Golang为我们提供了非常方便的性能测试工具pprof,使用pprof可以非常方便地对Go程序的运行效率进行监测.本文讲述如何使用pprof对Go程序进行性能测试,并使用qcachegrind查看性能测试的输出文件. 载入pprof模块 想要对一个Go程序进行pprof监测,第一步是在main函数所在的模块中添加 net/http/pprof 模块.import后面的“_”是一定要加上的. import _ "net/http/pprof" 运行HTTP服务器 如果你的程序不是一个W

golang 内存监控 - 简书 https://www.jianshu.com/p/38dc129b6870

在linux中有一个tail命令,tail -f可以实时的监控文件新增加的内容,如果用代码实现这个逻辑,可以下载使用这个包go get github.com/hpcloud/tail/... 测试代码: package main import ( "fmt" "github.com/hpcloud/tail" ) func main() { t, _ := tail.TailFile("log.txt", tail.Config{Follow:

两个思路: 一.定时执行监控脚本 采用centos自带的crontab根据需要定时执行status.sh脚本 #!/bin/bash status=$(ps -aux | grep "rsync --daemon" | grep -v "grep" | wc -l) if [ $status -eq 0 ];then systemctl restart rsyncd.service else exit 0; fi 二.后台执行的方式 sh status.sh &am

#!/bin/bash base_dir=/opt war_processor="tomcat" jar_processor="manager-server.jar platform-server.jar platform-task.jar platform-trade.jar platform-user.jar" IP_ADDR=`/usr/sbin/` MALL_ADDR="493630393@qq.com" #磁盘超过百分之80发送邮件告警

摘要: Docker在进程管理上有一些特殊之处,如果不注意这些细节中的魔鬼就会带来一些隐患.另外Docker鼓励"一个容器一个进程(one process per container)"的方式.这种方式非常适合以单进程为主的微服务架构的应用.然而由于一些传统的应用是由若干紧耦合的多个进程构成的,这些进程难以 Docker在进程管理上有一些特殊之处,如果不注意这些细节中的魔鬼就会带来一些隐患.另外Docker鼓励"一个容器一个进程(one process per contain

疯狂使用 leancloud 本文章是投稿文章,已在 leancloud 微信公众号发表. 这里是原文,内容有调整. 3年,从工程师到创始人 觉得不错可以点这里进行 leancloud 注册 项目背景 介绍自己 我是 htoooth,一名爱折腾的工程师,目前在一家电商公司从事 nodejs 的开发工作.自己在技术方面喜欢追新语言,除了主力开发语言 javascript 外,还喜欢 golang,elixir,clojure.最近关注人工智能和 python.我的 blog 是 http://ww

今天我们会分析Docker中进程管理的一些细节,并介绍一些常见问题的解决方法和注意事项. 容器的PID namespace(名空间) 在Docker中,进程管理的基础就是Linux内核中的PID名空间技术.在不同PID名空间中,进程ID是独立的:即在两个不同名空间下的进程可以有相同的PID. Linux内核为所有的PID名空间维护了一个树状结构:最顶层的是系统初始化时创建的root namespace(根名空间),再创建的新PID namespace就称之为child namespace(子名空

今天我们会分析Docker中进程管理的一些细节,并介绍一些常见问题的解决方法和注意事项. 容器的PID namespace(名空间) 在Docker中,进程管理的基础就是Linux内核中的PID名空间技术.在不同PID名空间中,进程ID是独立的:即在两个不同名空间下的进程可以有相同的PID. Linux内核为所有的PID名空间维护了一个树状结构:最顶层的是系统初始化时创建的root namespace(根名空间),再创建的新PID namespace就称之为child namespace(子名空

Prometheus作为一套完整的开源监控接近方案,因为其诸多强大的特性以及生态的开放性,俨然已经成为了监控领域的事实标准并在全球范围内得到了广泛的部署应用.那么应该如何利用Prometheus对我们的应用形成有效的监控呢?事实上,作为应用我们仅仅需要以符合Prometheus标准的方式暴露监控数据即可,后续对于监控数据的采集,处理,保存都将由Prometheus自动完成. 一般来说,Prometheus监控对象有两种:如果用户对应用的代码有定制化能力,Prometheus提供了各种语言的SDK

