,可以从终端直观的、实施的查看CPU、内存、磁盘等指标。
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。Oracle旗下的Oracle数据库监控软件是企事业单位中最重要的监控需要,通过对Oracle数据库的监控,可以全面了解Oracle的运行状态、数据库响应情况、数据库表空用度情况,从而方便Oracle数据库性能优化。
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
最近,有金融客户使用 TiDB 适网贷核算场批处理场景,合同表数量在数亿级。对于相同数据量,TiDB 处理耗时 35 分钟,Oracle 处理耗时只有 15 分钟,足足相差 20 分钟。从之前的经验来看,在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的,这让我们感到困惑。
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。
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
最近有金融客户使用 TiDB 适配批处理场景,数据量在数亿级。对于相同的数据量的处理耗时,TiDB 有 35 分钟,Oracle 有 15 分钟,足足相差 20 分钟。从之前的经验来看,在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的,这让我们感到困惑。经过一番排查最终定位是批处理程序问题。调整后,在应用服务器有性能瓶颈、数据库压力依然不高且没有进行参数优化的情况下,TiDB 处理时间缩短到 16 分钟,与 Oracle 几乎持平。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上,你会/应该做什么?又该如何去进行初步的性能分析?
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
sysfs把连接在系统上的设备和总线组织成为一个分级的文件,它们可以由用户空间存取,向用户空间导出内核的数据结构Q以及它们的属性。sysfs的一个目的就是展示设备驱动模型中各组件的层次关系。
在企业业务信息化之后,企业业务依赖于各种应用系统,应用系统又依赖于各种IT资源。当IT资源出现故障或性能下降时,会导致应用宕机或性能下降,进而影响企业业务产出。资源监控就是对那些可能影响IT资源服务能力的各种技术性能参数进行全面监控,以便提前发现问题隐患并预警,帮助企业将故障消灭于萌芽状态之中。
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。
本次测试报告为***系统的压力做测试总结报告,目的在于总结测试结果,分析系统性能,描述系统是否符合预期的性能要求或者客户的其他需求。
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。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
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。
USE方法可以概括为:针对每个资源,检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题影响的资源来说是最有效的
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
Linux内核是一个令人难以置信的马戏团的表演者,可以很小心的玩弄许多进程和它们的资源需求,来保证你的服务器一直嗡嗡作响。内核也是关于公平的一切:当有资源竞争时,内核试图公平的分发这些资源。 然而,如果你有一个需要优先级的重要进程怎么办?一个低优先级的进程呢?或者,限制一组进程的资源呢? 这需要你的帮助,因为没有你的帮助,内核是无法知道哪些是CPU的关键进程。 所有进程最开始都拥有相同的优先级,Linux内核会为每个任务分配均匀的CPU调度时间。总不能让一个CPU密集型的进程只运行在低优先级吧?所以,你需要
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器,CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释:有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样,服务器经常是CPU的配置高,硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。因此,翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications,链接见参考 [1]。
对于Orabbix监控Oracle来说,它是提供了一个相对轻量级的客户端来综合监控多个数据库实例。从这一点来看,它的角色有点类似于工作中使用的SQLDeveloper或者toad这类的工具。 在之前的章节中,先花了些篇幅去比较zabbix和grid control,其实从功能上来看,基于zabbix的Orabbix的监控功能要有限的多。提供的默认模板中,监控触发器不到20个。 自己梳理了一下,默认的监控触发器在15个左右。 故障类型报警对应项错误类型报错简述数据库没有数据响应Oracle:aliveHigh
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
Hi,大家好。随着行业的快速发展,软件系统越来越复杂,功能越来越多,测试人员除了需要保证基本的功能测试质量,性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试,很多人就直接连想到Loadrunner,认为LR就等于性能测试。LR只是性能测试的一个工具,但性能测试不仅仅是LR,本文就给大家逐步开展Web端性能测试。
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average,如下图所示,它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢?它和CPU的利用率又有什么关系呢
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。
点击关注公众号,Java干货及时送达 整理 | 苏宓 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 技术更新迭代的速度,让很多开发者被动地开启了奋起直追的模式。但是在某些领域或技术层面,也永远不要小看技术人的「念旧」情结,譬如 2009 年发布的 Windows 7、2014 年发布的 Java 8 在当前技术圈中仍占据不小的份额。 近日,美国软件开发商 Perforce Software 旗下的 JRebel 品牌在对近千名专业的 Java 开发者调研后,重磅发布了《2022 年 Java 开发者生产
在疫情期间,小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式,不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
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。
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。
宝塔是广东堡塔安全技术有限公司开发的Linux/Windows服务器运维管理面板,可以实现一键配置网站、数据库、FTP、SSL等,可以通过web端轻松实现服务器的管理。过去,服务器的运维管理需要手工输入各种命令,操作比较繁复,也容易出错;但是宝塔图形化的操作界面,可以轻松实现云服务器管理,可以一键安装和搭建网站,学习&操作成本更低。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
Lepus(天兔)数据库企业监控系统是一套由专业DBA针对互联网企业开发的一款专业、强大的企业数据库监控管理系统,企业通过Lepus可以对数据库的实时健康和各种性能指标进行全方位的监控。目前已经支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis数据库的全面监控。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第二篇,在《prometheus实战之一:用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务,并且在应用服务器部署了node_exporter,整体情况如下图 📷 目前,prometheus已经可以通过node_exporter从应用服务器取得监控数据,本篇就来学习如何使用这些监控数据来展现应用
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
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