利用DAVID简单的进行GO富集度分析(这里只做简单的分析,即看基因是否存在在GO的三个过程里面) 比如我们有一组要分析的基因:TRPV6    CXADR    PROM1    GRAMD2    SOX10    GPRIN2    VANGL2    GRHL1    BCL11A    MROH8(这里用的是关于人的基因名) 首先打开DAVID网页,选择Functional Annotation: 在左边的框里面按提示输入,步骤1,输入你的ID号,这里可以是基因ID,也可以是基因名,或

1.Recon-Erlang线上系统诊断工具(引自): Erlang系统素以稳定可靠闻名,但是它也是c实现的,也是要管理比如内存,锁等等复杂的事情,也会出现Crash,而且crash的时候大部分原因是因为内存问题.为此erlang运行期提供了强大的自省机制,帮忙用户诊断问题.自省机制过于强大,而且大部分的信息是散落在各处的,不是太资深的用户很难总体把握,而且线上系统读取这些信息的时候,也要考虑对系统的影响. 2.erlang:memory(); 3.etop.eprof http://blog.

通过使用火山引擎MARS-APM Plus的memory graph功能,飞书研发团队有效分析定位问题线上case多达30例,线上OOM率降低到了0.8‰,降幅达到60%.大幅提升了用户体验,为飞书的性能品质保驾护航. 应用程序稳定性是影响用户体验及留存的关键因素 对于移动App的开发者来说,最基础也是最关注的问题就是应用程序的稳定性.而崩溃问题是影响稳定性的重要因素, 包括NSException.Signal.卡死.OOM(Out Of Memory)等问题类型.其中,OOM问题是随着业务的迭

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施?在Tcon分布式系统测

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施? 在Tcon分布式系统

来新公司前,领导就说了,线上生产环境Mysql库经常会发生日间内存爆掉被killed的情况,结果来到这第一天,第一件事就是要根据线上服务器配置优化配置,同时必须找出现在mysql内存持续增加爆掉的原因,虽然我主业已经不是数据库更不是dba了.看了下mysql占用内存区域的分布: [root@iZ23nn1p4mjZ osm-all]# pmap -x 55245524: /usr/local/Percona-Server-5.7.16-10-Linux.x86_64.ssl101/bin/mys

前言 作为在线系统负责人或者是一个技术专家,你可能刚刚接手一个项目就需要处理紧急故障,或者被要求帮忙处理一些紧急的故障,这个时候的情景是: (1)你可能对这个业务仅仅是听说过,而不怎么真正了解: (2)你可能没有这个故障的详细信息,比如可能仅仅是有使用方反馈服务中断了10分钟: (3)你对代码细节还没有仔细研究过. 这个时候该怎么解决问题呢?根据以前的经验,工程师们常常倾向于直接登上服务器检查代码,试图立刻修改问题.或者是把某些可能是问题的配置做修改,但并不是100%确认这就是问题的根本原因.但

1.问题描述 系统配置为单核4G, web 工程配置堆2G,  /tmp目录 二进制文件不断增加,平均一天增加20G, 手动清理/tmp目录,重启系统,问题依旧. 2.分析 /tmp 目录存放系统运行时产生的临时文件.在Redhat-like系统上,会定期清理/tmp目录下10天未访问的文件.这个机制保证了,linux不会像windows那样在较长时间运行后变得臃肿不堪.   清理脚本位于/etc/cron.daily/tmpwatch,内容如下,   #! /bin/sh flags=-umc

一.发现问题 下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复. 二.排查思路 简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向: 1.系统本身代码问题 2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应 3.上游系统调用量突增 4.http请求第三方的问题 5.机器本身的问题 三.开始排查 1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误. 2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常.可以

前言 在线上的程序中,我们可能经常会碰到程序卡死或者执行很慢的情况,这时候我们希望知道是代码哪里的问题,我们或许迫切希望得到代码运行到哪里了,是哪一步很慢,是否是进入了死循环,或者是否哪一段代码有问题导致程序很慢,或者出现了线程不安全的情况,或者是某些连接数或者打开文件数太多等问题,总之我们想知道程序卡在哪里了,哪块占用了大量的资源. 此时,或许通过线程堆栈的分析就能定位出问题. 如果能深入掌握堆栈分析的技术,很多问题都能迎刃而解,但是线程堆栈分析并不简单,设计到线上的排错问题,需要有一定的知识

