1.jmeetr客户端安装jp@gc - PerfMon Metrics Collector 先安装jmeter-plugins 启动jmeter ——> 客户端选项 ——> jmeter-plugins ——> PerfMon ——>下载后重启 2.服务器安装ServerAgent 解压后运行 sh startAgent.sh 修改默认端口号:java -jar ./CMDRunner.jar --tool PerfMonAgent --udp-port 40000 --tcp-

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

实验室最近在做的项目要做ubuntu系统监控,要获得系统的一些信息并返回给web服务器. web服务器与ubuntu主机的通信我写的程序用的是socket,至于为什么不用java程序ssh到对应的主机上当初这个方案被否决了,只好专心写自己的socket. 系统的cpu信息的获得可以用cat /proc/cpuinfo 下面是我截取的命令执行部分结果 这里面有几个非常重要的参数 processor     逻辑处理器的id. physical id    物理封装的处理器的id. core id 

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

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转自:https://www.cnblogs.com/Javame/p/3665565.html 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

命令:uptime说明:查看机器分别在1分钟.5分钟.15分钟的平均负载情况,显示的数字表示等待cpu资源的进程和阻塞在不可中断io进程的数量,如果1分钟的平均负载很高,而15分钟的平均负载很低,说明服务器正处于高负载情况,需要进一步排查cpu资源都消耗在了哪里.反之,如果15分钟的平均负载很高,而1分钟的平均负载很低,则有可能是cpu资源紧张的时刻已经过去. 命令:dmesg|tail说明:输出系统日志的最后10行. 命令:vmstat 1说明:每行输出一些系统核心指标,1表示每1秒输出一次统

基本概念: 在数据库优化和存储规划过程中,总会提到IO的一些重要概念,在这里就详细记录一下,个人认为对这个概念的熟悉程度也决定了对数据库与存储优化的理解程度,以下这些概念并非权威文档,权威程度肯定就不能说了.   读/写IO:最为常见说法,读IO,就是发指令,从磁盘读取某段扇区的内容.指令一般是通知磁盘开始扇区位置,然后给出需要从这个初始扇区往后读取的连续扇区个数,同时给出动作是读,还是写.磁盘收到这条指令,就会按照指令的要求,读或者写数据.控制器发出的这种指令+数据,就是一次IO,读或者写.

来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c07ac50101gkzp.html 1.检查net-snmp是否支持IO监控 snmpwalk -v 1 -c public 监控机的IP  UCD | more 执行如上命令,如果返回类似如下数据,则表示支持disk io的监控,否则需要重新编译增加diskio-module模块. UCD-DISKIO-MIB::diskIOIndex.1 = INTEGER: 1    UCD-DISKIO-MIB::diskIOI

1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以write为例的 Linux 磁盘IO子系统的架构: 可以看到IO操作分成了四个层面: 1)文件系统缓存:处理数据必须先从磁盘读到缓存,然后修改,然后刷会磁盘.缓存的刷新涉及到两个参数:vm.dirty_background_ratio.vm.dirty_ratio.还有刷新写回时,使用到 bio 结构,

文章转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26813519-id-3207996.html 硬件方面虽然只占Oracle性能优化的一个方面(另一方面是软件),但是仍不可忽视.本文将针对硬件OLTP系统优化,来讲述如何优化Oracle数据库性能. 实验环境: 由于本文所需测试均是从内存盘使用方面的优化性测试,因此有一台内存较大cpu稍微好一点的机器就足以做相关测试了. 遗留问题: 1 每次重启数据库时重建oracle索引的代价是多少,应用能否接受? 2 redo log

巧用linux服务器的/dev/shm/ 巧用linux服务器的/dev/shm/,如果合理使用,可以避开磁盘IO不给力,提高网站访问速度. 首先让我们认识一下,什么是tmpfs和/dev/shm/? tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统.tmpfs可以使用您的内存或swap分区来存储文件.由此可见,tmpfs主要存储暂存的文件.它有如下2个优势 : . 动态文件系统的大小.. tmpfs 的另一个主要的好处是它闪电般的速度.因为典型的 tmpfs 文件系统会完全驻留在

怎样才能快速的定位到并发高是由于磁盘io开销大呢?可以通过三种方式: 第一种:用 top 命令 中的cpu 信息观察 Top可以看到的cpu信息有: Tasks: 29 total, 1 running, 28 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.3% us, 1.0% sy, 0.0% ni, 98.7% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si 具体的解释如下: Tasks: 29 total 进程总数 1 running 正在运

磁盘IO的性能单位: bps (byte/s)   每秒钟 byte 数 kbps = bps / 1024 mbps = kbps / 1024 相关计算可以参考下面代码:  https://github.com/johnsto/speedtest/blob/master/io.go   使用 iostat 可以看到的数据 如下图:   这里我们用了两个参数 -k 以 KB 为单位显示 -m 以 M 为单位显示 如果不带这些参数的话, 则会用 Blk. Blk列是512字节块.   下图是阿里

作为 VPS 服务商我们需要保证每个 VPS 公平的使用 host(服务器)的资源,避免某个 VPS 因为程序死循环.挂起.滥用等因素 “拖累” 其他 VPS,如果出现这个情况如何临时限制这个 VPS 的磁盘 IO 呢?有个办法是通过通过修改每个虚拟机 CPU 权重的办法间接.不精确的限制 IO. 在 Linux 上限制资源(CPU.内存.IO 等)的通常办法是用 cgroups,不过今天介绍的 ionice 要更容易一些. 首先找到哪个虚拟机(VPS)正在大量 IO(假设是 vps0001),

前几天微博上有同学问我磁盘util达到了100%时程序性能下降的问题,由于信息实在有限,我也没有办法帮太大的忙,这篇blog只是想给他列一下在磁盘util很高的时候如何通过blktrace+debugfs找到发生IO的文件,然后再结合自己的应用程序,分析出这些IO到底是谁产生的,最终目的当然是尽量减少不必要的IO干扰,提高程序的性能. blktrace是Jens Axobe写的一个跟踪IO请求的工具,linux系统发起的IO请求都可以通过blktrace捕获并分析,关于这个工具的介绍请自行Goo