最近一直在研究monkey测试.网上资料很多,但都是一个抄一个的.原创的很少 我把检查app内存泄漏的情况梳理一下: 参考资料: Monkey测试策略:https://testerhome.com/topics/597 Android Monkey测试详细介绍:http://www.jikexueyuan.com/course/1619.html Monkey总结:https://testerhome.com/topics/3517 http://www.linuxidc.com/Linux/2

昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用,这个利用率有点太夸张,硬件瓶颈应该不会这么快就到了,一定是哪里的业务代码逻辑有问题. 1.排查思路 1.1 定位高负载进程 首先登录到服务器使用top命令确认服务器的具体情况,根据具体情况再进行分析判断. 通过观察load average,以及负载评判标准(8核),可以确认

https://blog.csdn.net/MrZhangXL/article/details/77711996 第一步 :执行top命令,查出当前机器线程情况 top - 09:14:36 up 146 days, 20:24, 1 user, load average: 0.31, 0.37, 0.45 Tasks: 338 total, 1 running, 337 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.4%us, 0.4%sy, 0.0%ni,

如何定位是哪个服务进程导致CPU过载,哪个线程导致CPU过载,哪段代码导致CPU过载? 步骤一.找到最耗CPU的进程 工具:top 方法: 执行top -c ,显示进程运行信息列表 键入P (大写p),进程按照CPU使用率排序 图示: 如上图,最耗CPU的进程PID为10765 步骤二:找到最耗CPU的线程 工具:top 方法: top -Hp 10765 ,显示一个进程的线程运行信息列表 键入P (大写p),线程按照CPU使用率排序 图示: 如上图,进程10765内,最耗CPU的线程PID为1

步骤一.找到最耗CPU的进程 工具:top 方法: 执行top -c ,显示进程运行信息列表 键入P (大写p),进程按照CPU使用率排序 图示: 如上图,最耗CPU的进程PID为10765 步骤二:找到最耗CPU的线程 工具:top 方法: top -Hp 10765 ,显示一个进程的线程运行信息列表 键入P (大写p),线程按照CPU使用率排序 图示: 如上图,进程10765内,最耗CPU的线程PID为10804 步骤三:将线程PID转化为16进制 工具:printf 方法:printf “

如何处理线上CPU100%的故障现象 处理流程: 1.登陆线上机器top命令,查看耗费cpu的进程号,举例来说发现进程24008持续耗费资源 2.top -Hp 24008去查看持续耗费cpu的线程号24230(图示为举例来说,目前并不高) 3.printf "%x\n" 24230将线程号转为16进制,转换为5ea6 4.jstack 24008 > jstack.txt使用jmap工具将进程3997的线程堆栈打印出来 5.在jstack.txt中搜索76e5就可以看到这个持续

1.起因 某日下午18:40开始,接收到滕讯云短信报警,显示数据库CPU使用率已超过100%,同时慢查询日志的条数有1500条左右. 正常情况下:CPU使用率为30%-40%之间,慢查询日志条数为0. 2.查询原因 因接收短信时,正好在回家的路上,无法处理,所以只能到家再处理. 在路上的时候,接收了几次恢复短信和再次异常短信.说明问题是一时有,一时恢复. 到家后,登录腾讯云数据库控制台,查询监控,发现CPU使用率确实为145%,且持续时间是20分钟. 18:40-19:00 19:20-19:4

文章出处:http://blog.chinaunix.net/uid-12693781-id-368837.html 摘要:确定cpu的负载的定义,帮助管理员设置cpu负载阀值,推测可能的导致cpu负载过高的原因,进而保证服务器的正常运行.   1.cpu负载的定义    首先,看看cpu负载的定义.在一般情况下可以将单核心cpu的负载看成是一条单行的桥,数字1代表cpu刚好能够处理过来,即桥上能够顺利通过所有的车辆, 桥外没有等待的车辆,桥是畅通的.当超过1时表示有等待上桥的车辆,小于1时表示

原链接:http://blog.chinaunix.net/uid-12693781-id-368837.html 摘要:确定cpu的负载的定义,帮助管理员设置cpu负载阀值,推测可能的导致cpu负载过高的原因,进而保证服务器的正常运行.   1.cpu负载的定义    首先,看看cpu负载的定义.在一般情况下可以将单核心cpu的负载看成是一条单行的桥,数字1代表cpu刚好能够处理过来,即桥上能够顺利通过所有的车辆, 桥外没有等待的车辆,桥是畅通的.当超过1时表示有等待上桥的车辆,小于1时表示车

最近有套系统数据库周末总是告警,CPU使用率超过90%,开始由开发那边再跟进处理,我也就没参与,后来发现没进展就登录上去看了下,然后进行了部分优化,优化后效果还是比较明显的,具体优化过程本文会做详细的阐述. 一.现象描述 数据库服务器CPU使用率超过90%,而此数据库架构为mycat对应的一主三从(之前一主二从,由于CPU使用率高,开发那边对库做了扩展,从负载均衡的角度降低CPU压力,从效果上看没达到应有的效果),其中mycat的负载策略是3,即所有读操作分配到从库上完成,但实际是主库抓包发现也

