1. CPU type: GraphUnit: shortmax: "100"min: "0"Label: PercentageSystem - cpu 在内核模式下执行的进程占比 metrics: sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="system",instance=~"$node:$port",job=~"$job"}[5m])) * 100

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

转自:http://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3942208.html 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 policie

默认情况下容器可以使用的主机 CPU 资源是不受限制的.和内存资源的使用一样,如果不对容器可以使用的 CPU 资源进行限制,一旦发生容器内程序异常使用 CPU 的情况,很可能把整个主机的 CPU 资源耗尽,从而导致更大的灾难.本文将介绍如何限制容器可以使用的 CPU 资源.本文的 demo 中会继续使用<Docker: 限制容器可用的内存>一文中创建的 docker 镜像 u-stress 进行压力测试,文中就不再过多的解释了. 限制可用的 CPU 个数 在 docker 1.13 及更高的版

Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同:精度不能超过 1m.1000m CPU = 1 CPU. 官网地址: 1 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ 2 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-p

k8s中为什么要用CPU Manager? 默认情况下,kubelet 使用CFS配额来执行 Pod 的 CPU 约束.Kubernetes的Node节点会运行多个Pod,其中会有部分的Pod属于CPU密集型的工作负载.在这种情况下,Pod之间会争抢节点的CPU资源.当争抢剧烈的时候,Pod会在不同的CPU Core之间进行频繁的切换,更糟糕的是在NUMA Node之间的切换.这种大量的上下文切换,会影响程序运行的性能. 什么是cpu密集型? 通俗来讲就是对cpu依赖很高,操作cpu的频率非常高

prometheus监控系统的的报警规则是在prometheus这个组件完成配置的. prometheus支持2种类型的规则,记录规则和报警规则, 记录规则主要是为了简写报警规则和提高规则复用的, 报警规则才是真正去判定是否需要报警的规则. 报警规则中是可以使用记录规则的. 提供下我整理的node-exporter的记录规则和报警规则. node-exporter-record-rules.yml groups: - name: node-exporter-record rules: - exp

一.摘要 由于硬件问题.系统资源紧缺或者程序本身的BUG,Java服务在线上不可避免地会出现一些“系统性”故障,比如:服务性能明显下降.部分(或所 有)接口超时或卡死等.其中部分故障隐藏颇深,对运维和开发造成长期困扰.笔者根据自己的学习和实践,总结出一套行之有效的“逐步排除”的方法,来快速定 位Java服务线上“系统性”故障. 二.导言 Java语言是广泛使用的语言,它具有跨平台的特性和易学易用的特点,很多服务端应用都采用Java语言开发.由于软件系统本身以及运行环境的复杂 性,Java的应用不

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

參数 描写叙述 类型 默认值 account.cleanup.interval 清除用户账户所须要等待的时间(秒) 整数 86400 agent.lb.enabled If agent load balancing enabled in cluster setup true/false false agent.load.threshold  Percentage (as a value between 0 and 1) of connected agents after which agent

部署服务器: sparkml 集群 ########### sparkml ########## sparkml-node1 # yarn resource manager sparkml-node2 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node3 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node4 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node5 # nodemanager spark-2.0.0 上线功能:

http://techblog.youdao.com/?p=961 http://linuxtools-rst.readthedocs.org/zh_CN/latest/advance/03_optimization.html http://www.dbafree.net/?p=1128 www.xuebuyuan.com/2199692.html 首页 › linux › 一个多线程程序挂起问题解决 一个多线程程序挂起问题解决 dbafree 2013 年 04 月 18 日 linux, p

By Lennart Poettering 译 SReadFox 原文链接:http://0pointer.de/blog/projects/systemd.html 译注:笔者大约在 2011 年读到此文,近日从 Pocket 里面翻出来.那时有些东西并不十分明白,只感觉会有一场 PK,当时 Ubuntu 已经默认切换到了 Upstart,但没有想到在社区引起如此大的争议.如今 systemd 已经占据了主流的发行版,尽管它被批判为不符合 Unix 设计哲学,但它的隐式依赖管理及事件驱动模式或

1.系统监控概述 采集的监控信息主要有内存占用率,CPU占用率,当前在线用户,磁盘挂载及磁盘空间使用率,平均每秒写入流量,平均每秒流出流量.磁盘IO:平均每秒从磁盘读入内存的速率,平均每秒从内存写入磁盘的速率. 2.监控原理 2.1.CPU占用率 监控原理: CPU相关信息记录在文件 /proc/stat中.详情请查看博文:https://blog.csdn.net/ustclu/article/details/1721673 stephen@stephen-K55VD:~/shell$ cat

1.jvm布局:   jdk1.6版本JVM布局分为:heap(堆),method(方法区),stack(虚拟机栈),native stack(本地方法栈),程序计数器共五大区域. 其中方法区包含运行时常量池.堆和方法区是线程共享的,虚拟机栈和本地方法栈.程序计数器是随线程而建的.   1.1.堆:储存对象信息和数组.对象信息/数组包括对象头,实例数据和对齐填充共三个区域:   1.1.1.对象头包括二/三部分内容:   一是类型指针,即对象指向它的类元数据的指针,通过这个指针来确定那个类的实例

作用是检测机器的硬件环境 注意在jdk的bin目录下加上sigar的lib目录中的文件 import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.Map; import java.util.Properties; import org.hyperic.sigar.Cpu; import org.hyperic.sigar.CpuInfo; import org.hyperic.sigar

[?25l[0m[H[J 当前系统时间 Tasks: 552 total, 1 running, 510 sleeping, 0 stopped, 0 zombie 任务(进程) 系统现在共有552个进程,其中处于运行中的有1个,510个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有0个. Mem: 5849960k total, 4014628k used, 1835332k free, 5756k buffers 内存状态: 物理内存总量 (5.6G) 使用中的

{ "__inputs": [ { "name": "DS_TEST-ENVIORMENT-K8S", "label": "test-enviorment-k8s", "description": "", "type": "datasource", "pluginId": "prometheus&q

使用System.getProperty()方法获取JVM信息 public class TestSystemGetProperty { public static void main(String[] args) { System.out.println("java版本号:" + System.getProperty("java.version")); System.out.println("Java提供商名称:" + System.getPr

聚光灯在MySQL 1.Sessios会话Total Users:总用户数前连接到MySQL服务器的用户会话总数Active Users:活跃用户此控件表示连接到当前正在执行SQL语句或其他数据库请求的MySQL服务器的会话数Active Sessions:活动会话数当前正在执行SQL语句或其他数据库请求的当前连接会话的百分比 2.Host主机Total CPU Usage:总的CPU使用率此旋转器表示使用的CPU总量,随着CPU需求的增加,它旋转得更快,如果系统的总CPU利用率超过一个阈值(C

系列目录 LimitRange从字面意义上来看就是对范围进行限制,实际上是对cpu和内存资源使用范围的限制 前面我们讲到过资源配额,资源配额是对整个名称空间的资源的总限制,是从整体上来限制的,而LimitRange则是对pod和container级别来做限制的 由于LimitRange是基于名称空间的,因此为了测试,我们先创建一个名称空间 kubectl create namespace default-mem-example 创建LimitRange和Pod对象 以下配置文件声明了内存的默认限