前言 浏览器访问gitlab的web页面,发现非常慢,并且很容易出现502问题.其中一个原因就是8080端口被tomcat占用,前面一篇已经更换了端口,但还是很慢.后来搜了下,原因是gitlab占用内存太多,导致服务器崩溃.尤其是使用阿里云的服务器,最容易出现502.默认情况下,阿里云云主机的swap功能是没有启用的,解决办法就是启动swap分区. Swap分区 Swap分区在系统的物理内存不够用的时候,把物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用.那些被释放的空间可能来自一些很长时

这是火狐社区的文章,对火狐浏览器无故卡死,未响应或者占大量cpu资源有详细的说明和解决,记录下!!! ++++++++++++++++++++++++++++++++ Firefox 挂起 如果您的 Firefox 无论怎么操作都没有反应,同时Firefox 窗口的标题栏显示有“停止响应”,且鼠标指针位于 Firefox 窗口前时呈现为一个旋转的圆圈,那表示 Firefox 进程出现了“挂起”情况(也称“卡死”.没有响应).本文将根据具体情况指导您如何解决挂起问题. 如果 Firefox 占用了

场景描述 事情是这样的,前两天客户的服务器突然断电了,导致用docker部署的服务也挂了.昨天去现场,重启了docker,同时准备更新一下服务.结果发现有一台节点硬盘满了- 还是觉得有些奇怪的,毕竟docker的安装盘有800多个G的空间,之前也只用了100左右,觉得有点奇怪,就开始了排错. 排错过程 本身机器只有我们一家在用,所以不存在被占用的情况.于是使用下面命令查看是不是硬盘真被占满了: df -h 结果真的是占满了

jps得到pid pidstat -p [pid] -t 1 5        -t表示显示该进程里面所有的线程的信息 06:20:32 PM      TGID       TID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU     Command06:20:32 PM      2996         -    6.16    0.22    0.00    6.38    18  java06:20:32 PM         -           29

进入mysql命令行,输入show processlist; 查看当前有sql语句的记录

前提: (1)磁盘C盘.数据文件所在盘均有空间 (2)没有对数据文件设置maxSize   (3)做过数据库服务器重启,仍没有效果 (4)但是同一个实例上的其他数据库没问题 (5)配额也查了,没问题 (6)使用的是 Raid10 分析查看步骤: 1.查看了当前数据库的数据文件信息 2.更改数据库文件大小信息失败 3.查了下资料,磁盘是NTFS的话,如果碎片过多,有可能会导致这种情况 4.检查磁盘碎片率,有问题则迁移

不管你的Android SDK/Studio安装哪儿, 默认总是下载到 C:\Users\Administrator\.android ... 可以设置ANDROID_SDK_HOME 指定到新的目录 http://stackoverflow.com/questions/35935124/android-sdk-home

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 VM1:用作 Web 服务器,来模拟性能问题 VM2: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

Grand Central Dispatch是苹果过去几年创造出来的非常强大的API,在Let's Build系列的最新一期中,我们将探究dispatch_queue基础功能的重新实现.该主题是Rob Rixr提议的. 概述 dispatch queue是一个工作队列,其背后是一个全局的线程池.特别是,提交到队列的任务会在后台线程异步执行.所有线程共享同一个后台线程池,这使得系统更有效率. 这 也是我将要模仿的API的精髓部分.GCD还提供了很多精心设计的功能,为了简单起见,本文将把它们都略过.

笔者的团队最近接到了一个有关图像识别的需求,本来应该由后端团队提供能力,native提供容器,前端团队仅负责一些“外围的形式工作”,不过由于各种各样的原因,最后的结果变成了前端团队在原有工作基础上,承担了图像识别的能力,后端专注其他服务,于是一场图像识别的冒险就此开始. 因为项目背景是图像识别,而笔者仅有一些本科时图形学的一些皮毛知识,自己实现想来基本不太可能了,于是一开始就准备伸出手去探索下有没有现实可用的既成方案.因为最开始的项目需求是文字识别,首先进入笔者视野的就是OCR(Optical

