最近在部署rocketmq到物理机时, 发现并解决了一个主机Load异常飙高的问题, 觉得有必要记录一下. 我们采用了rocketmq(https://github.com/alibaba/RocketMQ)的3.4.6版本,并自己实现了一套dashboard(包括topic管理,producer管理 ,consumer管理,broker管理,消息跟踪等) .   部署架构如下: 机器 角色 备注   ip1 nameserver + broker master 落盘方式:ASYNC_FLUSH

1.首先通过top命令查看占用cpu过高的pid #top top - 18:07:25 up 48 days,  1:07,  3 users,  load average: 11.94, 11.90, 9.46Tasks: 271 total,   1 running, 270 sleeping,   0 stopped,   0 zombie%Cpu(s): 74.2 us,  0.8 sy,  0.0 ni, 24.8 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.

一次线上CPU高的问题排查实践 前言 近期某一天上班一开电脑,就收到了运维警报,有两台服务CPU负载很高,同时收到一线同事反馈 系统访问速度非常慢,几乎无响应. 一个美好的早晨,最怕什么就来什么.只好推掉其他会议,专心搞定问题. 排查 登录系统一看,后端的接口访问果然全部超时. 先使用top命令查看下是由哪个进程占用CPU较高. 从图上可看出,pid=26481的Java进程占用了385%的CPU,机器是4核8G的配置. 2.然后查看下是哪个Java应用 ps -ef | grep java 发

概要 #准备工作 #开启简单的服务 #路由 #获取参数的三种方式 #静态文件 #数据库集成 #async解决多重嵌套问题 本文适合没有nodejs项目开发经验而又想对nodejs有个大概了解的你阅读,30分钟上手,也许还不用 ***************************************************** #准备工作 安装好nodejs以后,新建文件夹,起名叫demo-project,在文件夹根目录新建文件app.js作为nodejs应用的入口文件. 打开终端(wind

CPU主要功能:处理指令.执行操作.要求进行动作.控制时间.处理数据. 结合数据库实例CPU占用高,可能的原因是数据库在执行大量的操作(全表查询.大量排序等). 由于公司没有DBA,遇到数据库问题只能自己排查. 一.是否存在死锁 查询死锁以及解锁的语句参考下方: 查看死锁ID SELECT s.username,l.OBJECT_ID,l.SESSION_ID,s.SERIAL#, l.Oracle_USERNAME,l.OS_USER_NAME,l.PROCESS FROM V$LOCKED_

RocketMQ作为消息中间件,经常会被用来和其他消息中间件做比较,比对rabbitmq, kafka... 但个人觉得它一直对标的,都是kafka.因为它们面对的场景往往都是超高并发,超高性能要求的场景. 所以,有必要深挖下其实现高性能,高并发的原因.实际上,这是非常大的话题,我这里也不打算一口吃个大胖子.我会给出个大概答案,然后我们再深入挖掘其中部分实现.如题所述. 1. 高性能高并发系统的底层技能概述 我不打算单讲rocketmq到底是如何实现高性能高并发的,因为实际上的底层原则都是差不多

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

转于:http://www.cnblogs.com/lidabo/p/4738113.html 目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 某一线程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 多核情况下cpu使

一.RocketMQ简介: RocketMQ是一款分布式.队列模型的消息中间件,具有以下特点: 1.支持严格的消息顺序: 2.支持Topic与Queue两种模式: 3.亿级消息堆积能力: 4.比较友好的分布式特性: 5.同时支持Push与Pull方式消费消息: 官网链接: rocketmq下载地址: https://github.com/alibaba/RocketMQ/releases rocketmq github:   https://github.com/alibaba/RocketMQ

