在公司的项目中,突然出现过一个情况,mongodb 的CPU利用率到达100%,导致服务器这边卡死了,请求了半天无响应,提示请求超时. 因为,当时APP用户可能会在某一个时间段集中的使用,所以,请求量一下子就飙上去了,刚好APP打开请求的时候,有一个mongodb的请求. 当时因为Mongodb的服务器不在我们这边,所以一下子没反应过来,不过最后还是给排除出,并解决了.这里就来记录下排查和解决的全过程. 问题分析: 1.根据代码,定位到了是Mongodb的报错. 2.进入Mongodb 服务器的

MySQl服务器CPU占用很高 1.  问题描述 一个简单的接口,根据传入的号段查询号码归属地,运行性能测试脚本,20个并发mysql的CPU就很高,监控发现只有一个select语句,且表建立了索引 2.  问题原因 查询语句索引没有命中导致 开始时的select SELECT `province_name`, `city_name` FROM `phoneno_section` WHERE SUBSTRING(号码,1, phoneno_section_len) = phoneno_secti

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆尽,存在很多占用CPU很高的

经常有用户咨询:MongoDB CPU 利用率很高,都快跑满了,应该怎么办? 遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起的? op

原文:sqlserver 索引优化 CPU占用过高 执行分析 服务器检查 1. 管理公司一台服务器,上面放的东西挺多的.有一天有个哥们告诉我现在程序卡的厉害.我给他说,是时候读点优化的书了.别一天到晚没个正形,现在写的程序卡的跑不动.他说我本地 是好好的,跑的很快.我说别扯那么多没用的,服务器不比你的本子强得多.待洒家上去看看.不看不知道一看吓一跳,CPU占用在95上下.开个程序是不卡,可整点有些时间是卡的一匹.这就令人很难受了. 本来服务器上也没有什么,就一个网站和几个数据库.那一个个分析吧,

上一节我讲了 CPU 使用率是什么,并通过一个案例教你使用 top.vmstat.pidstat 等工具,排查高 CPU 使用率的进程,然后再使用 perf top 工具,定位应用内部函数的问题.不过就有人留言了,说似乎感觉高 CPU 使用率的问题,还是挺容易排查的. 那是不是所有 CPU 使用率高的问题,都可以这么分析呢?我想,你的答案应该是否定的. 回顾前面的内容,我们知道,系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理.等待 I/O 以及内核线程等.所以,当你发现

上一节讲了 CPU 使用率是什么,并通过一个案例教你使用 top.vmstat.pidstat 等工具,排查高 CPU 使用率的进程,然后再使用 perf top 工具,定位应用内部函数的问题.不过就有人留言了,说似乎感觉高 CPU 使用率的问题,还是挺容易排查的.那是不是所有 CPU 使用率高的问题,都可以这么分析呢?我想,你的答案应该是否定的. 回顾前面的内容,我们知道,系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行, 还包括中断处理.等待 I/O 以及内核线程等.所以,当你发现系

业务背景 业务背景就是需要将多张业务表中的数据增量同步到一张大宽表中,后台系统基于这张大宽表开展业务,所以就开发了一个数据同步工具,由中间件采集binlog消息到kafka里,然后我去消费,实现增量同步. 生产环境发现的现象 在程序发布到生产环境时候,机器的CPU使用率立马被打到100%, load还在不停的上升,开始机器的配置是4核心8G内存,load可以到21,通过topc命令查看load average的三个值都大于20,说明机器非常的繁忙. 排查步骤及手段 1.  通过top命令查看到C

小结 碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时,首先要想到有可能是短时应用导致的问题,比如有可能是下面这两种情况. 第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现. 第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU. 对于这类进程,我们可以用 pstree 或者 execsnoop 找到它们的父进程,再从父进程所在的应用入手,排查问题的根源. 如果碰到不好解释的CPU问题时,比如现象:通过top观察CPU

1.某日zabbix告警,某台机器CPU使用率过高. 查看慢查询日志,看到很多sql语句都超过10秒 把sql语句拿出来放在查询窗口执行.前面加上explain就可以查看详细查询信息 playcode字段没设置索引导致每次查询都执行了全表扫描 通过加入explain可以看到它查询遍历了多少行 下面是我随便找一个语句查询的. 当时告警时忘记截图了.实际查询全表扫描了.有50万行.肯定很慢 加索引

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

kipmi is supposed to run with low priority. When you say it consumes 70-90% of the CPUs, is that constant (does it still consume the processor when they are other tasks in the process queue that should have a larger slice of the CPU time) or the 70%/

