使用Ganglia监控整个Hadoop集群,看到Ganglia采集的各种指标:CPU各个具体的指标含义解释如下: ①CPU(监测到的master主机上的CPU使用情况) 从图中看出,一共有五个关于CPU的指标.分别如下: ⓐ User User表示:CPU一共花了多少比例的时间运行在用户态空间或者说是用户进程(running user space processes).典型的用户态空间程序有:Shells.数据库.web服务器…… ⓑ Nice Nice表示:可理解为,用户空间进程的CPU的调度

Shell script for logging cpu and memory usage of a Linux process http://www.unix.com/shell-programming-and-scripting/223177-shell-script-logging-cpu-memory-usage-linux-process.html

目前已经完成了RabbitMQ和MySQL的监控项配置,还差对nova-api.nova-conductor.nova-scheduler和keystone进程CPU和内存 usage的监控,类似的轮子已经是有的,所以我们Google一个,然后改造一下就OK了.目前参考 http://blog.51cto.com/825536458/1783015 进行改造. (一)zabbix-agent监控脚本 [root@f-q scripts(keystone_admin)]# pwd /etc/zab

对于CPU的性能监测,通常用top指令能显示出两个指标:cpu 利用率和cpu负荷. 其中%Cpu相关的内容: us表示用户进程cpu利用率,sy表示系统内核进程cpu利用率,ni表示运行正常进程消耗的 CPU 时间百分比,id表示idle time, wa表示IO waiting time,hi表示硬中断(Hardware IRQ)占用CPU的百分比: si表示软中断(Software Interrupts)占用CPU的百分比: st表示steal time:在内存紧张环境下,pagein 强

背景 当一台机器上跑有多个 Docker Container 的时候,我们需要知道,哪些容器占用了多少资源.采集这些指标,来让我们可以更加好的分配资源给每个 Container. 获取容器CPU使用率 正好,这两天碰到一个需求.需要我们在监控 Host 的 CPU 时候,同时将每个容器的 CPU使用率 也要拿到. 平常我们来看容器的资源占用,通过 stat 命令就可以  这里的字段 CPU 表示了CPU的使用率. 但是这样的命令结果我们要拿到并做处理的时候并不方便.不过,据说 Docker D

我们在搞性能测试的时候,对后台服务器的CPU利用率监控是一个常用的手段.服务器的CPU利用率高,则表明服务器很繁忙.如果前台响应时间越来越大,而后台CPU利用率始终上不去,说明在某个地方有瓶颈了,系统需要调优.这个是即使不懂技术的人都容易理解的事情. 上面理解对吗?我个人觉得不十分准确.这个要看后台你测试的进程是什么类型的.如果是计算密集型的进程,当前端压力越来越大的时候,很容易把CPU利用率打上去.但是如果是I/O网络密集型的进程,即使客户端的请求越来越多,但是服务器CPU不一定能上去,这个是

From:http://www.cyberciti.biz/tips/how-do-i-find-out-linux-cpu-utilization.html Whenever a Linux system CPU is occupied by a process, it is unavailable for processing other requests. Rest of pending requests must wait till CPU is free. This becomes a

转自:https://blog.csdn.net/Alisa_xf/article/details/71430406 在Linux/Unix下,CPU利用率(CPU utilization)分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的CPU利用率是指:CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间.(上述代码中使用的方法为:1 - CPU空闲运行时间/总运行时间 ,与这个计算方法原理上是一样的)      在Li

https://ggaaooppeenngg.github.io/zh-CN/2017/05/07/cgroups-%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B%E5%86%85%E5%AD%98%E5%92%8CCPU/ cgroup 的整体结构 cgroup 是容器当中对资源进行限制的机制,完整的名称是叫 control group.经常提到的 hierarchy 对应的是一个层级,而subsystem 对应的是一个子系统,都是可以望文生意的.创建一个层级是通过挂载完成的,也就是说

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

一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高.但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上.比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销.因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断. 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的C

我们在搞性能测试的时候,对后台服务器的CPU利用率监控是一个常用的手段.服务器的CPU利用率高,则表明服务器很繁忙.如果前台响应时间越来越大,而后台CPU利用率始终上不去,说明在某个地方有瓶颈了,系统需要调优.这个是即使不懂技术的人都容易理解的事情. 上面理解对吗?我个人觉得不十分准确.这个要看后台你测试的进程是什么类型的.如果是计算密集型的进程,当前端压力越来越大的时候,很容易把CPU利用率打上去.但是如果是I/O网络密集型的进程,即使客户端的请求越来越多,但是服务器CPU不一定能上去,这个是