一.简介 官方简介: l  RocketMQ是一款分布式.队列模型的消息中间件,具有以下特点: l  能够保证严格的消息顺序 l  提供丰富的消息拉取模式 l  高效的订阅者水平扩展能力 l  实时的消息订阅机制 l  亿级消息堆积能力 二.网络架构 三.特性 1.      nameserver 相对来说,nameserver的稳定性非常高.原因有二: 1 .nameserver互相独立,彼此没有通信关系,单台nameserver挂掉,不影响其他nameserver,即使全部挂掉,也不影响业务

1:角色关系 2:顺序消息 消费消息的顺序要同収送消息的顺序一致,在 RocketMQ 中,主要挃的是尿部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须 Producer 单线程顺序収送,丏収送到同一个队列,返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送的顺序去消费消息 3:消息优先级 没有严格的优先级,变通的做法是将不同级别的消息发送到不同的topic中 4:可靠性 影响消息可靠性的几种情:(1). Broker 正常关闭(2). Broker 异常 Crash(3). OS Crash(4)

转自:http://www.changeself.net/archives/rocketmq入门(2)最佳实践.html RocketMQ入门(2)最佳实践 一.服务端安装部署 我是在虚拟机中的CentOS6.5中进行部署. 1.下载程序 2.tar -xvf alibaba-rocketmq-3.0.7.tar.gz 解压到适当的目录如/opt/目录 3.启动RocketMQ:进入rocketmq/bin 目录 执行 1 nohup sh mqnamesrv & 4.启动Broker,设置对应

转自:http://www.changeself.net/archives/rocketmq入门(1).html RocketMQ入门(1) RocketMQ是一款分布式.队列模型的消息中间件,具有以下特点:能够保证严格的消息顺序 能够保证严格的消息顺序 提供丰富的消息拉取模式 高效的订阅者水平扩展能力 实时的消息订阅机制 亿级消息堆积能力 一.RocketMQ网络部署特点     (1)NameServer是一个几乎无状态的节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步     (2)Broker部

Linux下如何查看高CPU占用率线程 LINUX CPU利用率计算 转 http://www.cnblogs.com/lidabo/p/4738113.html目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据

目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 某一线程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 多核情况下cpu使用率的计算 实验一 描述 数据一 数据二 实验二 描述 数据一 数据二 主要问题 Java 系统

可以用下面的命令将 cpu 占用率高的线程找出来: ps H -eo user,pid,ppid,tid,time,%cpu,cmd --sort=%cpu 这个命令首先指定参数'H',显示线程相关的信息,格式输出中包含:user,pid,ppid,tid,time,%cpu,cmd,然后再用%cpu字段进行排序.这样就可以找到占用处理器的线程了. 直接使用 ps Hh -eo pid,tid,pcpu | sort -nk3 |tail 获取对于的进程号和线程号,然后跳转到3.查看哪个进程线程

RocketMQ初步应用架构理论 写给RocketMQ架构应用入门,内容涉及它的设计机理以及推到出来的应用注意事项,入门人员请看. 稍微涉及技术细节,留以我设计中间件时参考,将来整理深度文档时会抽取走,入门人员可以无视. 以下RocketMQ简称为RQ,理论部分采用版本为3.2.4,测试部分采用版本为3.2.6. MQ的需求 我们对MQ的需求,相比JMS标准有几点要求更高: 1. 必须优美灵活地支持集群消费. 2. 尽量支持消息堆积. 3. 服务高可用性和消息可靠性. 4. 有起码的运维工具做集

拥有超高性价比的vultr vps在2016年第一天宣布全面升级vps产品: 悉尼.东京机房vps全部免费升级到北美和欧洲机房相同流量.这就意味着,东京机房vps流量,以1024 MB内存的套餐为例,由过去的800G/月流量免费扩容到2TB/月流量,大大缓解了站长们的担心. 客观来说,东京地区带宽流量费成本是相对较高的,因为在亚洲地区速度快,市场需求旺盛,Vultr此次升级可谓诚意十足. 从2016年1月1日开始,所有新购买的用户,和已经购买的用户,都会享受到自动升级流量的福利. 4GB和8GB