应用程序性能监测器 V3.0 更新内容:    1.对一些代码进行了修改,软件本身的性能有所提升. 应用程序性能监测器 V2.0 更新内容:     1.鼠标移动到曲线区域,显示相关的曲线值     2.对曲线绘制进行了优化.     3.查询数据,增加了对CPU和内存的筛选区间 应用程序性能监测器 V2.0.exe 是用VS2005开发,所以需要Framework 2.0组件的支持. Framework 2.0组件下载地址: 安装包:http://219.239.26.12/download/

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

前言: 在日常项目开发中,我们时不时会遇到程序占用了很高CPU的情况,可能是程序里某些未经优化的代码或者Bug,或者是程序运行压力太大.无论是什么原因,我们总希望能看到到底是哪个方法占用了如此高的CPU. 微软为我们提供了很多性能诊断工具来达到此目的.例如在Visual Studio 2017中的性能查探器,Windows SDK中的Windows Performance Recorder (WPR) 和Windows Performance Analyzer (WPA),XPerf,当然,还有

入职Oracle 以后想着把之前写过的<编程之美>中控制CPU使用率曲线的程序再写一边, 可是总是由于入职须要学习的东西太多, 没有时间. 程序早就写好了. 最终有机会贴出来了.o(∩∩)o.. 最早的时候我採用C实现的效果并不好. 当时也没有认真调试. 最初的时候採用C#实现的效果反而不错, 由于C#有非常多方便的类库能够获取CPU的占用率, 控制sleep时间等等.事实上在C中也非常easy实现. 整体的算法思想, 这里就不再反复了, 能够參考以下的链接 : http://blog.csd

一.重定位链接时重定位:目标文件一般由多个节组成,编译器在编译每个目标文件时一般都是从0地址开始生成代码.当多个代码节合成一个代码段时,需要根据其在最终代码段中的位置做出调整.同时,链接器需要对已经解析的符号分配运行时地址.这个过程就是重定位. 加载时重定位:程序中可能调用了DLL,由于EXE是最先被加载的,所以一般都能加载到其想要的内存地址上:而DLL的加载一般在EXE之后,就需要对DLL中的地址进行重定位了. 二.程序的启动过程WIN32程序启动过程包括: (1)操作系统把程序加载到内存,并

性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 系统架构背景 其中一台用作 Web 服务器,来模拟性能问题 另一台用作 Web 服务器的客户端,来给 Web 服务增加压力请求 使用两台虚拟机(均是 Ubuntu 18.04)是为了相互隔离,避免交叉感染 VM2 运行 ab 命令,初步观察 Nginx 性能 简单介绍 ab 命令 ab(apache bench)是一个常用的 HTTP 服务性能测试

一直专注于功能的开发,没注意CPU和内存.昨天无意中发现两个问题: 1. 程序启动后,什么都没干,CPU就50%了(单核).现在想找原因降低使用率,感觉无从下手,要是平时就注意这个问题就好了. 2. 程序随着功能的运行,内存不断增长.内存泄漏的情况也有,但很少,都是几K几K的增长,这个还不要紧.但是更关键的是,在线程中运行数据的时候,建立了几个超大Map,偏偏写了一句deleteLater即在线程运行完毕之后自动释放内存,同时也会释放这几个超大Map,但是你不知道QT库会何时删除这个线程啊,导致

github地址:https://github.com/charygao/SmsComputerMonitor 软件用于实时监控当前系统资源等情况,并调用接口,当资源被超额占用时,发送警报到个人手机:界面模拟Console的显示方式,信息缓冲大小由配置决定:可以定制监控的资源,包括: cpu使用率: 内存使用率: 磁盘使用率: 网络使用率: 进程线程数: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostic

引言 在软件开个过程中,对于软件的稳定性和使用率也是我们需要关注的 .  使用sigar来监控,简单方便!  使用说明:下载sigar jar及配合sigar的dll文件来用,需要将dll文件放到JDK下的bin文件夹下,供sigar程序调用.以下程序经过测试,完全可用! package com.thinkgem.jeesite.common.utils; import java.io.File; import java.io.InputStreamReader; import java.io.

  CPU使用率是单位时间内CPU使用情况的统计,以百分比方式展示. $ top top - 11:46:45 up 7 days, 11:52, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.00 Tasks: 198 total, 1 running, 197 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.2 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st K

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

嵌入式 如何定位死循环或高CPU使用率(linux) ln -s /mnt/nfs/_install/usr/bin/sort /usr/bin/sort awk '{print $1,$2,$14,$15 | "sort -r -n -k3";}' /proc/589/task/*/stat awk '{print $1,$2,$14,$15 | "sort -r -n -k3";}' /proc/588/task/*/stat ./ps -L c -e -o p

  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

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关于系统性能优化,推荐一篇不错的博客! 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

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转自:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/50282593 前言 最近在运维我们部门的hadoop集群时,发现了很多Job OOM的现象,因为在机器上可以用命令进行查看,full gc比较严重.我们都知道,full gc带来的后果是比较大的,会"stop the world"的,一旦你的full gc elapsed time超过几分钟,那么其他的活动都得暂停这么多时间.所以Full gc一旦出现并且异常,一

想获取一下目标机运行时linux系统的硬件占用情况,写了这几个小程序,以后直接用了. 方法就是读取proc下的文件来获取了. cpu使用率:    /proc/stat ,内存使用情况:     /proc/meminfo 看程序 :  typedef struct PACKED         //定义一个cpu occupy的结构体 { char name[20];      //定义一个char类型的数组名name有20个元素 unsigned int user; //定义一个无符号的in

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

转自:https://www.cnblogs.com/Javame/p/3665565.html 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