前言 前面我们聊了一下一个应用程序 应该监控的8个关键位置. . 嗯..地址如下: 应用程序的8个关键性能指标以及测量方法 最后卖了个小关子,是关于如何监控ASP.NET Core的. 今天我们就来讲讲如何监控它,下面上效果图: 阅读本文需要了解的相关技术与内容: InfluxDb(分布式时序数据库,开源)(注:分布式部分已商业化最新的分布式版本已不在开源,单例的继续开源) Grafana(开源的,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器) App Metrics(主角,开源的支持.NET Core的监

上节学习回顾 从课本章节划分,<垃圾收集器>和<内存分配策略>这两篇随笔同属一章节,主要是从理论+实验的手段来讲解JVM的内存处理机制.好让我们对JVM运行机制有一个良好的概念,才能继续往下学习. 本节学习重点 本节主要是针对JVM内存管理机制的一些监控手段,例如堆情况使用的监控,线程栈情况的监控等.有几句废话还是有必要在这里强调的,工具是人类思维的工具,例如Java语言是人类满足需求的一种技术手段,而监控工具只是维护程序应用的一种手段.所以,思考的逻辑思维要清晰,是问题引导工具,

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加

package cn.ximi.erp.web.common.interceptors; import cn.ximi.core.common.utils.string.StringUtil; import cn.ximi.erp.web.constant.Constants; import cn.ximi.erp.web.base.UserContext; import cn.ximi.manage.entity.SysResource; import cn.ximi.manage.entit

Performance Monitor是Windows内置的一个可视化监控工具,能够在OS级别上实时记录系统资源的使用情况,通过收集和存储日志数据,在SQL Server发生异常时,能够还原系统当时的资源的使用情况,是对SQL Server进行Troubleshooting的首选工具.Performance Monitor使用Performance Counter来追踪系统的活动状态的测量值,取样间隔默认是15s,即,Performance Monitor每隔15s,记录Performance

1. 业界案例 目前前端性能监控系统大致为分两类:以GA为代表的代码监控和以webpagetest为代表的工具监控. 代码监控依托于js代码并部署到需监控的页面,手动计算时间差或者使用浏览器的的API进行数据统计. 影响代码监控数据的因素有以下几种: 浏览器渲染机制: 浏览器对API的实现程度,比如performance API: 工具监控不用将统计代码部署到页面中,一般依托于虚拟机.以webpageTest为例,输入需统计的url并且选择运行次url的浏览器版本,webpageTest后台虚拟

Apache服务器性能监控 1.使用自带mod_status模块监控 1)加载mod_status.so 模块 在httpd.conf中打开LoadModule status_module modules/mod_status.so 2)修改httpd.conf配置文件增加(删注释#)如下内容: <Location /server-status>    SetHandler server-status    Order deny,allow    Deny from all    Allow

jdk为我们提供了一系列的jvm性能监控和故障处理工具,在这里根据学习进度进行整理记录.便于之后查阅 1.jps 虚拟机进程工具  类似于Linux系统中的ps命令,用于查看虚拟机进程,常用的有以下功能 jps -l    显示虚拟机进程id以及进程主类 jps -q  只显示进程id,不显示主类名称 jps -m  显示进程id以及传递给main的参数 jps -v 输出虚拟机进程启动时的jvm参数 2.jstat 虚拟机统计信息监视工具 该工具是用于监视虚拟机各种运行状态信息的命令行工具  

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

目录 [TOC] 1.基本概念 ​ 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c

背景 NanoProfiler是一个EF Learning Labs出品的免费性能监控类库(即将开源).它的思想和使用方式类似于MiniProfiler的.但是,设计理念有较大差异. MiniProfiler更像是一个面向开发和测试环境的性能监控类库,它的关注点(我说的不一定对,仅代表一家之言),更多的是提供了对微软的ASP.NET MVC,EntityFramework,WCF等主流前后端类库的封装和整合,如果你的项目恰巧从前端到后端都用到这些类库,它可以将从前端到后端的性能监控数据合并到一个

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 大数据篇 上次介绍了NanoProfiler的大数据分析理念,一晃已经时隔一年多了,真是罪过! 有朋友问到何时开源的问题,这里先简单说明一下.因为是单位的项目,虽然单位的目标肯定是要开源的,但是,毕竟不像个人项目那么自由.一方面要保证代码本身的质量,另一方面也要剥离对单位其他框架类库的依赖,一忙起来就拖延日久了,我只能说尽力尽快推动这个事情!不过,Nuget package一直在Nuget.org,可以免费使用的.想

