经反馈,新部署的服务器上filebeat占用的cpu过高,且内存只增不减. 而据我了解filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat),发现有大量内容输出:   --20T08:: INFO kafka/log.go: producer/broker/ starting up --20T08:: INFO kafka/log.go: prod

1.现象:zabbix监控到防火墙内存使用率频繁超过80%,而FortiGate防火墙内存超过80%将开启自身保护模式而不能新加策略等. 2.分析:这种情况一般是某些进程再释放内存的时候卡住.可以先查看一下是那些进程占用的内存高,然后尝试通过kill重启. 3.解决: 1)diagnose sys top 2)执行diagnose sys kill 9 pid 或 执行diagnose sys kill 11 pid  (11表示不记录日志,9表示不记录) 注:kill表示强制停止当前进程,但是

上述内存使用率是正常的,实际使用的是buffers.

原文:https://blog.markvincze.com/troubleshooting-high-memory-usage-with-asp-net-core-on-kubernetes/ ps:我不是死板翻译原文的,尽量的通俗一点,如有不对欢迎指出,谢谢哈. 在生产环境中,我们把asp.net core api应用通过Kubernetes 部署在了Google Cloud (GCE—Google Container Engine).我们发现大多数的组件(core应用)的内存使用率都不合理

系统环境: Windows Server 2008 R2 Enterprise 搭建有 web服务器(iis) 和  文件服务   问题描述: Windows Server 2008 R2系统内存耗光(64G,占用63.3G),而在任务管理器中各进程内存占用总和都远不到此占用率. 参考: Windows Server 2008 R2服务器内存使用率过高,但与任务管理器中进程占用内存和不一致 Windows Server 2008 MetaFile设置占用内存限制 实测:启用Dynamic Cac

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

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

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

限制进程CPU占用率的问题,给出了一个shell脚本代码如下: renice +10 `ps aux | awk '{ if ($3 > 0.8 && id -u $1 > 500) print $2}'` 其中用到ps获取进程信息,其实 ps中%CPU一列的意义是进程实际占有CPU时间和它存活时间的比值,这个值能反应进程对CPU的消耗,但不能准确反应进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比. 而top输出中的%CPU这一列正是进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比,用于

原文地址:http://www.voidcn.com/article/p-yehrvmep-uo.html 思路如下:Linux系统中可以用top命令查看进程使用CPU和内存情况,通过Runtime类的exec()方法执行命令"top",获取"top"的输出,从而得到CPU和内存的使用情况. 使用top命令获取系统信息: top -b -n -1 | sed -n '3p'(使用sed命令将top输出内容中的第三行打印出来) %Cpu(s):  6.5 us,  2

  由于最近监控的H3C路由器经常出现死机现象,SNMP获取不到数据,后面检查发现是CPU使用率过高,直接导致无法处理SNMP请求,所以需求来了,怎样通过SNMP监控H3C路由器的CPU和内存使用率? 由于CPU和内存的IOD号是H3C厂商没有公布的,所以不好找,在网上百度了一些资料查找H3C网络设备的CPU和内存OID号,这里做个记录,以供以后参考. 一般H3C网络设备的CPU和内存的IOD号和下面的东西有关. H3C cpu 使用率OID:.1.3.6.1.4.1.25506.2.6.1.1

此功能参考了ProcessHacker项目的代码. 声明定义 typedef struct _UINT64_DELTA { ULONG64 Value; ULONG64 Delta; } UINT64_DELTA, *PUINT64_DELTA; typedef struct _UINTPTR_DELTA { ULONG_PTR Value; ULONG_PTR Delta; } UINTPTR_DELTA, *PUINTPTR_DELTA; #define InitializeDelta(Dl

---------------------------------------------------------------------------- 原文地址:http://blog.csdn.NET/tecn14/article/details/24489031 ---------------------------------------------------------------------------- 有时感觉网络失去响应,就通过Ubuntu 14.04自带的系统监视器程序来查

原文地址: http://www.cnblogs.com/Lawson/archive/2011/01/23/1942692.html 很早看到windbg+sos方面的知识,一直没仔细学习,也许因为自己做的系统还不够复杂,也没线上真实环境查看的权限,一直没学习这方面的知识,最近几天仔细找了这方面的资料,自己也写了个可能造成高CPU高内存的测试web页面,发现确实不错,即使一个生手,也可以用工具连蒙带骗的猜出哪里出了问题,当然对一些命令和内部标示更熟悉了后,可以更好的找出问题所在,非常值得学习.

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

//计算内存使用率 function calcMem(){ let mem_total = os.totalmem(), mem_free = os.freemem(), mem_used = mem_total - mem_free, mem_ratio = 0; mem_total = (mem_total / (1024 * 1024 * 1024)).toFixed(1); mem_used = (mem_used / (1024 * 1024 * 1024)).toFixed(1);

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

一.内存过高 1.内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄漏 (1)内存溢出:程序分配的内存超出物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 (2)内存泄漏:不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内存浪费掉,久而久之,内存泄漏的对象堆积起来,也会导致物理机的内存被耗尽,出现OOM报错 2.内存过高的检测办法:通常我们的Java服务器部署在Linux机器上面,可以通过jvm自带的命令进行一些检测 (1)查看对象的数目和占用内存大小 ①参数为Java程序的进程号,将结果导出到指定目录

linux Java项目CPU内存占用高故障排查 top -Hp 进程号 显示进程中每个线程信息,配合jstack定位java线程运行情况 # 线程详情 jstack 线程PID # 查看堆内存中的对象的情况,如果有大量对象在持续被引用,没有被释放掉,就产生了内存泄露,要结合代码,把不用的对象释放掉 jmap -histo 线程PID # 查看堆的使用情况,各个堆空间的占用情况 jmap -heap # 查询进程id垃圾回收情况 jstat -gcutil 线程PID