目录 目录 1 1. 现象描述 1 2. 问题定位 2 3. 解决方案 5 4. 相关代码 5 1. 现象描述 外界连接9090端口均超时,但telnet端口总是成功.使用top命令观察,发现单个线程的CPU最高达99.99%,但并不总是99.9%,而是在波动.当迁走往该机器的流量后,能够访问成功,但仍然有超时,读超时比写超时多: # ./hbase_stress --hbase=110.13.136.207:9090 --test=2 --timeout=10 [2016-11-27 10:1

一.使用top命令查看占用高资源的java项目的进程ID(pid): top 二.查看该进程中的线程所占用资源的情况:top -Hp pid 三.查看该线程对应的16进制:printf %x 11129 打印并保存该进程中堆栈的使用信息日志:jstack -l 11095 >> jstack.log  四.查看该进程中使用高资源的线程的具体信息日志:vim jstack.log 查找上一步的16进制的线程id:/2b79 定位到问题代码: 以上是测试所用(自己写的死循环) 实际排查时却并没有发

前几天测试软件在多核上的性能,需要按照比例吃各个CPU,查了查资料,撸了下面一小段代码: #include <unistd.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #define __USE_GNU #include <pthread.h> #include <sched.h> //CPU ID号 #define CPU_0 0x0 #define CPU

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

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原文:http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/10/08/2715163.html 下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

至今才对cpu和内存有一定了解了,下面有几个比喻的理解,很形象呦~ 1# 例如你要吃东西时,硬盘是锅,内存是碗,CPU是你,浅显点就是这样子了~ 2# 例如电脑是企业,内存是车间,cpu是生产线,硬盘是仓库,主板是地基,cpu快,生产就快,内存大,一次处理的材料就多.所以提高机器速度有两条路,一是cpu升级,二是扩大内存,一次处理更多的信息产品,但是cpu与内存又相互制约,车间再大,cpu慢也快不起来,或者cpu快,车间小,一次送来的加工材料没多少,也快不起来. 3# CPU是负责运算和处理的,

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

Linux下没有直接可以调用系统函数知道CPU占用和内存占用.那么如何知道CPU和内存信息呢.只有通过proc伪文件系统来实现. proc伪文件就不介绍了,只说其中4个文件.一个是/proc/stat,/proc/meminfo,/proc/<pid>/status,/proc/<pid>/stat 摘自:http://www.blogjava.net/fjzag/articles/317773.html /proc/stat:存放系统的CPU时间信息. 该文件包含了所有CPU活动

来源地址: http://blog.csdn.net/wenwenxiong/article/details/77197997 记录一下 以后好找.. 一.linux cpu.内存.IO.网络的测试工具 cpu测试工具 1.Super Pi for linux Super PI是利用CPU的浮点运算能力来计算出π(圆周率),所以目前普遍被用户用做测试系统稳定性和测试CPU计算完后特定位数圆周率所需的时间. ./super_pi 20 20为位数.表示要算2的多少次方位,如通常要算小数点后1M位.

Linux 四大件:CPU.内存.磁盘.网络 CPU 就像人的大脑,主要负责相关事情的判断以及实际处理的机制. CPU的性能主要体现在其运行程序的速度上.影响运行速度的性能指标包括CPU的工作频率.Cache容量.指令系统和逻辑结构等参数. 查询指令:cat /proc/cpuinfo [root@besttest ~]# cat /proc/cpuinfo processor : vendor_id : GenuineIntel cpu family : model : model name

背景 我负责的其中一个项目在空负载的情况下,CPU占用率依然保持着100%左右,线上.测试.开发的服务都一样:是什么导致的呢?在开发环境我查看了请求流量,这个流量可以忽略但CPU占用率一直在60%-100%之间浮动. 分析问题 流量可以忽略,但CPU占用依然极其高说明不是请求多导致的资源占用,原因应该是项目本身自发导致的:自发包括定时任务与死循环,而具体哪一段代码现在也确定不了.现在我们就可以借助原生的jdk分析工具来定位是项目哪块出现了问题(你可以用更高级的jprofilter等,一连接,问题

时间:2015-06-09 14:01:52      阅读:1581      评论:0      收藏:0      [点我收藏+] 标签:docker资源限制   docker cpu限制   docker内存限制 之前介绍过如何使用ovs的qos技术对docker容器做网络资源限制,本次介绍如何使用docker本身的参数进行cpu与内存资源限制. 默认docker本身提供在创建容器的时候,进行内存.swap.cpu限制,但使用起来就得有些技巧需要注意,具体如下: 1.内存限制 默认doc

使用时输入 top,退出时输入q http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/01/08/2316399.html 简介 top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器. top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止. 比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状

背景 在新项目A中,要结合业务做性能测试.对于做过N次性能测试的我,这次有些巧妇有难无米之炊的感觉.以往的项目,服务器都是部署在AWS或者阿里云,像这样的云服务器厂商是可以通过轻松配置各种Dashboard来实时监控整个系统服务器的各种新能.然而,这一次,服务器不在云上,并且不允许连接外网.那出一个类似的服务器CPU和内存实时使用情况的折线图,该如何做呢? 思路 以结果为导向,需要的是一张压测时服务器CPU和内存的折线图,那么如何画图?Excel可以插入类似的折线图,那么数据怎么来?Linux中

项目架构: React+TS+DVA 设备及软件: 设备:Mac 软件:VSCode 场景: 在Mac中使用VSCode运行时发现项目编译非常卡顿,时间长达五六分钟以上,并且项目启动后访问页面,页面也会有明显的卡顿. 初步检查: 打开活动监视器发现Code Helper启动了好几个,并且长时间占用非常高的CPU及内存(CPU超过100%,1个Code Helper进程占用1个多G内存) 解决方案: 将以下代码插入到VSCode的setting.json中去,并退出重新启动VSCode和项目 "s

gperftools源码分析和项目应用 - CPU Profiler 原文:https://blog.csdn.net/yubo112002/article/details/81076821 原文链接:http://www.tealcode.com/gperftool_source_analysis/ Google的gperftool是一款非常好用的服务器程序性能分析工具,能提供非常直观和相对准确的性能数据,让开发者可以进行更有方向能的优化.关于工具的使用方法,用gperftool作关键字搜索,

主要介绍Linux下, 如果对进程的CPU和内存资源的使用情况进行控制的方法. CPU资源控制 每个进程能够占用CPU多长时间, 什么时候能够占用CPU是和系统的调度密切相关的. Linux系统中有多种调度策略, 各种调度策略有其适用的场景, 也很难说哪种调度策略是最优的. Linux的调度策略可以参见代码: include/linux/sched.h /* * Scheduling policies */ #define SCHED_NORMAL 0 #define SCHED_FIFO 1

jmeter中可以监控服务器的CPU和内存使用情况,但是需要安装一些插件还需要在被监测服务器上开启服务. 1.下载JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip插件.下载后将JMeterPlugins-Standard.jar插件复制到lib/ext文件中. 打开Jmeter,创建监视器时选择jp@gc - PerfMon Metrics Collector,就是用来监控cpu.内存.i/o的监听. 2.下载ServerAgent-2.2.1.zip. 这里给一个百度盘链接ht

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系