前言 首先,我们简单梳理一下,CPU 在什么情况下才算负载较高?负载查看是通过"uptime"命令查看.大家都知道,命令显示的结果分别表示1分钟.5分钟.15分钟的负载情况,这点就不多做说明.在系统负荷方面,多核CPU与多CPU效果类似,所以考虑系统负荷的时候,必须考虑这台电脑有几个CPU.每个CPU有几个核心.然后,把系统负荷除以总的核心数,只要每个核心的负荷不超过1.0,就表明电脑正常运行.从单棵CPU来说,一般负载不超过0.7都无需关系,当超过该值得时候,就应该开始调查了,问题出

发现服务器的cpu使用率特别高 排查思路: -使用top或者mpstat查看cpu的使用情况# mpstat -P ALL 2 1Linux 2.6.32-358.el6.x86_64 (linux—host) 01/05/2016 _x86_64_ (24 CPU) 04:41:13 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle04:41:15 PM all 0.56 0.00 0.25 0.00 0.00 0.04

Java进程CPU使用率高排查 生产java应用,CPU使用率一直很高,经常达到100%,通过以下步骤完美解决,分享一下.1.jps 获取Java进程的PID.2.jstack pid >> java.txt 导出CPU占用高进程的线程栈.3.top -H -p PID 查看对应进程的哪个线程占用CPU过高.4.echo "obase=16; PID" | bc 将线程的PID转换为16进制.5.在第二步导出的Java.txt中查找转换成为16进制的线程PID.找到对应的线

一.环境准备 1.本例使用3台Linux主机,IP地址如下: 点击(此处)折叠或打开 Server B Server C 2.根据需要,开启相应主机防火墙的相关端口.本次需要用到3台主机,所以开启这3台主机的以下端口: 点击(此处)折叠或打开 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27017 -j ACCEPT -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27018 -j

在之前的常见的Java问题排查方法一文中,没有写cpu iowait时的排查方法,主要的原因是自己之前也没碰到过什么cpu iowait高的case,很不幸的是在最近一周连续碰到了两起cpu iowait的case,通过这两起case让自己学习到了很多系统层面的知识,也许这些知识对于熟悉系统的人来说没什么,不过对于写Java的同学我觉得还是值得分享下(由于Java基本不用于存储类型的场景,所以通常来说碰到iowait高的机会会比其他几类问题更低很多). 当出现iowait高时,最重要的是要先找出

最近做的一个电商网站因为磁盘 I/O 过高导致访问速度奇慢,问题存在两个月有余未得到解决办法.此次排查原因的经验可以作下次问题的参考. 1.会看懂 top 系统命令出来的各项参数.此次是无意中发现 us% 正常,但是 wa% 很高,才得知是系统磁盘的 I/O 过高导致网站访问慢. 2.会安装和使用监控应用.iotop.pt-ioprofile等工具,都是有助于分析问题所在的应用.借助这些工具,最终定位是MySQL的原因. 3.会用MySQL常用的分析命令.一开始认为分配给MySQL的内存不够,一

MongoDB Sharding架构下连接数很容易达到很高,这里连接数分为几个概念:tcp 连接数 netstat可以统计的,一般这个是最高.如果mongod/mongos在同一台服务器,更明显.参考命令:netstat -ant|awk '{print $5}' |awk -F: '{print $1}'|sort |uniq -c|sort -rnmongos/mongod 连接数 mongostat/db.serverStatus()/connPoolStats可统计.连接数多高算高呢?这

[1]问题描述 首先,查看top,下图来自网络 为什么会有%CPU 375??? 还可以超过100%的? 这是因为,有多核CPU.如图,top后,按数字1,即可出现下图. [2]排查办法(当前CPU爆高) [2.1]查看锁情况及对应语句 SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX; 查看一下有没有执行时间特别长的语句,或者资源耗费特别大的.找出来优化 [2.2]查看当前运行语句 select * from information_schema.proc

-问题起因 近期线上一组服务中,个别节点服务器CPU使用率很低,只有其他1/4.排除业务不均,曾怀疑是系统top统计错误,从Erlang调度器的利用率调查 找到通过erlang:statistics(scheduler_wall_time) 查看服务器CPU低的机器调度器实际的CPU利用率很高接近100%,而其他机器都不到30%. 分析不同业务服务,发现只有在node 中进程数采用调度器CPU利用低这个问题. - 高利用率 Cpu0 : 68.2%us, 11.4%sy, 0.0%ni, 3.7

