redis默认是单线程运行的,为了充分利用机器的cpu,正常情况下一台服务器上会装多个实例.如果通过top命令监控机器的cpu的话,监控值很笼统,不能精确到单redis实例的cpu使用率监控.而且centos 7.0通过top监控整体cpu的使用率并不准确.所以需要使用其它方式监控cpu. 进入redis实例 127.0.0.1:36379> info cpu# CPUused_cpu_sys:2187.88used_cpu_user:1842.28used_cpu_sys_children:0

好久没有写博客  现在重新捡起来  记录工作中遇到的问题  方便以后在遇到类似的问题也有一个参考. 背景:有一天生产服务器redis  cpu 频繁报警    单核cpu 所以在想是不是业务量上来了.确定之后发现不是这个问题. 排查思路: 1. 查看监控cpu 最近三天 七天的历史状态 发现cpu目前是异常状态,比往常要高很多 2. 查看慢日志 发现有get app_encrypted:crawler_task_switch 获取某个key 用了40ms 3. monitor 监控当前命令使用状

作为一款开源的 Redis 图形化监控工具,RedisLive 提供对 Redis 实例的内存使用情况,接收的客户端命令,接收的请求数量以及键进行监控.RedisLive 的工作原理基于 Redis 的 INFO 和 MONITOR 命令,通过向 Redis 实例发送 INFO 和 MONITOR 命令来获取 Redis 实例当前的运行数据. RedisLive 提供的图形化展示界面如下图所示: 安装 RedisLive 使用 Python 实现,使用 Tornado 作为自己的 Web 服务器

转自:http://blog.csdn.net/hunanchenxingyu/article/details/46476545 迄今为止还没有一种cpu散热系统能保证永不失效.失去了散热系统保护伞的“芯”,往往会在几秒钟内永远停止“跳动”.值得庆幸的是,聪明的工程师们开发出有效的CPU温度监控.保护技术.以特殊而敏锐的“嗅觉”随时监测CPU的温度变化,并提供必要的保护措施,使CPU免受高温下的灭顶之灾.在我们看来,探索这项技术如同开始一段神秘而有趣的旅程,何不与我们同行? CPU功耗和温度随运

为了对以后有可能面临的redis集群监控做准备,这两天在准备这方面的事情,现在将其中的过程记录一下. 首先是“Ronney-Hua”的这篇文章对三中开源监控软件做了对比 文章地址:https://blog.csdn.net/github_38358734/article/details/70264887 接下来在github上下载了他的开源项目,项目地址:https://github.com/LittlePeng/redis-monitor ps(这儿还有一位美女也有同样的文章和项目,也同样贴出

转载 :剖析CPU温度监控技术   标签: CPU 温度控制技术 1805 具体温度检测调整代码(转载)        迄今为止还没有一种cpu散热系统能保证永不失效.失去了散热系统保护伞的“芯”,往往会在几秒钟内永远停止“跳动”.值得庆幸的是,聪明的工程师们开发出有效的CPU温度监控.保护技术.以特殊而敏锐的“嗅觉”随时监测CPU的温度变化,并提供必要的保护措施,使CPU免受高温下的灭顶之灾.在我们看来,探索这项技术如同开始一段神秘而有趣的旅程,何不与我们同行? CPU功耗和温度随运行速度的加

由于一台服务器开启许多Redis实例,如果一台一台的监控太耗费时间,也非常容器出错.这种费力不讨好的事情我们是坚决杜绝的,幸好ZABBIX有自动发现功能,今天我们就来用该功能来监控我们的Redis实例. 监控项 Redis的监控信息主要通过info命令来获取,下面列举几个我们的监控项. uptime_in_days ##redis启动的天数 connected_clients ##redis连接的客户端数 blocked_clients: ##正在等待阻塞命令(BLPOP.BRPOP.BRPOP

Chart.js 可视化动态 CPU 性能监控 https://github.com/gildata/RAIO/issues/337 https://github.com/chartjs/Chart.js/issues/13#issuecomment-396140908 chart.js disable animation http://www.chartjs.org/docs/latest/developers/updates.html#preventing-animations https:

背景: Open-Falcon 是小米运维部开源的一款互联网企业级监控系统解决方案,具体的安装和使用说明请见官网:http://open-falcon.org/,是一款比较全的监控.而且提供各种API,只需要把数据按照规定给出就能出图,以及报警.集群支持等等. 监控: 1) MySQL 收集信息脚本(mysql_monitor.py) #!/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- from __future__ import division impor

Redis的高可用方案的实现:主从切换以及虚拟IP或客户端 从Redis 2.8开始加入对Sentinel机制从而实现了服务器端的主从切换,但目前尚未发现实现虚拟IP或客户端切换方案 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案 当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换, 而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程,它能监控多个master-slave

