本文将简述一下MongoDB的内存限制问题 1. 使用Docker限制 当我们使用docker创建mongo 容器时,可通过使用以下参数,对mongo可以使用的资源进行限制 内存限制 参数 简介 -m, - -memory 内存限制,格式:数字+单位,单位可以是b, k, m, g,最小4M -- -memory-swap 内存和交换空间总大小限制,注意:必须比-m参数大 -m 和 --memory-swap docker run -it --rm -m 100M --memory-swap -

多实例下: 可以通过绑定cpu,来防止多实例相互干扰. mongodb的内存也可以限制主,防止全部内存都被一个实例占据. ulimit -s 4096 && ulimit -m 31457280 && sudo -u mongodb numactl --cpunodebind=0 --localalloc /opt/soft/mongodb-2.2.0/bin/mongod --fork --master --oplogSize 10240 --port 27001 --d

遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.db.currentOp()的操作需要用MongoDB的root账户登录才能正常分析. 重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起

cgroups,其名称源自控制组群(control groups)的简写,是Linux内核的一个功能,用来限制,控制与分离一个进程组群的资源(如CPU.内存.磁盘输入输出等). 这个项目最早是由Google的工程师在2006年发起(主要是Paul Menage和Rohit Seth),最早的名称为进程容器(process containers).在2007年时,因为在Linux内核中,容器(container)这个名词有许多不同的意义,为避免混乱,被重命名为cgroup,并且被合并到2.6.24

经常有用户咨询:MongoDB CPU 利用率很高,都快跑满了,应该怎么办? 遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起的? op

统计和分析系统性能[IO CPU 内存]的工具集合 blktrace http://www.oschina.net/p/blktrace 获取磁盘写入的信息 root@demo:~/install/percona-toolkit-2.2.1# debugfs -R 'stats' /dev/sda1 debugfs 1.41.11 (14-Mar-2010) debugfs -R 'stats' /dev/sda1|grep Block debugfs 1.41.11 (14-Mar-2010)

来自  http://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-and-memory/# 但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了.据说带着问题学习更有效,那就先看一个MongoDB服务器的top命令结果:   1 2 3 4 5 shell> top -p $(pidof mongod) Mem: 32872124k total, 30065320k

-- mongodb cpu is high, infomation as below: 1 the message in the http://10.100.1.11:28017/ as below: conn 3188663  R   2004 apollo.eacmscache { key: "mpage:en_US:layout.www.origin.com/connect_default" } 10.100.10.114:37852 2 check top status,fi

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

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();                 

CPU内存的测试可以通过top命令来测试 ,如下是我写的bat脚本,其中的测试进程可以替换为你自己需要测试的进程. @echo offecho=====================================================================echo CPU/Memory测试脚本,每t秒抓取一次 Ctrl+C退出或者直接关闭cmdecho 版本V2.0echo==================================================

一.psutil模块 1. psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.

[转]Windows 性能监视器的基本指标说明(CPU,内存,硬盘参数) 作为一个系统工程师来说,要看懂监控的数据至关重要,关系着优化和分析出现的问题.我是在运维过程中要用到的.因此,今天给出Windows 性能监视器的一些基本指标(CPU,内存,硬盘参数),希望对大家将来优化和分析问题提供帮忙. 直接在window系统中点击win键输入“性能监视器”就可以看到,参数设置类似这样: CPU Windows -Processor 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 CPU利用率(% Proce

JMeter如何收集获得服务器cpu,内存,磁盘,网络等相关资源使用率的信息 1. JMeter 自带的Monitor Results 监控 JMeter 自带的Monitor Results 在官网就有资料, (http://jakarta.apache.org/jmeter/usermanual/build-monitor-test-plan.html) The monitor was designed to work with the status servlet in Tomcat 5.

定位cpu内存问题 ps -Hp pid  显示进程的线程,P 按CPU内存排序 jstack pid>pid.log 将线程栈 dump 到日志文件中 线程号 十进制转换为 十六进制 在文件中找线程堆栈

Linux 性能监控之CPU&内存&I/O监控Shell脚本2   by:授客 QQ:1033553122 思路: 捕获数据->停止捕获数据->提取数据 备注:一些命令的输出,第一次记录的数据是自重启到当前时间的平均值,所以,如果采用循环的方式不断重复开启命令,获取的数据可能不太准确,所以,这里采用开启命令后,一次性捕获需要的数据. (一) 捕获数据 用法:sh capture.sh arg1 arg2 参数说明:arg1为采样频率,arg2为采样时长,单位都为秒 例子:2秒采

Linux 性能监控之CPU&内存&I/O监控Shell脚本1   by:授客 QQ:1033553122   #!/bin/bash # 获取要监控的本地服务器IP地址 IP=`ifconfig eth0 | grep "inet addr" | cut -f 2 -d ":" | cut -f 1 -d " "` echo "IP地址:"$IP # 获取cpu总核数 cpu_num=`grep -c &qu

1.系统 1.1版本 uname -a 能确认是64位还是32位,其它的信息不多 [root@localhost ~]# uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux more /etc/*release 可以看到更多信息 [root@localhost ~]# more /etc/*rele

随便抄了一篇,目前我们的项目也在用,这个是linux和windows通吃的一种监控方案,非常有效,详细和优美,需要监控什么具体的业务内容,自己向influxdb中插入就行了. 监控服务器状态是运维必不可少的一部分, 通常情况, 我们用得比较多的就是graphite, 因为使用python写的, 所以对于大部分运维工程师来讲, 算是比较熟悉的语言. 但graphite毕竟比较老了, 界面体验方面不太友好, 加上graphite部署起来也不是太容易, 会给新手造成一定困扰. 这里给大家介绍的是另一种

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