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程   By: 授客 QQ:1033553122     1． 测试环境 2． 实现功能 3． 使用前提 4． 使用方法 influxDB主机配置 monitor_scope.conf监控范围配置 device_with_package.conf设备和应用包配置 sample_type.conf 配置 运行程序 grafana图表配置 数据源配置 Dashboard变量配置 Dashboard Pannel

在android系统中,怎么监控应用的进程改变及消亡呢? 至于监控应用进程能做什么,这个就不多说了,你懂的. 在android系统中有这么一个类ActivityManagerNative,看名称就大概能猜到该类是做什么用的了,该类中有个方法“registerProcessObserver” public void registerProcessObserver(IProcessObserver observer) throws RemoteException { Parcel data = Pa

Golang 因为其语法简单,上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐,一个 Golang 程序开发好了之后,势必要关心其运行情况,今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况,方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断,甚至发现一些潜在的内存泄露等问题. Elastic Stack 其实是一个集合,包含 Elasticsearch.Logstash 和 Beats 这几个开源软件,而 Beats 又包含 Filebeat.P

0x0 前言 最近这几天研究了一下ElasticSearch相关的技术栈.前面一篇转发了别人些的非常详细的ElasticSearch和Kibana搭建的过程.发现Elastic家族还有Metricbeat这个神器,今天我们把前面搭建的和这个工具一起利用起来. 0x1 需求 需求是这样:我有很多个Golang写的应用程序,每程序连接一个Redis数据库,每个程序开在一台物理机上.我需要把每个golang应用每个Redis数据库和每个所在的物理机监控起来. 0x2 启动Metricbeat 1. 下

监控线程是在runtime.main执行的时候在系统栈中创建的,监控线程与普通的工作线程区别在于,监控线程不需要绑定p来运行. 监控线程的创建与启动 简单的调用图 先给出个简单的调用图,好心里有数,逐个分析完后做个小结. 主体代码 以下会合并小篇幅且易懂的代码段,个人认为重点的会单独摘出来. main->newm->newm1->newosproc func main() { ...... if GOARCH != "wasm" { // no threads on

Prometheus Prometheus是一个非常棒的工具,结合grafana能够让我在不写代码,或者少写代码的情况下搭建一套有效的监控体系.这里介绍一下Prometheus监控golang程序的方式. Golang 服务程序 Golang的Web程序,我使用了YoyoGo框架,< YoyoGo基于ASP.NET Core设计的Golang实现 > 可以查看这篇文章进行了解. 最新也发布了最新的v1.5.0版本,下面Prometheus接口就是这个版本的新功能. 想要程序能够被监控,就必须要

Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立统一的监控平台,我们使用的是在Kubernetes集群内部署Prometheus-operator,不得不说Prometheus-operator对k8s的监控支持的非常好,helm安装后会把Prometheus.Alertmanger.Grafana.以及NodeExporter都给安装完成,打开

一.下载我们需要的包 > go get github.com/fsnotify/fsnotify 二.使用fsnotify监控文件 package main; import ( "github.com/fsnotify/fsnotify" "log" "fmt" ) func main() { //创建一个监控对象 watch, err := fsnotify.NewWatcher(); if err != nil { log.Fatal(

之前一直都是使用如下方式运行go代码 # go run test.go 这种运行方式是直接编译运行go代码,虽然在调试的时候没出什么问题,但是在使用supervisor监控的时候,会提示如下错误:(behavior为process name) behavior: ERROR (abnormal termination) 最坑的是错误日志是一片空白-- 经查找资料,解决方式是先将go代码编译成可执行文件 # go build 然后直接运行,并更新supervisor process配置文件beha

为什么要使用Supervisord 17年第一次写Go项目的时候,用Go开发项目倒没没费多大劲,很快就开发完成了.到了在测试环境部署的时候,由于不知道有 Supervisord 这个软件,着实花了些功夫.总不能跟开发环境一样,直接执行编译生成的二进制文件吧,即使 后台执行了,万一它挂了,没人知道,即使测试人员发现了,开发还得登录到服务器再次启动下这个二进制文件.很明显这个解决方案没有任何意义,后来就在网上找解决方案. 然后,咨询Go开发的前同事,发现了Supervisord,喜出望外.它就是最优