1.profile profiling levels: 0,关闭profile:1,只抓取slow查询:2,抓取所有数据. 启动profile并且设置Profile级别: 可以通过mongo shell启动,也可以通过驱动中的profile命令启动,启动后记录会被保存在system.profile collection下,可以使用db.setProfilingLevel来启动.默认slow为100   毫秒.db.setProfilingLevel可以有2个参数,第一个参数指定Profiling

工欲善其事必先利其器,我说一下思路 思路:1.确定高负载的类型 htop,dstat命令看负载高是CPU还是IO2.监控具体的sql语句,是insert update 还是 delete导致高负载3.检查mysql日志4.检查硬件问题 dstat 可以看到具体是哪个用户哪个进程占用了相关系统资源,当前CPU.内存谁在使用 [root@cc ~]# dstat -l -m -r -c --top-io --top-mem --top-cpu --io/total- ------memory-usa

首先查看nginx的error日志,无异常打印. cpu占用如下图所示: top - 10:05:40 up 233 days, 16:28, 4 users, load average: 25.53, 25.39, 21.62Tasks: 836 total, 20 running, 816 sleeping, 0 stopped, 0 zombieCpu(s): 51.8%us, 4.1%sy, 0.0%ni, 31.0%id, 6.1%wa, 0.0%hi, 6.9%si, 0.0%stM

最近线上机器偶尔有台cpu达到100%,还居高不下.同样负载的其他机器却正常,我想肯定是代码哪里有问题了 首先我们top看下 可定位到对应占用高的PID 然后=>ps -mp PID -o THREAD,tid,time | sort -rn 就可定位到对应TID. 然后=>printf "%x\n" TID 把TID转成16进制格式 然后=>jstack pid |grep TID -A 30 (这里TID是转16进制后的) 接下来就可看到线程堆栈数据了 我们这里用

最近线上频繁报警CPU空闲不足,故紧急排查后分享给大家 1.使用top命令,获取占用CPU最高的进程号 2.查看线程号对应的进程信息 命令:ps -ef|grep 22630 3.查看进程对应的线程信息 命令:ps -mp22630-oTHREAD,tid,time | sort -nr| head -15 4.选取第一个线程号,转换成16进制 命令:printf "%x" 22657 结果:5881 5.使用jstack查询出具体的线程状态 命令:jstack 22630|grep

top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器 内容解释: PID:进程的ID USER:进程所有者 PR:进程的优先级别,越小越优先被执行 NInice:值 VIRT:进程占用的虚拟内存 RES:进程占用的物理内存 SHR:进程使用的共享内存 S:进程的状态.S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负数 %CPU:进程占用CPU的使用率 %MEM:进程使用的物理内存和总内存的百分比 TIME+:该进

#找出cpu占用最高的进程top -H#再次确定进程ps aux|grep 17408 #查看进程的线程(tid) ps -mp 17408 -o THREAD,tid,time#将线程转换为十六进制printf "%x\n" 17418#打印出线程对应的堆栈信息/usr/share/java-1.8.0/bin/jstack 17408|grep 440a -A 30

操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2014 64位. 近阶段服务器出现过几次死机,管理员反馈机器内存使用率100%导致机器卡死.于是做了个监测服务器的软件实时记录CPU数据,几日观察得出数据如下: SQL优化方法: 1.查看连接对象 1 USE master 2 GO 3 --如果要指定数据库就把注释去掉 4 SELECT * FROM sys.[sysprocesses] WHERE [spid]>50 --AND DB_NAME([dbid])='gposdb' 当前连接

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  1.top命令查看线程占据的CPU 注意:上面行的cpu是多个内核的平均CPU,不可能超过100% 下面的cpu是每个进程实际占用的cpu,可能超过100% 备注:查看多个内核cpu,只需要在输入top后,输入1   2.查看进程下每个线程的资源使用情况 top -Hp pid(进程最高的那个进程ID) 例如:top -Hp 6401 可以看到每个线程占据的CPU   3.查看线程详情 比如资源占用最高的那个线程ID是6461   printf %x 6461 :查看线程ID 6461对应的

>>高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的.比如冗余的交换机,冗余的路由器等

一.缘由: 众所周知,Mongodb是在高速发展期,一些特性架构难免会发生变化.这里就总结下,我目前所知道的Mongodb 的高可用架构都有哪些.目前Mongodb版本3.2. 二.结构介绍: 1.Replica Set 复制集复制 可做读写分离,官方推荐使用. 2.Mater-Slave 主从复制 官方文档还有介绍,但是已不推荐使用. 3.Matster-Master 主主复制  MongoMultiMaster 官方曾经支持,现在已经不支持,可以用Python脚本完成 https://pyp