最近一个星期ETL无论在凌晨或是在中午的JOB执行过程中经常卡住,导致不能按时完成系统引擎的运行,对业务产生影响. 通过生成AWR报告,发现有三条SQL消耗大量的CPU,而且还没有执行完成被终止的.如图 第二条更是占满了CPU资源,这无疑是导致卡住的原因,查看执行计划,是因为SAP_MAPL表扫描20多万条数据但是走全表扫描 经检查该表没有为MATNR字段建索引,为该表的MATNR字段建个普通的索引 CREATE  INDEX IDX_MATNR ON SAP_MAPL(MATNR); 再观察执

对于大型的应用软件,特别是客户端应用软件,应用启动过程中,需要执行大量的逻辑,包括各个模块的初始化和注册等等逻辑.大型应用软件的启动过程都是非常复杂的,而客户端应用软件是对应用的启动性能有所要求的,不同于服务端的应用软件.设想,用户双击了桌面图标,然而等待几分钟,应用才启动完毕,那用户下一步会不会就是点击卸载了.为了权衡大型应用软件在启动过程,既需要执行复杂的启动逻辑,又需要关注启动性能,为此过程造一个框架是一个完全合理的事情.我所在的团队为启动过程造的库,就是本文将要和大家介绍我所在团队开源的

终端登录后,top命令发现rrshareweb这个进程把单个CPU核占满了. 发现其实是人人影视的web服务,而这个服务里面我还根本未使用. 卸载这个app后正常.

由于需要对公司特定服务进行监控,于是,通过编写脚本获取各个进程占用系统资源的信息,从而使用zabbix采集到这些数据进行特定进程的基础监控. 我这主要需要监控的程序如下: nginx redis mysql tomcat sentinel mongodb openfire kafka zookeeper twemproxy mycat memcached php httpd 首先,在agent端编写监控脚本,脚本内容如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

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

昨天在bbs上淘到了这本编程之美.顺手刷了第一章,很有意思.第一章的要求是要控制CPU曲线,绘制出对应的形状. 拿到这个问题,我的第一反应是, 是不是有这么一个API,能在任务管理器上的对应区域直接绘制图形呢? 然后就去查找API, 可惜搜索能力不行,最终还是没有找到. 然后看书上的解释, 太棒了. 解决这道题目的核心是. CPU占用率的概念,应该是指 CPU忙的时间与总时间的比,他是一个平均值的概念.也就是说.通过控制CPU忙闲时间的比值,我们能够大致控制CPU的占用率. 通过这个思想能够 控

1.公司业务调整,把一部分数据由Redis转至MongoDB,业务在测试环境正常,生产环境上线后发现压力一上来MongoDB的服务直接把CPU占满了,和开发的同学分析了一下也参考了一下百度上类似的问题,最后定位原因:未使用索引. 解决方法很简单:对应的关键字段创建索引即可. 参考命令如下: >use Data;                                            #进入数据库Data,注意区分大小写: >db.stats();                 

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

在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average).对一般的系统来说,根据cpu数量去判断.比如有2颗cup的机器.如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况.也就是Load平均要小于Cpu的数量. 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题. 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够

在前面的文章<Linux系统监控——top命令>中我简单提到了,判断load average的数值到底大不大的判断依据,就是数值除以CPU核数,大于5,就说明超负荷运转了.——这里其实不太严谨 今天这篇文章来仔细分析分析,CPU和load average的关系. 转载文章一 我们知道判断一个系统的负载可以使用top,uptime等命令去查看,它分别记录了一分钟.五分钟.以及十五分钟的系统平均负载 例如我的某台服务器:  你可能对于 Linux 的负载均值(load averages)已有了充分

监控的时候我们会监控cpu的负载,那么什么是负载? 编程时候有多核多线程的概念,那么cpu内部如何运作的? 搞清多少bit cpu? 有几个物理cpu?每个cpu是几核的? 之前购买内存条时候,需要关注服务器的内存条信息,是ddr3还是4,还有频率. 多CPU: 即一个机器装了多个cpu 多核CPU:即一个cpu有多个核心 - 简单粗暴的看下我共有几核cpu(2个) $ cat /proc/cpuinfo |grep processor processor : 0 processor : 1 -