一,slabtop 所属的包: [root@yjweb ~]# whereis slabtop slabtop: /usr/bin/slabtop /usr/share/man/man1/slabtop.1.gz [root@yjweb ~]# rpm -qf /usr/bin/slabtop procps-ng-3.3.15-1.el8.x86_64 如果找不到命令,可以用yum进行安装: [root@yjweb ~]# yum install procps-ng 说明:刘宏缔的架构森林是一个

1.问题来源公司线上环境出现MQ不能接受消息的异常,运维和开发人员临时切换另一台服务器的MQ后恢复.同时运维人员反馈在出现问题的服务器上很多基本的命令都不能运行,出现如下错误:2.   初步原因分析和解决让运维的兄弟在服务上查看内存.CPU.网络.IO等基本信息都正常.于是自己到运维的服务器上看了一下,下面是slabtop –s c的运行结果,问题初步原因貌似出现了:如果看到这个截图你看不出什么异常的话,下面的内容你可能不感兴趣,哈哈...task_struct是内核对进程的管理单位,通过slu

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性

遇到一个crash,log如下: BUG: unable to handle kernel NULL pointer dereference at (null) IP: [<ffffffff81166504>] s_show+0xe4/0x330 PGD PUD 12666d8067 PMD Oops: [#] SMP last sysfs file: /sys/devices/pci0000:/:::::/expander-:/port-::/end_device-::/target0::/

超全整理!Linux性能分析工具汇总合集 原文:http://rdc.hundsun.com/portal/article/731.html 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan

关键词:sqllite.meminfo.slabinfo.alloc_calls.nand.SUnreclaim等等. 下面记录一个由于驱动导致的内存泄漏问题分析过程. 首先介绍问题背景,在一款嵌入式设备上,新使用sqllite库进行数据库操作,在操作数据(大量读写操作)一段时间之后,发生OOM现象. 然后OOM会选择进程kill,即使系统中不剩什么进程,仍然内存紧张. 下面就介绍从上往下查找问题,然后在底层掐住RootCause,进而解决问题的分析过程. 1. 问题初步分析 首先怀疑的是sql

背景知识:具备背景知识是分析性能问题时需要了解的.比如硬件 cache:再比如操作系统内核.应用程序的行为细节往往是和这些东西互相牵扯的,这些底层的东西会以意想不到的方式影响应用程序的性能,比如某些程序无法充分利用 cache,从而导致性能下降.比如不必要地调用过多的系统调用,造成频繁的内核 / 用户切换等.这里只是为本文的后续内容做一些铺垫,关于调优还有很多东西,我所不知道的比知道的要多的多,希望大家能共同学习进步. [性能分析工具] 上图是Brendan Gregg 的一次性能分析的分享,这

蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友.目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作. 导语 云原生场景,相比于传统的IDC场景,业务更加复杂多样,而原生 Linux kernel 在面对云原生的各种复杂场景时,时常显得有些力不从心.本文基于一个腾讯云原生场景中的一个实际案例,展现针对类似问题的一些排查思路,并希望借此透视Linux kernel的相关底层逻辑以及可能的优化方向. 背景 腾讯云客户某关键业务容器所在节点,偶发CPU sys

title: alias导致virtualenv异常的分析和解法 toc: true comments: true date: 2016-06-27 23:40:56 tags: [OS X, ZSH, alias, virtualenv] category: OS X --- virtualenv 可以虚拟出一个独立的Python环境,在这个环境中安装的第三方库不会对系统中的Python产生影响.作为一个系统洁癖,我的系统中的Python环境只安装最主要的第三方库,我在开发Python项目的时

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码,以后再重用这些代码.与构建不同的应用以面向多个平台相比,这种方法更加容易.如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库,那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实. 但是,现有的 .NET Framework 库怎么办呢?要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库,需要做多少工作呢? 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析.利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改,这有助于简化这一流程. .NET Po

UWP中新加的数据绑定方式x:Bind分析总结 0x00 UWP中的x:Bind 由之前有过WPF开发经验,所以在学习UWP的时候直接省略了XAML.数据绑定等几个看着十分眼熟的主题.学习过程中倒是也没遇到麻烦.直到在园子里看到了这篇文章: http://www.cnblogs.com/gaoshang212/p/4534138.html 原来UWP的绑定中新加了个x:Bind,从文章中可以看到x:Bind的效率是很高的.找到MSDN(数据绑定)看了一下(完整的学习目录可参见: http://w

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

ABP是一套非常优秀的web应用程序架构,适合用来搭建集中式架构的web应用程序. 整个Abp的Infrastructure是以Abp这个package为核心模块(core)+15个模块(module).其中13个依赖于Abp这个核心包.另外两个包(FluentMigration,Web.Resources)相对独立 Abp.AutoMapper: 实现对象之间的自动映射. Abp.EntityFramework:通过EntityFramework实现数据访问层. Abp.FluentMigra

1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言: 从个人经历来说的话,从事APP开发这么多年来,所接触的APP的体积变得越来越大,业务的也变得越来越复杂,总来来说只有一句话:这是一个APP臃肿的时代!所以为了告别APP臃肿的时代,让我们进入一个U盘时代,每个业务模块都是一个具备独立运行的U盘,插在哪里都可以完美运行,这就是推进业务组件化的初衷也是一个美好的愿景. 业务组件化相关文章地址: Android业务组件化之现状分析与探讨 Android业务组件化之URL Scheme使用 Android业务组件化之子模块SubModule的拆分