在一个阳光明媚的下午,突然生产环境有一个缓存实例发出内存使用率超过90%的告警,然后立刻和小伙伴们一起看是什么情况。 现象是这样的,集群里的一个实例的内存使用率超过了90%,而这个实例的从节点,内存使用率却很低。而且其他分片的内存使用率都很低,只有这个分片高。见下图cachecloud实例状态图。
前言 内存泄漏和高CPU使用率是在日常开发中经常遇到的问题,它们可能会导致应用程序性能下降甚至崩溃。今天我们来讲讲如何使用Visual Studio 2022分析.NET Dump,快速找到程序内存泄漏问题。 什么是Dump文件? Dump文件又叫内存转储文件或者叫内存快照文件。用于存储程序运行时的
https://linux.cn/article-10467-1.html | 2019-01-22 23:44 一般每个 Linux 管理员都会使用 lm_sensors 监控 CPU 温度。lm_sensors (Linux 监控传感器)是一个自由开源程序,它提供了监控温度、电压和风扇的驱动和工
性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡:万兆网卡 硬盘:固体硬盘,关注IOPS和BPS指标 CPU:更快主频,更多核心,更大缓存,更优架构 内存:更快访问速度 超出硬件性能上限后使用DNS CPU基本知
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641356547223820839&wfr=spider&for=pc 最近在做连续数据流的缓冲系统,C语言代码实现后,粗略测试了下,功能上应该没有问题。那么,接下来就该测试性能了。输入 top 命令,的确可以看到一系列 cpu
一、 节拍率与CPU时间 前一篇说到,Linux 作为一个多任务操作系统,将每个 CPU 的时间划分为很短的时间片,再通过调度器轮流分配给各个任务使用,因此造成多任务同时运行的错觉。 为了维护 CPU 时间,Linux 通过事先定义的节拍率(内核中表示为 HZ),触发时间中断,并使用全局变量 Jif
https://gitee.com/jialy/auto-monitor-java-process/tree/master 本文主要介绍在 show-busy-java-threads.sh 脚本的功能基础上,通过 process-cpu-monitor.sh 脚本实现Linux平台上Java进程或
01 背景 某tidb集群收到告警,TIKV 节点磁盘使用率85%以上,联系业务无法快速删除数据,于是想到扩容TIKV 节点,原先TIKV 节点机器都是6TB的硬盘,目前只有3TB的机器可扩,也担心region 均衡后会不会打满3TB的盘,PD 调度策略来看应该是会根据不同存储机器的资源配置和使用情
背景 前段时间业务研发反馈说是他的应用内存使用率很高,导致频繁的重启,让我排查下是怎么回事; 在这之前我也没怎么在意过这个问题,正好这次排查分析的过程做一个记录。 首先我查看了监控面板里的 Pod 监控: 发现确实是快满了,而此时去查看应用的 JVM 占用情况却只有30%左右;说明并不是应用内存满了
摘要:通常在运维监控出现CPU使用率较高、P80/P95指标较高、慢SQL数量上升等现象,或者业务出现超时报错时,优先应排查是否出现慢SQL。 本文分享自华为云社区《GaussDB慢SQL常见定位处理手段》,作者:酷哥。 关键指标 通常在运维监控出现CPU使用率较高、P80/P95指标较高、慢SQL
https://www.cnblogs.com/Otiger/p/16220187.html 性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡:万兆网卡 硬盘:固体硬盘,关注IOPS和BPS指标 CPU:更快主频
https://www.cnblogs.com/wangzy-Zj/p/16869149.html 一、按内存使用率排序 运行top命令后,输入大写的 M。 二、按CPU使用率排序 运行top命令后,输入大写的P。 三、转换界面单位 将KiB转换成GiB展示,按两下大写的E即可(转换成MiB、TiB
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16060378.html 背景# 起因是这样的,我们想开发一个小脚本,当cpu使用率过高时,使用jstack将java的线程栈保存下来,以便后面分析。 获取cpu使用率# 获取cpu使用率是比较容易的,使用vmstat就可以了,
前几天有个客户的系统存在性能问题,从AWR报告上我们看到是CPU使用率过高,同时GLOBAL CACHE方面的争用比较严重。系统中的烂SQL很多,数据库中很多几十GB的大表也没有分区,总之问题很多。不过这套系统使用了闪存盘,虽然IOPS高达3-4万,不过磁盘IO的性能还可以。USER IO平均值为2
在排查网络问题时,我们还经常碰到的一个问题,就是内核线程的 CPU 使用率很高。比如,在高并发的场景中,内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常就会比较高。回顾一下前面学过的 CPU 和网络模块,你应该知道,这是网络收发的软中断导致的。 要分析 ksoftirqd 这类 CPU 使用率比
相当于是前面篇章的小结 一、 CPU 性能指标 常见指标包括: 平均负载CPU 使用率(user、iowait、system、软硬中断等)进程上下文切换(自愿、非自愿)CPU 缓存的命中率 CPU 的处理速度就比内存的访问速度快得多。这样,CPU 在访问内存的时候,免不了要等待内存的响应。为了协调这
最近在新发布某个项目上线时,每次重启都会收到机器的 CPU 使用率告警,查看对应监控,持续时长达 5 分钟,对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多 Consumer 消费,服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑,通过多次 Jstack 输出线程快照发现有很多 BLOCKED 状态线程,此文主要记录分析 BLOCKED 原因。
1 介绍 云计算资源弹性伸缩是一种根据业务需求动态调整计算资源规模的技术。它可以根据系统的性能指标(如CPU使用率、内存占用率、磁盘IO、网卡读写率、请求响应时间等)或者预定义的规则(如时间周期、业务事件等),自动增加或减少计算资源的数量,以满足业务负载的变化。这种技术可以确保系统在高峰时期拥有足够
通过vmstat分析性能 如上图所示,我们在命令vmstat后面添加了两个参数,1表示间隔一秒获取一次,10表示总共获取10次 我们一列一列数据来看: r:代表目前实际运行的指令队列,很高表示CPU很繁忙通常会CPU使用率过高 这个数据如果高于服务器CPU核数就可能出现瓶颈(需要结合后五列CPU使用