一.falcon磁盘IO告警计算方法 (1)线上告警示例 [falcon]环境: prod 时间: 2018-11-10 22:29 共1条 [#主机磁盘io过高(appid)]主机hostname磁盘dfa io过高98.76>98% (2)cat /proc/diskstats 252 0 dfa 2689642164 0 513826977162 100403006 6803204529 0 1348198360088 2893131263 0 934780608 3002409596 每

body{ text-align:left; width:80%; margin:10px 100px; } 最近在做连续数据流的缓冲系统,C语言代码实现后,粗略测试了下,功能上应该没有问题.那么,接下来就该测试性能了.输入 top 命令,的确可以看到一系列 cpu 使用率,其中一个值得注意的子项就是 io 使用率了,如下图: top 命令 上图中 io 前面的数字是什么意思呢?是指 CPU 有 63% 的时间花费在 io 上了吗?在 Linux 中输入 man 命令查看相关手册,发现 io(w

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

负载(load)是linux机器的一个重要指标,直观了反应了机器当前的状态.如果机器负载过高,那么对机器的操作将难以进行. Linux的负载高,主要是由于CPU使用.内存使用.IO消耗三部分构成.任意一项使用过多,都将导致服务器负载的急剧攀升. 查看服务器负载有多种命令,w或者uptime都可以直接展示负载, $ uptime 12:20:30 up 44 days, 21:46, 2 users, load average: 8.99, 7.55, 5.40 $ w 12:22:02 up 4

 一台服务器比较性能无外乎内存.cpu使用率.IO使用率,把这3样优化好了,你服务器的负载就要小很多,当然网络情况不在我的考虑范围,毕竟网络这个情况是很不稳定,就算你服务器上把网络优化得再好,idc不给力也没用,除非是自己公司机房,好了,今天只说下怎么找IO占用高的程序.    系统:centos 5.5 1.开启IO监控 sysctl vm.block_dump=1或echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump   2.开启后内核会将IO读写dump到日记,用dmesg查看:

这几天做MySQL性能测试,偌大一个公司,找几台性能测试机器都很纠结,终于协调到两台,IO的性能如何还不知道.数据库属于IO密集型的应用,所以还是先评估下Server的IO性能,看看是否能和线上的机器匹配上. 之前一直知道用dd(device to device)命令可以简单测试磁盘的IO读写速度,但没有深究.但这次做性能测试的关系,需要得到一个相对精确的值(之前的测试吃过这方面的亏,插个题外话,性能测试一定要首先确认好测试环境.)网上常见的方法是使用hdparm和dd命令来测试,但实际的使用起

用iotop查看发现[jbd2/dm-2-8]几乎占用了99%的io使用率,但是却没有输入输出 后来上网查找,网上有人说是个内核bug,需要升级内核,或者降低jdb2的提交次数,即重新挂载磁盘 添加commit=60参数 重新挂在磁盘可以使用 mount -O remout,commit=60这个参数 有的人通过上面几个步骤后就io就降下来了,但是有的还是降不下来,那可能是真的遇到磁盘瓶颈了,通过dstat或者atop -dl可以查看,(磁盘使用率高的并不是那个iotop显示的jbd2)磁盘使用

1.问题概述 某客户有一台Exadata X2-2,每个计算节点是4块普通的本地SAS硬盘做成的RAID5,然后在RAID5的本地硬盘上创建了一个文件系统来存放DSG数据同步软件,在后续的运维过程中,发现DSG数据同步软件在进行数据同步时的延时非常严重. DSG进行检查和性能分析后,确认是由于Exadata的本地硬盘提供的IOPS无法满足DSG软件的要求,大量的时间都在等待本地磁盘的读写IO上. 通过磁盘性能分析工具也可以发现,本地盘的IO使用率基本上是在90%以上,严重时长时间100%,客户希

某游戏大区DB IO负载过高分析 [问题] 下图信息看出机器IO负载过高, IO使用率: 平均值 50%, 峰值 98%, 业务高峰时间段(19:00-22:00)IO使用率持续80%以上. [分析] 提取20:00-21:00的AWR报告内容: 关联SQL: 物理读Top: 对应的SQL语句如下: select b.nick, a.itemid from ( select usn, tousn, itemid, logdate, gtype from r2b2_ap_item_log wher

Linux 如何测试 IO 性能(磁盘读写速度) 这几天做MySQL性能测试,偌大一个公司,找几台性能测试机器都很纠结,终于协调到两台,IO的性能如何还不知道.数据库属于IO密集型的应用,所以还是先评估下Server的IO性能,看看是否能和线上的机器匹配上. 之前一直知道用dd(device to device)命令可以简单测试磁盘的IO读写速度,但没有深究.但这次做性能测试的关系,需要得到一个相对精确的值(之前的测试吃过这方面的亏,插个题外话,性能测试一定要首先确认好测试环境.)网上常见的方法