我的一个java程序偶尔会出现cpu占用很高的情况 一直不知道什么原因 今天终于抽时间解决了 系统是win2003 jvisualvm 和 jconsole貌似都只能看到总共占用的cpu 看不到每个线程分别占用的cpu呢 所以在windows平台上要找出到底是哪个线程占用的cpu还不那么容易,linux用top就简单多了 最后的解决方法: 1.找到java进程对应的pid. 找pid的方法是:打开任务管理器,然后点击 "查看" 菜单,然后点击 "选择列",把pid勾

Java的工具集相当强大,学习成本也很低,处理线上问题时,jstack这个工具就比微软的windbg,好学好用很多,3步找出占用CPU很高的源所在.而windbg反人类的各种命令,实在不敢恭维. 故意设置了一个CPU占用很高的场景: 排查问题,步骤: 1. ps -mp [替换为进程ID PID] -o THREAD,tid,time 发现线程6322.6323占用CPU很高,时间也很长. 2. printf “%x” [线程ID TID] 把TID转换为16进制. 3. jstack [进程I

最近,碰到了一个线上CPU服务器很高的问题,并且也相当紧急,接到这个任务后,我便想到C#性能分析利器,Windbg. 终于在折腾半天之后,找出了问题,成功解决,这里就和大家分享一下碰到的问题. 问题1:安装Windbg,是否还需要符合文件? 答:我看到网上很多教程,都说需要装符号文件,才能调试,我便以为也是,但是一去查,发现符号文件,要不就说不维护了,也下载不过来,最后想到可能是网络的问题,最后通过FQ解决.更加坑的是,安装好符号文件后,还有各种报错,后面索性就不搞符号文件了,就直接来分析dum

性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 系统架构背景 VM1:用作 Web 服务器,来模拟性能问题 VM2:用作 Web 服务器的客户端,来给 Web 服务增加压力请求 使用两台虚拟机(均是 Ubuntu 18.04)是为了相互隔离,避免交叉感染 VM2 运行 ab 命令,初步观察 Nginx 性能 简单介绍 ab 命令 ab(apache bench)是一个常用的 HTTP 服务性能测

今天遇到一个情况使用了 Kafka-python 1.3.3 来操作读取 broker 1.0.1 版本的 kafka.出现了 rebalance 之后分配到了客户端,但是 cpu 利用率很高且无法消费的情况. 先是排查了连接方面和代码方面的问题,后来发现都没有问题就把注意力转移到了 kafka-client 本身. 搜索相关问题首先搜到了 kafka-python issues 1033 When no module exists to handle Snappy decompression,

最近一段时间  某台服务器上的一个应用总是隔一段时间就自己挂掉      用top看了看  从重新部署应用开始没有多长时间CPU占用上升得很快 排查步骤 1.使用top 定位到占用CPU高的进程PID top 2.通过ps aux | grep PID命令 获取线程信息,并找到占用CPU高的线程 ps -mp pid -o THREAD,tid,time | sort -rn 3.将需要的线程ID转换为16进制格式 printf "%x\n" tid 4.打印线程的堆栈信息  到了这一

Mac开发Vue应用时,发现CPU风扇转的老高. htop查看一下: 问题找到了,就是这个dev-server.js,node起的进程. 然后就是 dtruss -p 1230(进程ID) 命名跟踪一下这个进程,发现一直在读取应用下的每个js文件. ps aux | grep node | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs sudo dtruss -p 然后借用同事的ubuntu系统,问题并没有出现.这让我一度很沮丧. 然后联想到是不是热更新出的问题

之前使用Java Swing开发了一款设备档案收集工具.支持多台设备同时收集,每个设备使用一个线程.在同时收集多台设备信息时,发现CPU占用率居然达到了97%,而且高居不下.显然这样的性能是令人无法忍受的. 我们知道,通过jdk自带的工具jvisualvm可以查看每个线程的执行情况,但就是无法分析每个线程的CPU占用情况.由于工具是运行在Windows系统上的,所以也没办法像Linux下面那样通过命令去分析线程的CPU占用.而微软的process explorer工具可以解决这一难题.通过这个强

1,现象 写的一个storm应用,主要是通过mysql的binlog来同步表到hbase.运行一段时间后发现,经常会出现cpu使用率飙升到200%以上,然后各种消息堆积报警等等出现各种问题 2,调研过程 cpu使用率很高,所以首先找到该进程,通过top命令,监控该进程的使用率,然后通过H,查看各个线程的cpu使用率情况,记下cpu使用率高的线程id,然后通过jstack pid,获取各个线程栈,听过top获取的线程id转化成16进制后,发现有问题的线程栈如下: 发现主要问题原来出现在HashMa