VPS/云主机CPU占用100%故障排查 方法/步骤 通常情况下云主机/VPS的CPU一般不会占用100%,内存资源也不会占完.若您的服务器经常CPU资源100%,可以打开任务管理器,查看是哪个进程引起的,如果是w3wp.exe 将CPU占完了,就是有IIS中的站点导致的,需要检查下站点程序是否有BUG或者访问量很大或者其他原因.可以在IIS的应用程序池中对该站点的CPU资源进行限制,如图: 也可以在IIS的站点属性中,对带宽和连接数进行限制,来达到缓解访问量大导致CPU耗尽的问题(访问量大最根…
环境: 前提已经安装好zabbix服务端.zabbix客户端, zabbix_server端ip和主机名信息:    ip:192.168.1.204 hostname:  www.test.com zabbix_agent 端ip和主机名信息:           ip : 192.168.1.206     hostname:  www.test3.com 1.添加主机 2.添加自带模板  配置-主机-agent1-模板-添加模板   和下一步添加模板的步骤不一样的 选择图形模板 应用图形模…
查看CPU信息(型号)  # cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c        8  Intel(R) Xeon(R) CPU            E5410   @ 2.33GHz  (看到有8个逻辑CPU, 也知道了CPU型号)  # cat /proc/cpuinfo | grep physical | uniq -c        4 physical id      : 0        4 physical i…
在启用了iptables web服务器上,流量高的时候经常会出现下面的错误: ip_conntrack: table full, dropping packet 这个问题的原因是由于web服务器收到了大量的连接,在启用了iptables的情况下,iptables会把所有的连接都做链接跟踪处理,这样iptables就会有一个链接跟踪表,当这个表满的时候,就会出现上面的错误. iptables的链接跟踪表最大容量为/proc/sys/net/ipv4/ip_conntrack_max,链接碰到各种状…
系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系…
关于系统性能优化,推荐一篇不错的博客! 系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键…
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转自:https://www.cnblogs.com/Javame/p/3665565.html 系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化…
https://michaelscodingspot.com/cpu-bound-memory-bound/ 优化.NET 应用程序 CPU 和内存的11 个实践 凡事都有其限度,对吧?汽车只能开这么快,进程只能使用这么多内存,程序员只能喝这么多咖啡.我们的生产力受到资源的限制,我们有能力更好或更差地利用它们.尽可能接近其极限使用我们的每一种资源是我们的目标,我们希望使用我们的 CPU 和内存的每一点,否则我们会为昂贵的机器多付钱. 然而,若是我们使用了过多的资源,我们就有可能导致性能问题.服务…
公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear…