load average的概念 系统平均负载定义:在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: 它没有在等待I/O操作的结果 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用’wait’) 没有被停止(例如:等待终止) 在Linux中,进程分为三种状态,一种是阻塞的进程blocked process,一种是可运行的进程runnable process,另外就是正在运行的进程running process 进程可运行状态时,它

load average的概念 top命令中load average显示的是最近1分钟.5分钟和15分钟的系统平均负载. 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: 它没有在等待I/O操作的结果 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 没有被停止(例如:等待终止) 在Linux中,进程分为三种状态,一种是阻塞的进程blocked process,一种是可运行的进程runnable

有一个朋友问我: "hi,我想问下你们遇到单机load过高的情况 采取什么紧急措施啊?" 我问他是不是mysql db server? 他说是. 我给他如下建议: 1 先看下是不是mysqld进程造成的load高? 2 如果是的话,去看下当前线程有没有比较慢的sql 朋友再问: 嗯 都没有呢,这个如果由于业务的原因导致load高呢 我给出自己的建议: 1  并发量过高 2 业务原因,是crontab 任务,可以停止就停止掉 朋友再问:不是 sql的原因啊 db机器一般出现load高都是

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许

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

工作过程中有时候会接收到数据库服务器器load 飙高的报警,比如:  load1 15.25 base: 8.52,collect time:2014-08-30 如何处理load 异常飙高的报警呢? 本文尝试从原理,原因,解决方法来阐述这类问题的解决思路. 一 原理分析      CPU作为服务器的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

工作过程中有时候会接收到数据库服务器器load 飙高的报警,比如:  load1 15.25 base: 8.52,collect time:2014-08-30 如何处理load 异常飙高的报警呢? 本文尝试从原理,原因,解决方法来阐述这类问题的解决思路. 一 原理分析      CPU作为服务器的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

生产环境中有时需要使用者抓取一些特定的语句分析,如超超长查询,或高IO查询等.一般来说大家对跟踪比较熟悉,主要因为其有完善的UI支持.由于扩展事件在sql2012才提供UI支持,所以虽然在08时就已经存在的更轻量级的扩展事件没有被广泛使用.这里和大家分享一个扩展事件脚本,用来捕捉高消耗的查询语句. 注意:使用完毕后应停止扩展事件捕捉. 应根据自身实际需求设置过滤条件,如CPU,duration,Reads等 在sql2012中会提供更为丰富的内容(如query_hash等) code 1 将扩展

在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈.是CPU不足,还是io不够快造成? 或是内存不足? 一:查看系统负载vmstat procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st 0  0      0 496056

在线上db2数据库服务器,使用的linux操作系统(RHEL,centos),当db2数据库运行一段时间之后,操作系统的物理内存就趋近于0,同时系统的cache暴增,但是use却不高,下面是正常使用 free -g total used free shared buffers cached Mem: 125 68 57 66 0 66 -/+ buffers/cache: 2 123 Swap: 15 0 15 下面是异常情况 free -g total used free shared buf

1. 查询java pid top -c 2. 查询java进程下,线程情况 top -Hp pid(threadIdList) 3. 将10进制线程id转为16进制 printf "%x \n" threadId(tid) 4. 查询线程情况 jstack pid|grep '0xtid' -C5 --color 或者jstack pid > a.txt.在a.txt查询 nid=0xtid

1. 查找进程 top查看进程占用资源情况 明显看出java的两个进程22714,12406占用过高cpu.   2.查找线程 使用top -H -p <pid>查看线程占用情况   3.查找java的堆栈信息 将线程id转换成十六进制 #printf %x 15664 #3d30   然后再使用jstack查询线程的堆栈信息 语法:jstack <pid> | grep -a 线程id(十六进制)   jstack <pid> | grep -a 3d30   这样就

作者:鹿丸不会多项式  出处:http://www.cnblogs.com/hechao123   转载请先与我联系. 一.问题描述 前阵子我们因为B机房故障,将所有的流量切到了A机房,在经历了推送+自然高峰之后,A机房所有服务器都出现java线程数接近1000的情况(1000是设置的max值),在晚上7点多观察,java线程数略有下降,但还是有900+的样子,而此时,单台服务器的TPS维持在400/s,并不是一个特别大的量.然后将A机房一台机器下线,继续观察,到了晚上9点多,那台下线的机器,j

某些进程/服务消耗更多CPU资源(服务响应更多请求或存在某些应用瓶颈):发生比较严重的swap(可用物理内存不足):发生比较严重的中断(因为SSD或网络的原因发生中断):磁盘I/O比较慢(会导致CPU一直等待磁盘I/O请求): 绝对不要因表数据量小,sql语句随便写都行,随便join都不会出现性能瓶颈,决不能有这种思想.尽量避免join表 join表笛卡尔积如果要join表一定要把where条件写全,安全起见最好加个limit.一次请求读写的数据量太大,导致磁盘I/O读写值较大,例如一个SQL里

关于us高和sy高的问题分析: 当us值过高时,表示运行的应用消耗大量的CPU.java应用造成us高的原因主要是线程一直处于可运行(Runnable)状态,通常这些线程在执行无阻塞.循环.正则或纯粹的计算等任务造成的:另外一个可能也会造成us高的原因是频繁GC. 当sy值高时,表示linux花费了更多的时间在进行java线程切换.java应用造成这种现象的主要原因是启动的线程比较多,且这些线程多数处于不断的阻塞(例如锁等待,IO等待状态)和执行状态的变化过程中,这就导致了操作系统要不断地切换执

近来看到别人的有关数据库查询cpu占用较高的sql语句(本人sql并不好),所以查询了一下资料,记录一下,便于理解和应用. 首先,将语句贴在这里 SELECT TOP 10 --平均cpu时间 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1, (CASE WHEN stateme

1. top命令查看CPU和内存占用率 top回车,然后按1 发现进程PID 35163 CPU和内存占用率都很高 top - 06:13:47 up  5:31,  1 user,  load average: 2.11, 2.07, 2.06Tasks: 189 total,   1 running, 188 sleeping,   0 stopped,   0 zombieCpu0  : 22.3%us,  0.7%sy,  0.0%ni, 76.4%id,  0.3%wa,  0.3%h

1.查看mongodb进程 ps-ef | grep mongo 获取进程id为3267 2.查看进程的线程 top -p 3267 按shift+h 查看cpu高的线程,发现有线程点用cpu高且cpu时间很长,有线程的cpu时间有23分钟,说明一直有线程在消耗cpu,要找到执行这个线程在具体做什么操作 找到目前占用cpu最高的线程id为46265,该线程占用cpu 85.2%现在,如下图. 3.查看mongo进程3267的各线程系统调用情况 pstack 3267 >stack.log 导出到

 很幸运参与零售云快消平台的公有云搭建及孵化项目.零售云快消平台源于零售云家电3C平台私有项目,是与公司业务强耦合的.为了适用于全场景全品类平台,集团要求项目平台化,我们抢先并承担了此任务.并由我来主要负责平台建设及项目落地.  今天讲解在零售云快消平台中使用的图片服务FastDFS集群搭建说明,此集群模式是根据单机版的安装说明,在之前已经分享过一篇 一张图讲解单机FastDFS图片服务器安装步骤(修订版),改造成最少机器分布式集群安装说明. FastDFS是什么?  FastDFS是一个开源的