一.背景简介 作为一个DBA难免不了会遇到性能问题,那么我们遇到性能问题该如何进行排查呢?例如我们在高并发的业务下,出现业务响应慢,处理时间长我们又该如何入手进行排查,本片文章将分析io高的情况下如何分析及定位. 二.环境复现 环境配置:本次测试使用128C_512G_4TSSD服务器配置,MySQL版本为8.0.27 场景模拟:使用sysbench创建5个表,每个表2亿条数据,执行产生笛卡尔积查询的sql语句,产生io,可以模拟业务压力. 首先使用sysbench进行数据压测 三.系统层面底层

最近一年忙碌于数据处理相关的工作,跟MongoDB打交道极多,以下为实践过程中的Q&A,后续会不定期更新补充. 另有<MongoDB使用小结:一些常用操作分享>,注:本文完成时MongoDB的最新版本为MongoDB 2.6. 1.count统计结果错误 这是由于分布式集群正在迁移数据,它导致count结果值错误,需要使用aggregate pipeline来得到正确统计结果,例如: db.collection.aggregate([{$group: {_id: null, count

分布式消息队列 Kafka 2016-02-25 杜亦舒 Kafka是一个高吞吐量的.分布式的消息系统,由Linkedin开发,开发语言为scala具有高吞吐.可扩展.分布式等特点 适用场景 活动数据统计活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息.搜索情况等内容先以日志的形式存储,然后周期性地对这些文件进行统计分析运营数据统计收集服务器的性能数据(CPU.内存.IO使用率 --),之后进行统计Linkedin就是基于这类需求开发出了Kafka,所以kafka最适合的场景为

转自 http://blog.csdn.net/szchtx/article/details/38455385 感谢 负载(load)是Linux机器的一个重要指标,直观了反应了机器当前的状态.如果机器负载过高,那么对机器的操作将难以进行. Linux的负载高,主要是由于CPU使用.内存使用.IO消耗三部分构成.任意一项使用过多,都将导致服务器负载的急剧攀升. 查看服务器负载有多种命令,w或者uptime都可以直接展示负载, $ uptime 12:20:30 up 44 days, 21:46

01 - Linux的系统结构 Linux 系统结构详解 02 - 执行多条命令 方法1:在命令行下可以一次性粘贴多条语句,shell会依次执行并输出结果 方法2:在一个命令行中,用分号将各个命令隔开或者使用&&连接各个命令 示例: # whoami;date;uptime root Fri Nov 4 10:58:17 EET 2016 10:58:17 up 1 day, 14:30, 1 user, load average: 1.23, 1.05, 1.04 # whoami&am

Kafka 技术文档   目录 1 Kafka创建背景 2 Kafka简介 3 Kafka好处 3.1 解耦 3.2 冗余 3.3 扩展性 3.4 灵活性 & 峰值处理能力 3.5 可恢复性 3.6 顺序保证 3.7 缓冲 3.8 异步通信 4 Kafka架构 4.1 producer 4.1.1 定义 4.1.2 负载均衡和HA(High Available)机制 4.1.3 Producer均衡算法 4.1.4 异步发送 4.2 Broker 4.3 Topic和Partition 4.3.

导读 很多人在实际的开发中害怕系统的QPS增高,因为觉得QPS太高会导致系统挂掉;基于这种心理会想着尽量的降低系统的请求量,甚至有人会将很多处理放置到服务中来处理,这样外部发一起请求,服务就把所有的业务处理完了. 这种方式降低了系统的请求量,但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了? 首先来介绍一下基本概念. 1 .性能的关键指标 系统吞吐量(Throughput) 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力. 响应时间(系统延迟Latency) 请求的平均响

Linux系统性能10条命令监控 概述 通过执行以下命令,可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解. uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 top 其中一些命令需要安装sysstat包,有一些由procps包提供.这些命令的输出,有助于快速定位性能瓶颈,检查出所有资源(CPU.内存.磁盘IO 等)的利用率(utili

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1/ Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建

Linux系统中的 iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视. 它的特点是汇报磁盘活动统计情况,同时也会汇报出CPU使用情况.同vmstat一样,iostat也有一个弱点,就是它不能对某个进程进行深入分析,仅对系统的整体情况进行分析.iostat属于sysstat软件包.可以用yum install sysstat 直接安装. 命令格式: iostat[参数][时间][次数] 命令参数: -C 显示CPU使用情况 -d 显

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 消息队列 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段.为了管理需要共享的信息,对应