部分   从灾难中 本来我想写一个小程序来测试CPU其他工具利用它可以检验类数据的性能.以后参考IPbench中间cpu_target_lukem插件实现我们的功能.原理非常简单:就是我们给程序设置了极低的优先级,假设有不论什么计算任务都会打断它,而假设没有计算任务,我们的程序就会占用cpu时间,所以我们的程序的执行时间基本上能够算作CPU的闲暇时间. 所以我们计算总的CPU利用率的方法就是  : CPU利用率 = 1 - 程序占用cpu时间/程序总的执行时间. 主要功能实现代码例如以下: x0

ubuntu查看系统资源占用(内存,cpu和进程) 1  top 查看ubuntu的资源占用的命令为$: top    说明:top命令就可以查看内存,cpu和进程了,很方便 top: 主要参数 d:指定更新的间隔,以秒计算. q:没有任何延迟的更新.如果使用者有超级用户,则top命令将会以最高的优先序执行. c:显示进程完整的路径与名称. S:累积模式,会将己完成或消失的子行程的CPU时间累积起来. s:安全模式. i:不显示任何闲置(Idle)或无用(Zombie)的行程. n:显示更新的次

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/cpu-manager.html [题目] 写一个程序,让用户来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率.程序越精简越好,计算机语言不限.例如,可以实现下面三种情况: 1.    CPU的占用率固定在50%,为一条直线: 2.    CPU的占用率为一条直线,但是具体占用率由命令行参数决定(参数范围1~ 100): 3.    CPU的占用率状态是一个正弦曲线. [分析] 如果不考

一.CPU 使用proc文件系统,"proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口.用户和应用程序可以通过proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数." 从/proc文件系统获取cpu使用情况:    cat /proc/stat 在Linux的内核中,有一个全 局变量:Jiffies. Jiffies代表时间.它的单位随硬件平台的不同而不同.系统里定义了一个常数HZ,代表每秒种最小时间间隔的数目.这样ji

http://ilinuxkernel.com/?cat=4 Linux CPU占用率原理与精确度分析1  CPU占用率计算原理在Linux/Unix 下,CPU 利用率分为用户态.系统态和空闲态,分别表示CPU 处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间. 下面是top显示的值1.1%us,  1.6%sy,  0.0%ni, 97.2%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.1%si,  0.0%st      us: User time         用

http://www.aikaiyuan.com/9347.html http://blog.csdn.net/jk110333/article/details/8683478 http://www.blogjava.net/fjzag/articles/317773.html 衡量CPU性能的指标: 1,用户使用CPU的情况:CPU运行常规用户进程CPU运行niced processCPU运行实时进程 2,系统使用CPU情况:用于I/O管理:中断和驱动用于内存管理:页面交换用户进程管理:进程开

衡量CPU性能的指标: 1,用户使用CPU的情况:CPU运行常规用户进程CPU运行niced processCPU运行实时进程 2,系统使用CPU情况:用于I/O管理:中断和驱动用于内存管理:页面交换用户进程管理:进程开始和上下文切换 3,WIO:用于进程等待磁盘I/O而使CPU处于空闲状态的比率. 4,CPU的空闲率,除了上面的WIO以外的空闲时间 5,CPU用于上下文交换的比率 6,nice 7,real-time 8,运行进程队列的长度 9,平均负载 Linux中常用的监控CPU整体性能的

系统现在很慢”似乎是对系统的性能最常用的抱怨了,但究竟慢到什么程度,如何来界定慢,可能需要对性能进行量化,对于OS来说,大致主要分为cpu,内存,磁盘,网络等组件,对这些维度的性能量化,不但可以更准确的定位到系统的瓶颈,更是做容量评估的基础.下面先看看cpu. Cpu的性能主要跟缓存,主频,指令集,工艺,流水线等相关因素有关. 当前微处理器的设计上主要分为精简指令集(RISC),复杂指令集(CISC),所以对于不同的cpu来说,如果使用的指令集不同,单纯的从时钟频率来判断频率高的就相应的性能就高

目录 [隐藏] 1 Loadavg分析 1.1 Loadavg浅述 1.2 Loadavg读取 1.3 Loadavg和进程之间的关系 1.4 Loadavg采样 2 18内核计算loadavg存在的问题 2.1 xtime_lock解析 2.2 全局load读写分离解xtime_lock问题 2.3 几个关键点: 2.3.1 不加xtime_lock的per cpu load计算 2.3.2 Thomas的解决方案 2.3.3 sched_tick的时机 2.3.4 交错的时间差 3 32内核