Linux 系统下 cpu 使用率过高的分析方法 1.通过 top 命令可以很明显查看出哪个进程耗cpu比较高 2. ps -mp 25147-o THREAD,tid,time\top -Hp pid找到耗时最高的线程 或者使用:使用 top -H -p <pid> 查看进程里面的线程占用情况 或者在top命令之后使用:shift+h  查看哪个进程程消耗最高 3,将需要的线程ID转换为16进制格式 , 打印堆栈信息sudo jstack 25147|grep 6268 jstack 388

前面我们讨论系统调用的时候结论是耗时200ns-15us不等.不过我今天说的我的这个遭遇可能会让你进一步认识系统调用的真正开销.在本节里你会看到一个耗时2.5ms的connect系统调用,注意是毫秒,相当于2500us! 问题描述 当时是我的一个线上云控接口,是nginx+lua写的.正常情况下,单虚机8核8G可以抗每秒2000左右的QPS,负载还比较健康.但是该服务近期开始出现一些500状态的请求了,监控时不时会出现报警.通过sar -u查看峰值时cpu余量只剩下了20-30%. 图3.jpg

我们的服务器在使用操作系统的时候,用着用着系统就变慢了,打开“ 任务管理器 ”一看,才发现CPU使用率达到80%以上.这是怎么回事情呢?遇到病毒了吗?硬件有问题?还是系统设置有问题呢?在本文中将从硬件,系统进程,应用软件和病毒木马四个方面来介绍CPU资源使用率为什么会达到那么高,以帮助大家排除服务器CPU使用率高的种种疑惑. 一.硬件因素 以下分别从CPU温度,CPU超线程,硬件配置,硬件驱动和待机方面分析. 情况1. CPU温度过高如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高(CPU温度多少正

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

用户在使用 MySQL 实例时,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况.本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法,并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景,来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案. 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 说明:大量行锁冲突.行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的 CPU 使用率过高,但

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL: 大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高,不会出现慢的情况. 但是通过SQL Profile工具监控,发现这个sql,执行的CPU和IO都是很高,取出profile监控出来的sql: exec sp_executesql N'select * from AppCustomerDevice where DeviceID=@DeviceID  

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

Java进程CPU使用率高排查 生产java应用,CPU使用率一直很高,经常达到100%,通过以下步骤完美解决,分享一下.1.jps 获取Java进程的PID.2.jstack pid >> java.txt 导出CPU占用高进程的线程栈.3.top -H -p PID 查看对应进程的哪个线程占用CPU过高.4.echo "obase=16; PID" | bc 将线程的PID转换为16进制.5.在第二步导出的Java.txt中查找转换成为16进制的线程PID.找到对应的线

本篇博客记录一次性能测试过程中,定位对CPU使用率高的瓶颈问题,主要定位SQL为准 一.用SQL命令定位1.首先用TOP命令监控系统资源,如果是AIX系统,就用topas,进入TOP命令的滚动刷新数据时,发现userCPU高达98%!! 保持top的状态下,按shift+p,可以将所有进程按CPU使用率高低排序,这样可以了解消耗CPU最多的进程是哪些 可以看到,当前userCPU使用率高达98%,且此时TPS不再随并发数上升了,可以认为已经达到性能瓶颈了,且是由CPU瓶颈造成的 2.排序完后,将

1.公司业务调整,把一部分数据由Redis转至MongoDB,业务在测试环境正常,生产环境上线后发现压力一上来MongoDB的服务直接把CPU占满了,和开发的同学分析了一下也参考了一下百度上类似的问题,最后定位原因:未使用索引. 解决方法很简单:对应的关键字段创建索引即可. 参考命令如下: >use Data;                                            #进入数据库Data,注意区分大小写: >db.stats();                 

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测 之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

交换机CPU的功能 1.管理已配置的软件协议,例如: – 生成树协议(STP) – 路由协议,例如OSPF和EIGRP – 热备路由协议(HSRP) – 思科发现协议(CDP) – 端口聚合协议(PAgP) – VLAN中继协议(VTP) – 动态中继协议(DTP) 2.将配置/动态条目编程到硬件ASIC,例如: – 访问控制列表(ACL) – CEF条目 3.内部管理各种组件,例如: – 以太网供电(PoE)线卡 – 电源 – 风扇架 4.管理对交换机的访问,例如: – Telnet – 控制

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

寻找CPU使用率高的进程方法 发布时间:  2017-07-13 浏览次数:  1362 下载次数:  0 问题描述 节点报CPU使用率高,甚至出现"ALM-12016 CPU使用率超过阈值"告警,需要定位是什么进程占用CPU使用率高. 处理过程 对于持续cpu过高的处理: 1.在对应节点使用 "top"命令,然后键盘输入"C",即按照CPU使用率排序进程. 2.执行  ps -ef | grep  <CPU使用率高的PID> 确认该

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

背景         有处理过生产问题的同学基本都能遇到系统忽然缓慢,CPU突然飙升,甚至整个应用请求不可用.当出现这种情况下,在不影响数据准确性的前提下,我们应该尽快导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快回复系统的可用性,避免用户体验过差.本文针对CPU飙升问题,提供该问题的排查思路,从而能够快速定位到某线程甚至某快代码导致CPU飙升,从而提供处理该问题的思路. 排查过程 通过top命令查看cpu飙升的java进程pid 通过ps -mp [pid] -o THREAD,tid,tim