简介 mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中.在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息.mpstat最大的特点是:可以查看多核心cpu中每个计算核心的统计数据:而类似工具vmstat只能查看系统整体cpu情况. 语法 mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]] 参数 解释 -P {|ALL} 表示

前言: CPU是server中最重要的资源.在数据库server中,CPU的使用情况应该时刻监控以便SQLServer一直处于最佳状态. 本文将会使用可靠性和性能监视器来获取CPU相关的使用统计信息 可靠性和性能监视器是过去性能监视器工具的加强版.同一时候拥有性能监视器的所有功能. 性能计数器提供对各种系统活动的统计功能.能够找到有数百种性能计数器来针对Windows操作系统或者第三方应用程序的性能.SQLServer相同有数百个性能计数器供DBA使用. 在本文中,我们将跟踪下列相关CPU性能计

一款开源的 Redis 图形化监控工具,界面如图所示 安装 首先安装python2 一般情况下系统自带 然后安装pip2 https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/10391604.html 开始安装RedisLive的依赖项.先装好python中的web服务器tornado pip2 install tornado 再安装redis的python版SDK pip2 install redis 最后安装一个时间工具 pip2 install python-date

环境准备: 192.168.0.2  redis01 主 192.168.0.3  redis02 从 192.168.0.4  redis03 从 Redis 主从搭建 一:下载并安装redis软件(以192.168.0.2为例) 192.168.0.2: 1.安装依赖包:yum install -y wget gcc make tcl 2.进入src目录并下载redis软件 cd /usr/local/src wget http://download.redis.io/releases/re

简介 mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中.在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息.mpstat最大的特点是:可以查看多核心cpu中每个计算核心的统计数据:而类似工具vmstat只能查看系统整体cpu情况. 语法 mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]] 参数 解释-P {|ALL} 表示监

#!/usr/bin/python #-*- encoding: utf-8 -*- import os import time while True: loadavg=os.popen("cat /proc/loadavg | awk '{print $1}'").read().replace('\n','') #负载大于3就做记录 if float(loadavg) >= 3: date=time.strftime("%Y-%m-%dT%H-%M-%S",

Redis 延迟监控框架 Redis 2.8.13 引入了Latency Monitoring的一个新功能,可以帮助我们检查和排查引起延迟的原因. Latecny Monitoring 由如下组成: Latency hooks: 采样不同敏感度延迟的代码路径(也称作事件): 时间序列:记录不同事件的延迟峰值(也叫延迟尖峰): 报表引擎:从时间序列获取原始数据: 分析引擎:根据测量提供可读的报告和提示. 事件和时间序列 把监控代码路径称之为事件.例如:command 是一个测量可能较慢命令执行的延

我刚开始做性能测试的时候,什么也不懂,就只知道压测.什么时候把系统压瘫痪什么时候结束.但是系统因为什么瘫痪却不是很清楚,后来开始研究服务器性能监控,运用到工作中,提高了不少生产力,下面就把我常用的命令或者工具分享给大家. top 参数介绍 top - 10:38:29[当前系统时间], 194 days[系统已经运行了194天], 1 user[个用户当前登录], load average: 0.07, 0.03, 0.01[系统负载,即任务队列的平均长度] Tasks: 152 total[总

工作中查看Zabbix linux 监控项的时候对linux 监控的cpu使用的各个参数没怎么明白,特意查看了下资料 Zabbix linux模板下的CPU utilization是自带的监控Linux CPU各个参数的监控项,其实就是Linux下top命令显示的cpu信息. Zabbix下的监控信息,有时候直观的看图会一脸懵逼,各个值分别是什么意思呢? 官方解释,Cpu(s)表示的是cpu信息. us: user cpu time (or) % CPU time spent in user s

31.1.监控磁盘: #!/bin/sh diskspace="`df -hT`" IFS="\n" disk_value="80" echo "文件系统 类型 容量 已用 可用 已用% 挂载点" for line in $diskspace;do disk=`echo $line | awk -v x=${disk_value} '{if((+$6>x)) print $1,$2,$3,$4,$5,$6,$7}'` u

REdis版本:4.0.9 运行环境:Linux 3.10.107 x86_64 gcc_version:4.8.5 结论:是一个BUG,在4.0.11版本中被作者antirez所修复 现象: 1) top显示 2) 执行REdis info命令直接卡住不动 3) 集群通讯端口大量的“CLOSE_WAIT” 4) 日志文件大量的“Bad message length or signature received from Cluster bus” 5) 物理内存和虚拟内存均占用不高(配置最大内存为