昨天下午大神把组内几十号人召集在一起开Online bug分析大会,主要是针对近期线上事故从事故原因和解决方案两个维度来分析. 对金融软件来说,每一次的线上事故都有可能给公司带来重大的损失,少扣了用户的钱,为公司带来资金方面的亏损:多扣了用户的钱,则为带来不必要的合约或法律纠纷,故测试金融软件不比其他行业的软件,后者线上bug大多不会直接引起资金方面损失,最多就是用户体验不好,功能没有实现,导致用户量的流失. 对金融软件来说没有小bug,一旦出现bug那就是重大的bug,必须引起高度重视. 俗话

我们的线上erp系统一天使用人员反映部分数据死活保存不上而且页面操作很慢.开始以为操作数据量大的原因, 后来查看了我们线上的glowroot系统,发现slowtrace中有超长时间的访问,点开查看详情发现有语句产生了思索. 二话不说 登录生产环境数据库,查看引起状态 >show engine innodb status \G; 发现死锁关键词 随后分析之后的transaction 共有2个事务. 事务(1)产生了x排他所 事务(2)产生了s共享锁 我们都知道 共享锁和排它锁如果相遇是竞争的,是冲

系统最近老年代的内存上升的比较快,三到四天会发生一波fullGC.于是开始对GC的情况做一波分析. 线上老年代2.7G,年轻带1.3G老年代上升较快,3天一波fullGC,并且fullGC会把内存回收,有时回收一般,有时回收全部.所以判断是不会有内存泄漏现象的,内存发生泄漏是回收不了的.第二个判断,不存在大对象,一个是基于对程序的理解,一个是对于老年代上升的速率,基本是稳固上升.不存在峰值. 我是先用jstack  命令打印出线程状态的  jstack -l pid  >> 文件名  发现这么

前言 之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令. 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题. jmap命令 jmap -heap pid 输出当前进程 JVM 堆新生代.老年代.持久代等请情况,GC 使用的算法等信息 jmap -histo:live {pid} | head -n 10 输出当前进程内存中所有对象包含的大小 jmap -dump:format=b,file=/usr/

jhat简介 jhat用来分析java堆的命令,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言 这个工具并不是想用于应用系统中而是用于"离线"分析. 把本机的java内存映像导出到heap.dmp中,其中PID为java进程的ID号. jmap -dump:live,format=b,file=heap.dmp PID 导出后的映像文件可以用jhat来进行分析,-J是向java虚拟机传一个参数,如-mx768m是指定虚拟机可用最大的内存为768M

一.发现问题 下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复. 二.排查思路 简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向: 1.系统本身代码问题 2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应 3.上游系统调用量突增 4.http请求第三方的问题 5.机器本身的问题 三.开始排查 1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误. 2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常.可以

本文来源于数据库内核专栏. MySQL慢日志(slow log)是MySQL DBA及其他开发.运维人员需经常关注的一类信息.使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等SQL语句,为进行系统调优提供依据.本文结合线上案例分析如何正确设置MySQL慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍网易云RDS(InnoSQL)对MySQL慢日志功能增强.MySQL参数组功能网易云RDS实例提供了参数组管理功能,可通过参数管理界面查看绝大部分常用的MySQL系统参数,用户可以了解当前运行值和建议值,如下所示: 用户还

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

一.问题情况 最近用户反映系统响应越来越慢,而且不是偶发性的慢.根据后台日志,可以看到系统已经有oom现象. 根据jdk自带的jconsole工具,可以监视到系统处于堵塞时期.cup占满,活动线程数持续增加,堆内存接近峰值. 二.分析情况 使用jconsole分析: 找到jdk安装路径,点击bin目录下的jconsole.exe,运行.

线上nginx的一次"no live upstreams while connecting to upstream "分析 线上nginx的一次"no live upstreams while connecting to upstream "分析-飞翔的单车-51CTO博客 https://blog.51cto.com/xiaosu/1689992 记一次生产环境Nginx间歇性502的事故分析过程 | XieZefan's Blog https://xiezefa

原文链接:线上BUG:MySQL死锁分析实战 1 线上告警 我们不需要关注截图中得其他信息,只要能看到打印得org.springframework.dao.DeadlockLoserDataAccessException就足够了,就是MySQL发生死锁导致服务抛异常. 关于接口得逻辑,可以大概描述为:C端调用接口查询店铺得追踪事件列表,如果查询为空列表则顺便给初始化,这里的初始化是批量插入一批事件追踪列表,然后再返回,这里要给到一个关于表的信息点:这个表有主键索引和唯一索引. 1.1 云日志&死