Load  average %wa    的含义是等待输入输出的CPU时间百分比 结合iostat命令可以发现磁盘已经在100%满负荷在跑 await:每一个IO请求的处理的平均时间(单位是毫秒).这里可以理解为IO的响应时间,一般地系统IO响应时间应该低于5ms,如果大于10ms就比较大了. %util:在统计时间内所有处理IO时间,除以总共统计时间.例如,如果统计间隔1秒,该设备有0.8秒在处理IO,而0.2秒闲置,那么该设备的%util = 0.8/1 = 80%,所以该参数暗示了设备的繁…

运维工作,经常要测试服务器硬件性能,以此来判断是否存在性能瓶颈. 下面介绍在linux上测试磁盘IO速度的工具: 1.hdparm CentOS中,安装的两种方法: 1) yum安装. # yum install hdparm 2)源码包编译安装 # wget http://ncu.dl.sourceforge.net/project/hdparm/hdparm/hdparm-9.48.tar.gz # tar zxvf hdparm-9.48.tar.gz # cd hdparm-9.48 #…

以下截图是生产机器,目前是有一块盘,且根分区是/dev/sda3,因为磁盘不足,需要备份的数据要远远超过此时的空间大小:正常情况下,是可以新增硬盘硬盘作为备份 但是作为宿主机下的虚机,因为一些不规范的操作,我们直接在线扩容,导致新增的磁盘空间没有生效 新增之后,我们通过fdisk -l查看,硬盘空间并未变化,此时我们reboot重启生效 我们可以发现,虽然重启之后,只是硬盘大小生效了,此时我们需要创建分区,并且挂载才能使新增的200G空间剥离出来! 接下来是格式化/dev/sda4分区,如果我们…

ESC云服务器磁盘扩容 日常运行中,容器服务所在目录由于container-log.image的增加需要占用大量的磁盘空间,所以对/var/lib/docker/目录进行扩容挂载LVM数据盘. 首先查看磁盘属性 # sudo fdisk -l - 会出现相应的磁盘信息,针对增加的数据盘进行分区,格式化 对磁盘进行分区 # sudo fdisk /dev/vdb m 查看命令帮助 n 添加新的分区 # 根据实际情况对磁盘分区 ## 更改分区编号 将分区类型改成Liunx lvm卷才能创建LVM t…

一.问题由来 前两天搭建一套演示环境,同样的java war包,放在我们这边服务器好好的,放在那边就运行缓慢. 后来把日志改成异步之后就好了. 后边找了个程序测了下io性能,竟然差了7,8倍. 二.软件相关信息 Parkdale 参考: https://blog.csdn.net/lmy86263/article/details/52176259?utm_source=blogxgwz9…

阅读本文思考: 1.对磁盘IO了解多少 2.为什么是磁盘IO是瓶颈,有没有自己的答案 想了解磁盘io可以查看此帖:集群瓶颈:磁盘IO必读 (磁盘IO:磁盘输出输出) 集群的瓶颈提出多种看法,其中网络和磁盘io的争议比较大.这里需要说明的是网络是一种稀缺资源,而不是瓶颈. 对于磁盘IO: 当我们面临集群作战的时候,我们所希望的是即读即得.可是面对大数据,读取数据需要经过IO,这里可以把IO理解为水的管道.管道越大越强,我们对于T级的数据读取就越快.所以IO的好坏,直接影响了集群对于数据的处理. 这…

https://www.cnblogs.com/cloudstorage/archive/2012/11/11/2764623.html #####sample 1: Oracle等待事件db file async I/O submit产生原因和解决办法 时间:2017-01-08 20:45   来源:Oracle研究中心   作者:网络   点击:771 次 oracle研究中心学习笔记:环境redo量较大,高峰超过20m/s,分析awr报告发现存在大量的db file async I/O…

线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍. 同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析即可. CPU 一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题.cpu异常往往还是比较好定位的.原因包括业务逻辑问题(死循环).频繁gc以及上下文切换过多.而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的,可以使…

简述C#中IO的应用   在．NET Framework 中． System.IO 命名空间主要包含基于文件(和基于内存)的输入输出(I/O)服务的相关基础类库．和其他命名空间一样． System.IO 定义了一系列类.接口.枚举.结构和委托.它们大多数包含在 mscorlib.dll! 另外有一部分部分 System.IO 命名空间的成员则包含在systcm.dll程序集中.System.IO命名空间的多数类型主要用于编程操作物理目录和文件,而另一些类型则提供了从字符串缓冲区和内存区域中读写数…