CPU使用率较低但负载较高 问题描述 Linux 系统没有业务程序运行,通过 top 观察,类似如下图所示,CPU 很空闲,但是 load average 却非常高,如下图所示. 处理办法 load average 是对 CPU 负载的评估,其值越高,说明其任务队列越长,处于等待执行的任务越多.出现此种情况时,可能是由于僵死进程导致的.可以通过指令 ps -axjf 查看是否存在 D 状态进程. D 状态是指不可中断的睡眠状态.该状态的进程无法被 kill,也无法自行退出.只能通过恢复其依赖的资

关于top命令 经常问load average 参考:load average 定义(网易面试) jvm dump的使用 参考:Jvm dump jstack jmap jstat 介绍与使用(内存与线程) 以及使用jstack定位问题 查看端口:如何在Windows,Linux下查看JAVA端口占用情况(阿里) 问题现象: 1,top命令查询服务器负载达到2.0-5之间,tomcat的cpu使用率达到104% load average: linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量.简单

今天,有个哥们碰到一个问题,他有一个从库,只要是启动MySQL,CPU使用率就非常高,其中sys占比也比较高,具体可见下图. 注意:他的生产环境是物理机,单个CPU,4个Core. 于是,他抓取了CPU的历史信息,发现CPU飙高大概是从2017年1月1日8点10分开始的. 但是这个从库的负载并不高,通过他反馈的"show processlist"和"show engine innodb status\G"的结果可以看出来 show processlist mysql

昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题:在一台多核 CPU 的 Web 服务器上,存在负载不均衡问题,其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx,进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大.话说以前我曾经记录过软中断导致过类似的问题,但是本例中可以排除嫌疑.让我们在一台四核服务器上采样分析一下数据确认看看是否存在负载不均衡问题:shell> mpstat -P ALL 1 10 CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft ... %idle

昨天查看Nagios警报信息,发现其中一台服务器CPU负载过重,机器为CentOS系统.信息如下: 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息: 2011-2-15 (星期二) 16:50 WARNING - load average: 10.52, 10.10, 10.06 2011-2-15 (星期二) 15:40 WARNING - load average: 8.27, 9

本随笔介绍CPU负载的排查手段. 查看系统负载的工具:uptime,w,都能查看系统负载,系统平均负载是处于运行或不可打扰状态的进程的平均数, 可运行:运行态,占用CPU,或就绪态,等待CPU调度. 不可打扰:阻塞,正在等待I/O 例1. 使用uptime查看系统负载 # uptime :: up days, :, user, load average: 0.67, 0.51, 0.41 这里我们关注的是最后三列,即系统1分钟.5分钟.15分钟内的平均负载,判断一个系统负载是否偏高需要计算单核C

CPU使用率过高的常见原因 查询优化器会尽量从CPU,IO和内存资源成本最小的角度,找到最高效的数据访问方式.如果没有正确的索引,或者写的语句本身就会忽略索引, 又或者不准确的统计信息等情况下,查询计划可能不是最优的. 有些查询计划可能对只对某种条件下的查询是高效,而不是所有条件下都是. 缺失索引 索引的缺失,会导致查询处理的行数大大超出必要的行数,从而加重CPU和IO的负载.简单的例子: SELECT per .FirstName , per.LastName , p.Name , p.Pro

原文:http://ecos.sourceware.org/docs-latest/ref/services-cpuload.html 译文:http://blog.csdn.net/zoomdy/article/details/17078995 mingdu.zheng <at> gmail <dot> com cpuload组件包提供了一种估算CPU负载的方式.它可以估算最近0.1秒.1秒和10秒内的CPU负载百分比. 负载测量API 首先,必须在被测目标机上对测量算法进行校准

线上kafka与storm的空载情况下负载都比较高, kafka达到122%, storm平均负载达到, 20%,  当前是通过Ambari下管理kafka的, a. 先停止s5的kafka进程.b. 开启s5 上kafka的jmx远程监控, kafka的启动命令为: source /usr/hdp/current/kafka-broker/config/kafka-env.sh ; /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka start , kafka 的s

<Troubleshooting SQL Server>读书笔记-CPU使用率过高(下) 第三章 High CPU Utilization. CPU使用率过高的常见原因 查询优化器会尽量从CPU,IO和内存资源成本最小的角度,找到最高效的数据访问方式.如果没有正确的索引,或者写的语句本身就会忽略索引, 又或者不准确的统计信息等情况下,查询计划可能不是最优的. 有些查询计划可能对只对某种条件下的查询是高效,而不是所有条件下都是. 缺失索引 索引的缺失,会导致查询处理的行数大大超出必要的行数,从而

load average的概念 top命令中load average显示的是最近1分钟.5分钟和15分钟的系统平均负载. 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: 它没有在等待I/O操作的结果 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 没有被停止(例如:等待终止) 在Linux中,进程分为三种状态,一种是阻塞的进程blocked process,一种是可运行的进程runnable