问题 ES监控出现偶尔的波动,CPU和磁盘IO升高 有时候在凌晨,业务请求比较低,也没有慢查询,GC也比较正常,没有出现Full GC ES内部的merge segment会占用CPU和磁盘资源,怀疑是这个导致,现针对merge segment做一下优化; 优化 ES是准实时的搜索,往ES插入数据时,先会写内存,内存的数据不可搜索,会定时将内存中的数据flush到磁盘,默认时间是1S 1S的数据写成一个segment文件 每个Segment文件不可修改,有几个线程去merge,把小文件merge

刚在尝试重现一个bug时,好像在killed mysql一段时间之后,io一直很高,如下: 12:40:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 12:50:01 PM all 12.86 0.00 14.40 1.58 0.00 71.16 01:00:01 PM all 13.38 0.00 15.34 1.50 0.00 69.79 01:10:01 PM all 34.34 0.00 21.24 2.13 0.00 42.29

对6.3: 修改Elasticsearch中JVM配置文件jvm.options: Dlog4j2.enable.threadlocals=false 注: 本文主要针对ES 2.x. “该给ES分配多少内存?” “JVM参数如何优化?““为何我的Heap占用这么高?”“为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?““为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据

一.现象 最近发现Mysql服务器磁盘IO一直很高 [root@push-- ~]# iostat -k -d -x Linux -.el7.x86_64 (push--) 2019年07月05日 _x86_64_ ( CPU) Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util sda 0.00 0.08 0.00 14.89 0.09 177.79 23.8

import os from os.path import join, getsize def get_dir_size(dir, suffix_filter=None): size = 0L if not suffix_filter: for root, dirs, files in os.walk(dir): size += sum([getsize(join(root, name)) for name in files]) else: pos = len(suffix_filter) fo

方法一: $ iotop -oP 命令的含义:只显示有I/O行为的进程 测试结果: 方法二: $ pidstat -d 1 命令的含义:展示I/O统计,每秒更新一次 测试结果:

$ iotop -oP命令的含义:只显示有I/O行为的进程

一个正常es集群中只有一个主节点,主节点负责管理整个集群,集群的所有节点都会选择同一个节点作为主节点:所以无论访问那个节点都可以查看集群的状态信息. 而脑裂问题的出现就是因为从节点在选择主节点上出现分歧导致一个集群出现多个主节点从而使集群分裂,使得集群处于异常状态 这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作. 可能导致的原因: 1. 网络:由于是内网通信,网络通信问题造成某些节点认为master死掉;       当出现网络风暴,IO大面积阻塞.爬虫等现象的时候,就会造成

文末会附上完整的代码包供大家下载参考,码字不易,如果对你有帮助请给个点赞和关注,谢谢! 如果只是想看java对于Elasticsearch的操作可以直接看第四大点 一.docker部署Elasticsearch(下面简称es)单机版教程 1.部署es 拉取es镜像(这里我使用的版本是7.5.1) docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1 构建容器并启动 docker run -di --restart=alwa

--查看占用系统io较大的session   SELECT se.sid,se.serial#,pr.SPID,se.username,se.status,se.terminal,se.program,se.MODULE, se.sql_address,st.event,st.p1text,si.physical_reads,si.block_changes FROM v$session se, v$session_wait st,v$sess_io si,v$process pr WHERE

Linux的IO调度 IO调度发生在Linux内核的IO调度层.这个层次是针对Linux的整体IO层次体系来说的.从read()或者write()系统调用的角度来说,Linux整体IO体系可以分为七层,它们分别是: VFS层:虚拟文件系统层.由于内核要跟多种文件系统打交道,而每一种文件系统所实现的数据结构和相关方法都可能不尽相同,所以,内核抽象了这一层,专门用来适配各种文件系统,并对外提供统一操作接口. 文件系统层:不同的文件系统实现自己的操作过程,提供自己特有的特征,具体不多说了,大家愿意的话

一.简介 1.先看ES的架构图 二.ES支持的客户端连接方式 1.REST API http请求,例如,浏览器请求get方法:利用Postman等工具发起REST请求:java 发起httpClient请求等. 2.Transport 连接 socket连接,用官方提供的TransPort客户端,底层是netty. 注意:ES的发展规划中在7.0版本开始将废弃 TransportClient,8.0版本中将完全移除 TransportClient,取而代之的是High Level REST Cl

脑裂:一个集群中的不同节点对于集群的状态有了不一样的理解 ES集群的总体状态是red,本来9个节点的集群在结果中只显示4个节点在线: 正常情况下,集群中的所有节点应该对集群中的master的选择是一致的,这样获得的状态信息也应该是一致的,不一样的状态信息,说明不同的节点对master的选择出现了异常-----也就是所谓的脑裂问题,这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作. 可能导致脑裂的原因: 1.网络:由于网络通信问题造成某些节点认为master死掉,而另选maste

最近在学习NIO相关知识,发现需要掌握的知识点非常多,当做笔记记录就下. 在学NIO之前得先去了解IO模型 (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库. (3)多路复用IO(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的

Linux查看进程占用磁盘IO yum install -y itop iotop -oP Linux查看进程网络使用 yum install -y nethogs nethogs nethogs eth0 Linux查看cpu.内存占用情况 top 输入M,进程列表按内存使用大小降序排序,便于我们观察最大内存使用者使用有问题 输入P,进程列表按CPU使用大小降序排序,便于我们观察最耗CPU资源的使用者是否有问题 查看TCP连接数 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$N

编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp.deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议. 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家.目前在腾讯SNG社交网络运营部 计算资源平台组,负责内部私有云平台的建设和架构规划设计. 曾任新浪动态应用平台系统架构师,负责微博.新浪博客等重点业务的内部私有云平台架构设计和运维管理工作. IO调度发生在Linux内核的IO调度层.这个层次是针对Linux的整体IO层次体系来说的.从read()或者write()系统调用的角度

在使用过程中之前正常的功能,突然无法使用,性能变慢,通常都是资源消耗问题,资源消耗可以从以下几个方面去排查.对于已经安装硬件资源监控软件(zabbix)的环境,直接使用硬件资源监控软件(zabbix),检查服务器的资源消耗情况,在没有安装zabbix的环境,主要排查的资源包括CPU负载.内存使用情况.磁盘空间.磁盘IO等. 1.1.1    cpu负载 cpu负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息,也就是cpu使用队列的长度统计信息,这个数字越小越好. 使用t

Linux IO/NFS tunning:IO Test=======dd 测试读性能的命令# time dd if=/nfsfolder/testfile of=/dev/null bs=1kdd 测试写性能的命令time -p dd if=/dev/zero of=test.file bs=1k count=100000[1]Write time -p dd if=/dev/zero of=test.file bs=1k count=100000100000+0 records in1000

摘要:本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS)性能优化之业务降IO优化>,作者:along_2020. IO高?业务慢?在DWS实际业务场景中因IO高.IO瓶颈导致的性能问题非常多,其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数.本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 说明 :因磁盘故障(如慢盘).raid卡读写策略

一.背景简介 作为一个DBA难免不了会遇到性能问题,那么我们遇到性能问题该如何进行排查呢?例如我们在高并发的业务下,出现业务响应慢,处理时间长我们又该如何入手进行排查,本片文章将分析io高的情况下如何分析及定位. 二.环境复现 环境配置:本次测试使用128C_512G_4TSSD服务器配置,MySQL版本为8.0.27 场景模拟:使用sysbench创建5个表,每个表2亿条数据,执行产生笛卡尔积查询的sql语句,产生io,可以模拟业务压力. 首先使用sysbench进行数据压测 三.系统层面底层