1.业务日志相关 假设系统出现异常或者业务有异常,首先想到的都是查看业务日志 查看日志工具: less 或者more grep tail -f filename 查看实时的最新内容 ps:切忌vim直接打开大日志文件,由于会直接载入到内存的 2.数据库相关 java应用非常多瓶颈在数据库,一条sql没写好导致慢查询,可能就会带来应用带来致命危害. 假设出现Could not get JDBC Connection .接口响应慢.线程打满等. 须要登录线上库, 查看数据库连接情况:show pro…

生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降.响应时间慢等问题,例如交换机故障.网线老化导致的丢包重传:存储阵列条带宽度不足.缓存不足.QoS限制.RAID级别设置不当等引起的IO延时. 一.评估 IO 能力的前提 评估一个系统IO能力的前提是需要搞清楚这个系统的IO模型是怎么样的.那么IO模型是什么,为什么要提炼IO模型呢? (一).IO模型 在实际的业务处理过程中,一般来说IO比较混杂,比如说读写比例.IO尺寸等等,都是有波动的.所以我们提炼IO模型的时候,一般是针对某一个特定的场景来建…

目录 一.Linux 内存和cpu 网络 磁盘 /proc文件系统 二.JVM Java堆和垃圾收集器 gc日志分析 JVMTI介绍 Attach机制 java自带工具 三.三方工具 jprofile arthas (类似btrace的工具) gceasy 四.实际案例 连接泄漏 String拼接导致内存溢出 堆内存占用过大 CPU占用高问题 aerospike线程阻塞导致内存溢出问题 问题 整体思路:全局观,先从系统层面入手,大致定位方向(内存,cpu,磁盘,网络),然后再去分析具体的进程.…

在平时开发过程中,对于线上问题的排查以及系统的优化,免不了和Linux进行打交道.每逢大促和双十一,对系统的各种压测性能测试,优化都是非常大的一次考验.抽空整理了一下自己在线上问题排查以及系统优化的一些经验. 一.系统性能瓶颈在哪 我们常常提到项目的运行环境,那么运行环境包括哪些呢?一般包括你的操作系统.CPU.内存.硬盘.网络带宽.JRE环境.你的代码依赖的各种组件等等.所以系统性能的瓶颈往往是IO瓶颈.CPU瓶颈.内存瓶颈或者程序导致的性能瓶颈 登录到服务器上,我们使用TOP命令可以很全面的…

工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了.今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧.今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!! 背景 项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python.之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势:其次就是有很多库,不用自己再造轮子了.可能使用过python的同学都会认为python比…

基本概念: 在数据库优化和存储规划过程中,总会提到IO的一些重要概念,在这里就详细记录一下,个人认为对这个概念的熟悉程度也决定了对数据库与存储优化的理解程度,以下这些概念并非权威文档,权威程度肯定就不能说了.   读/写IO:最为常见说法,读IO,就是发指令,从磁盘读取某段扇区的内容.指令一般是通知磁盘开始扇区位置,然后给出需要从这个初始扇区往后读取的连续扇区个数,同时给出动作是读,还是写.磁盘收到这条指令,就会按照指令的要求,读或者写数据.控制器发出的这种指令+数据,就是一次IO,读或者写.…

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施?在Tcon分布式系统测…

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系…

1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以write为例的 Linux 磁盘IO子系统的架构: 可以看到IO操作分成了四个层面: 1)文件系统缓存:处理数据必须先从磁盘读到缓存,然后修改,然后刷会磁盘.缓存的刷新涉及到两个参数:vm.dirty_background_ratio.vm.dirty_ratio.还有刷新写回时,使用到 bio 结构,…

文章转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26813519-id-3207996.html 硬件方面虽然只占Oracle性能优化的一个方面(另一方面是软件),但是仍不可忽视.本文将针对硬件OLTP系统优化,来讲述如何优化Oracle数据库性能. 实验环境: 由于本文所需测试均是从内存盘使用方面的优化性测试,因此有一台内存较大cpu稍微好一点的机器就足以做相关测试了. 遗留问题: 1 每次重启数据库时重建oracle索引的代价是多少,应用能否接受? 2 redo log…

