Linux作为一个多任务操作系统,将每个CPU的时间划分为很短的时间片,再通过调度器轮流分配给各个任务使用,因此造成多任务同时运行的错觉. CPU使用率 Linux作为一个多任务操作系统,将每个CPU的时间划分为很短的时间片,再通过调度器轮流分配给各个任务使用,因此造成多任务同时运行的错觉. 为了维护CPU时间,Linux通过事先定义的节拍率(内核中表示为HZ),触发时间中断,并使用全局变量Jiffies记录了开机以来的节拍数.每发生一次时间中断,Jiffies的值就加1. 节拍率HZ是内核的可

昨天客户反馈业务系统很慢,而且偶尔报错. 查看nginx日志: [root@s2 nginx]# tail log/error.log 2017/03/14 12:54:46 [error] 17042#17042: *9305256418 upstream timed out (110: Connection timed out) while reading response header from upstream 看来是请求超时了.再查看nginx.conf配置,读取时间已经设置得比较长了

Linux(2)---记录一次线上服务 CPU 100%的排查过程 当时产生CPU飙升接近100%的原因是因为项目中的websocket时时断开又重连导致CPU飙升接近100% .如何排查的呢 是通过日志输出错误信息: 得知websocket时时重新 连接的信息,然后找到原因 解决了. 当然这里幸好能通过日志大致分析出原因 那么我就在思考如果日志没有告诉任何信息 但线上CPU还是接近100%那么如何排查呢.所以学习了下排查过程. 通过查阅资料并实践后,这里总结了两种办法.第一种博客满天飞的方法

Linux系统cpu 100%修复案例 ​阿里云技术支持团队:完颜镇江 案例背景: Linux主机连续三天CPU% 处理思路: 1.  登录服务器查看/var/log/messages+/var/log/messages.1+/var/log/messages.3里恰好没那三天的日志 2.  dmesg里也无有用的信息 ​ 3.  至此怀疑是被攻击了,自然而然的去看对应时间点的带宽占用情况,查看之后发现带宽一切正常,继续排查 4.  怀疑是某个程序的异常,首先的从web进程开始查,通过httpd

[本文出自天外归云的博客园] 网上搜,东拼西凑,组装了一个可以查Linux服务器CPU使用率.内存使用率.磁盘空间占用率.负载情况的python脚本. 脚本内容如下: # -*- coding:utf-8 -*- - import os, time last_worktime=0 last_idletime=0 def get_cpu(): global last_worktime, last_idletime f=open("/proc/stat","r") li

告警 正在开会,突然钉钉告警声响个不停,同时市场人员反馈客户在投诉系统登不进了,报504错误.查看钉钉上的告警信息,几台业务服务器节点全部报CPU超过告警阈值,达100%. 赶紧从会上下来,SSH登录服务器,使用 top 命令查看,几个Java进程CPU占用达到180%,190%,这几个Java进程对应同一个业务服务的几个Pod(或容器). 定位 使用 docker stats 命令查看本节点容器资源使用情况,对占用CPU很高的容器使用 docker exec -it <容器ID> bash

悄悄地它又突然来了 -- 数据库服务器 CPU 100% 问题,上次光临时间是 3-30 8:48,这次是 4-28 9:41. 这次我们做出了快速反应,发现后立即进行主备切换,这次一次切换成功,CPU 很快恢复正常. 但是,这次来的"真"是时候(访问高峰),虽然数据库 CPU 恢复正常,但高并发下的博客站点在数据库恢复后来不及建缓存,大量请求503或者访问缓慢,估计今天整个上午都扛不住. 幸运的是,我们估计错了,10:15左竟然抗住了,博客站点开始恢复正常. 但是,就在我们准备发布故

13:52-14:03,由于访问量突增,博客web服务器全线CPU 100%,造成博客站点不正常访问,由此给您带来麻烦,请您谅解. 为了迎接访问量的增长给web服务器CPU带来的巨大压力,上周我们已经将博客web服务器换成了阿里云独享型服务器. 今天下午故障前,博客站点一共投用了3台4核8G+1台8核8G阿里云服务器. 13:50左右,为了防止4台服务器撑不住,我们使用阿里云的弹性伸缩服务,创建了一个根据CPU占用情况自动增加服务器的“报警任务”. 哪知刚创建完,访问量就突增上去了,负载均衡中有

非常抱歉,昨天的服务器CPU 100%问题是达到 memcached 的连接数限制引起的,不是阿里云服务器的问题. 之前我们用的是阿里云“云数据库 memcached 版”,上个周末我们换成了自己搭建——基于阿里云“内存网络增强型”服务器用 docker 跑 memcached . docker run -d --net=host --restart unless-stopped memcached -m 15360 但我们在部署 memcached 时没有设置 conn-limit 参数(默认