大家好,欢迎来到性能调优培训的最后一个月.在过去的5个月里,我们谈了SQL Server的各种性能相关的话题,包括性能调优的技术和问题. 但当在你面前,SQL Server没有按你预想的运行时,你会怎么办?为了帮你处理这个情况,今天我们会谈到下性能监控技术,下周我们会详细谈到SQL Server里所谓的等待统计(Wait Statistics).现在开始我们的性能监控. 让我们建立一个基线! 很多人坐在他们的SQL Server前,知道它的性能非常差,却不知道如何找出潜在的根源,也不知道如何解决

引言:大多数的服务都是跑在Linux上的,Linux现在也已经到了一个很广泛的应用,但是仍然会有很多问题出现,我们就来讨论下我们性能监控的指标,性能监控无非就是从I/O,内存,CPU,TCP连接数,网络,进程或者线程来出发,使用到的命令有iostat,vmstat,sar,mpstat,netstat,ss,iftop,free,pstree/ps,pidstat,top,(uptime)下面来进一步深入下吧.   一,磁盘I/O(iostat)   我们的机器上有很多的数据是存储在磁盘上的,我

JDK命令行工具 Sun公司作为”礼物“赠送给JDK使用者的工具: 这些命令行工具大多是jdk/lib/tools.jar类库的一层薄包装,主要功能代码是在tools类库(不属于java的标准API)中实现的. Sun JDK监控与故障处理命令行工具 1.jps:虚拟机进程状况工具 可以列出正在运行的虚拟机进程,显示虚拟机执行主类名称,以及这些进程的本地虚拟机的唯一ID(LVMID,对于本地虚拟机进程来说LVMID与操作系统的进程PID是一致的). 命令格式: jps  [ options ]

我们知道,在数据库应用系统中,SQL 语句的性能好坏至关重要.如果 SQL 语句性能很差,可能会导致整个数据库应用系统的性能也非常差.那么,如何监控数据库系统中 SQL 语句的性能,导致 SQL 语句性能差的原因是什么? SQL 语句运行过程中对系统资源的使用情况如何?系统资源存在哪些瓶颈?在 Informix 11.5 中,主要提供了两个工具来解决上述问题.一个是 set explain 命令,我们可以通过查看数据库的查询计划来分析导致 SQL 语句性能差的原因并给予相应的调整,另一个是 SQ

10.2 Data Collector与MDW Data Collection功能是SQL SERVER 2005版本提供的数据库监控报表的功能,通过定时地对数据库的语句运行情况,服务器各种资源的监控等信息的记录收集起来,并将数据保存在MDW(Management Data Warehouse,管理数据仓库)中,MDW为用户们提供了非常方便的性能分配报表. 10.2.1 MDW的配置 开启SQL SERVER的MDW功能,要求数据库需要开启SQL Server 代表(Agent)服务.配置MDW

对SQLSERVER进行性能监控 在上一篇文章<SQLSERVER性能监控级别步骤>里说到性能监控的步骤中有一步涉及到建立性能基线,但是没有说到有哪些计数器 可以用来进行监控的,这篇文章结合<企业级平台管理实践>的书本说一下监控SQLSERVER有哪些计数器可以用到的 3.建立性能基线  当确定了性能监控中所涉及的资源.负载和目标后,开始进行监控,并建立性能基线与当前服务器性能进行比较. 性能基线是一个保证系统正常操作性能范围值,达到或超过这个范围,系统性能可能会显著下降. 应该对

SQLSERVER性能监控级别步骤 下面先用一幅图描述一下有哪些步骤和顺序 1.识别瓶颈 识别瓶颈的原因包括多个方面,例如,资源不足,需要添加或升级硬件: 工作负荷在同类资源之间分布不均匀,例如,一个磁盘被独占:资源发生故障:资源配置不正确等 可能存在瓶颈以及对系统的影响 可能的瓶颈方面 对服务器的影响 内存使用 分配内存不足或SQLSERVER使用内存不足导致性能下降 CPU使用率 长期的高CPU使用率可能表明TSQL查询需要优化或CPU需要升级 磁盘输入/输出I/O 可以优化TSQL查询以减

流年不利的社交游戏服务商Zynga近日在官方博客宣布开源zPerfmon——该工具负责监控Zynga数以千计的社交游戏服务器.zPerfmon的源代码目前已经上传至Github. 包括Facebook.Google.Netflix和Twitter在内的众多互联网公司经常会开源自己的开发的工具,但是zPerfmon不同 寻常之处在于其规模:作为单一服务器系统,zPerfmon每天处理的数据量高达150G,增加1亿条数据库记录,并能生成“5000万个档案和上百种查 看方式.” zPerfmon不是人