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施? 在Tcon分布式系统…

众所周知drop table会严重的消耗服务器IO性能,如果被drop的table容量较大,甚至会影响到线上的正常. 首先,我们看一下为什么drop容量大的table会影响线上服务 直接执行drop table,mysql会将表定义和表数据全都删除,包括磁盘上的物理文件,也包括buffer pool中的内存数据. 这就分两步,第一步从buffer pool中删除,这会涉及到table_cache的lock,如果持有table_cache的lock,这将导致其他查询都无法执行.这种情况在没有inn…

  系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个…

一.摘要 由于硬件问题.系统资源紧缺或者程序本身的BUG,Java服务在线上不可避免地会出现一些“系统性”故障,比如:服务性能明显下降.部分(或所 有)接口超时或卡死等.其中部分故障隐藏颇深,对运维和开发造成长期困扰.笔者根据自己的学习和实践,总结出一套行之有效的“逐步排除”的方法,来快速定 位Java服务线上“系统性”故障. 二.导言 Java语言是广泛使用的语言,它具有跨平台的特性和易学易用的特点,很多服务端应用都采用Java语言开发.由于软件系统本身以及运行环境的复杂 性,Java的应用不…

(1) 读写最好还是不要多线程,硬盘读写的速度有限,单线程时已经满负荷了,多线程又会增加线程之间的切换,会增加时间. 如果想增加读写速度,应该增加硬盘,做raid (2)首先是硬盘的写入是串行的,CPU的计算才是并行的,如果你偏重计算那么多线程能提高,要不怎么叫做并行计算呢: 如果侧重存储,除非数据量达到足以体现优势的程度,否则加上线程之间切换的损耗当然会效率更加地下. (3)这个是按照算法来说的,目前来说大多数的算法都是很快的,瓶颈都在磁盘的IO上,我们针对大多数的算法都进行过测试,基本一半以…

原文:第七章--DMVs和DMFs(4)--用DMV和DMF监控磁盘IO 前言: 本文为本系列最后一篇,作为DBA,你必须经常关注磁盘的I/O问题,一旦出现问题,要尽快分析出是什么问题.SQLServer同样提供了一些列与I/O相关的DMO来做监控. 本文介绍如何使用DMO来监控I/O子系统的性能并找到I/O瓶颈.通过本文,可以区分不同数据库的I/O使用模式.一旦发现有数据库的I/O很高,可能需要考虑把数据库迁移到单独的磁盘,或者深入研究I/O产生的问题. 准备工作: 本文将演示如何监控数据库文…

原文:如何识别SQL Server中的IO瓶颈 原文出自: http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2329/how-to-identify-io-bottlenecks-in-ms-sql-server/ 问题: 我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况.在分析了内存和CPU使用情况后,我们需要继续调查根源是否在I/O.我们应该如何识别SQLServer是否有I/O相关的瓶颈? 解决: 当数据页经常从缓冲池中移进移出的时候,I/O子系统就会成…

http://my.oschina.net/chape/blog/159640 系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 …

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系…

1.问题描述 系统配置为单核4G, web 工程配置堆2G,  /tmp目录 二进制文件不断增加,平均一天增加20G, 手动清理/tmp目录,重启系统,问题依旧. 2.分析 /tmp 目录存放系统运行时产生的临时文件.在Redhat-like系统上,会定期清理/tmp目录下10天未访问的文件.这个机制保证了,linux不会像windows那样在较长时间运行后变得臃肿不堪.   清理脚本位于/etc/cron.daily/tmpwatch,内容如下,   #! /bin/sh flags=-umc…

今天早上,收到一个报警,有个服务器的http往返时延飙升,同时曝出大量404,很是折腾了一番,特记录下思考和排查经过. 1.这是单纯的时延增大,还是有什么其他情况还未掌握? 因为不知道是只有时延变大而已,还是同时有别的情况,第一反应是先看日志有没有异常. 看了一下,一片风平浪静,既是好消息也是坏消息.好消息是核心业务还在,不然一定会打日志,坏消息是日志提供不了任何信息.当然这也说明了我们的日志肯定有不到位的地方. 2.换个思路,日志风平浪静,是否只是服务器启动了什么任务,占用了大量cpu/IO等…