查看linux服务器CPU相关: 1.查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2.查看CPU核心数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 3.查看CPU的线程数 grep 'processor' /proc/cpuinfo|sort -u |wc -l 4.查看CPU型号 cat /proc/cpuinfo | grep nam

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

昨天 22:00~22:30 左右与 23:30~00:30 左右,有1台服役多年的阿里云负载均衡突然失灵,造成通过这台负载均衡访问博客站点的用户遭遇 502, 503, 504 ,由此给您带来麻烦,请您谅解. 问题非常奇怪,从表现看,似乎负载均衡与后端服务器之间的内网通信出现了问题.有时健康检查成功,但转发请求到后端服务器会失败:后端服务器明明正常,有时健康检查却失败:最糟糕的时候,所有后端服务器都健康检查失败.而其他使用同样后端服务器的负载均衡都没出现这个问题,最终通过下线这台负载均衡解决了

下面介绍查看Linux服务器CPU总核数的方法. 通过/proc/cpuinfo可查看CPU个数及总核数. [root@kevin ~]# grep processor /proc/cpuinfo |wc -l 4 # 表示一颗CPU四核 [root@kevin ~]# grep -c processor /proc/cpuinfo 4 # 表示一颗CPU四核

今天 11:12-12:03 期间,园子使用的阿里云 RDS 实例(SQL Server2016 标准版,16核CPU)出现 CPU 100% 问题,引发全站故障,由此给您带来麻烦,请您谅解. 发现故障后,我们进行了 RDS 的主备切换,第1次切换失败,再次进行主备切换,再次失败,改为重启实例后才恢复正常. 上次出现同样问题是在2021年5月1日,详见 [故障公告]访问高峰数据库服务器 CPU 100% 引发全站故障

一个执着于技术的公众号 问题背景 昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用,这个利用率有点太夸张,硬件瓶颈应该不会这么快就到了,一定是哪里的业务代码逻辑有问题. 1.排查思路 1.1 定位高负载进程 首先登录到服务器使用top命令确认服务器的具体情况,根据具体情况再进行分析判断. 通过观察load average,

非常非常抱歉,今晚 19:34 ~ 21:16 园子所使用的阿里云 RDS 数据库服务器突然出现 CPU 100% 问题,造成全站无法正常访问,由此您带来了很大的麻烦,请您谅解. 故障经过是这样的.19:34 这个时间点本来是一个访问低峰,数据库压力比访问高峰时低很多,但数据库服务器却异想天开.吃饱了撑着地让自己的 CPU 满负荷工作(到现在我们都没想通,难道是服务器晚饭吃多了想帮助消化?).开始我们以为是某个应用引起的,一个一个应用排查与重启, 但 CPU 不为所动,依然百分百.接着,我们一边

今天上午11:10,我们又中"奖"了,我们使用的阿里云 RDS 实例(SQL Server 2016 标准版,16核32G)突发出现 CPU 100%,引发全站故障,直到 12:15 才完全恢复,由此给您带来很大的麻烦,请您谅解. 这是我们今年的第3次中"奖",前2次分别发生在 2020-06-24 3:20~8:30 (详见故障公告)与 2020-08-20 20:55~21:14(详见故障公告). 相比前2次,这次中了一个大"奖",发生在访问

机器高负载告警一般是CPU负载在99-100%,同时伴有大量的网络出包和入包量,常见的原因是机器在某个时段进行LOG,数据等备份操作,或者服务器被黑导致 输入top命令查看CPU使用情况 top 通过进程PID找到导致CPU高的线程 top -H -p pid 感觉没什么用就直接kill掉 kill -s PID

CPU度量 1.  指标范围 1.1  User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害:us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素:sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素. 1.2  Wa(wait) 参考

首先,要区分两个概念:物理CPU和逻辑CPU. 物理CPU就是服务器上实际安装的CPU.但是一个物理CPU可以有多个核.例如,一个 i5 760 是双核,而一个 i5 2250 是四核.如果开启了Intel的超线程技术(HT),还可以在逻辑上再分出一倍的核出来.也就是: 逻辑CPU数量 = 物理CPU数量 x CPU核数.如果开启了HT,再 x 2. 那么,如何查看这些信息? Linux下,通过查看 /proc/cpuinfo 文件的内容就可以得到CPU的信息了.以下是一个示例: 这个文件存储了

1.  指标范围 1.1  User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害:us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素:sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素. 1.2  Wa(wait) 参考值:小于25