cpu监控波动定位分析问题

今天朋友问我一个Linux程序CPU占用涨停了,该如何分析, CPU占用过高,模拟CPU占用过高的情况 先上一段代码: 1 #include <iostream> 2 #include <thread> 3 #include <vector> 4 5 6 int main(int argc, char **argv) { 7 8 std::vector<std::thread> test_threads; 9 for(int i = 0; i < 9;

新服务上线后观察到,CPU在10 ~ 70%间波动严重,但从每秒业务计数器看业务处理速度很平均. 接下来是排查步骤: 1. dstat -tam 大概每10s一个周期,网络流量开始变得很小,随后突然增大,CPU也激增. 网络流量变化和从性能计数器结果上并不符合,服务相关业务较为复杂,先找出那个业务占用网络流量. 2. iftop 找出流量最大的几个目标IP,并且周期的流量变为0随后激增. 通过IP 知道是外部http接口地址,因为接口调用是异步进行的,性能计算是执行开始记录的,而不是结束记录,因

浅谈最前沿 运维22世纪真实链路式 监控报警 设计理念 51CTO 主讲老师:大米哥 本课程大纲概述 1: 通过真实案例 看清 不准确的监控报警带来危害 2: 详细分析 一个运维 在分析排查故障时候的过程细节 (同样基于真实案例)3:运维真实链路式监控 的基本理念和思路4: 本篇分享课程 总结篇 (给出大家一个 完整的框架图) 1: 通过真实案例 看清 不准确的监控报警带来危害 做过运维相关工作的朋友都知道一个词 , 7*24 也就是说 咱们当运维的 为了维护线上集群的稳定 维护企业产品的稳定

CPU利用率异常的分析思路和方法交流探讨在生产运行当中,经常会遇到CPU利用率异常或者不符合预期的情况,此时,往往暗示着系统性能问题.那么究竟是核心应用的问题?是监控工具的问题?还是系统.硬件.网络层面的问题?在上线前的测试过程中,经常会遇到新版本应用的CPU占用率比旧版本高,那么到底是新增的或者变更的什么模块导致呢?面对这种情况,我们应该如何定位和诊断问题的根本原因? 本期专题讨论会分享采用什么样的分析思路.分析方法和分析工具进行CPU使用情况的分析:并帮助大家解答以下问题: 1. CPU利用

Sim-outorder.c Main函数 Fetch  -->  despetch-->                                issue-->              writeback        -->commit Code text-->fetch queue --> RUU/LSQ(->readyqueue)-->event queue-->删除envent-->RUU/LSQ 功能模拟快速跳过的指令,之后

消息中间件的定位分析 在以下的分析中,把产生消息的应用统一定义为消息的生产者,接收消息的应用统一定义为消息的消费者,尽管在mq中不使用这样的定义,而是称之为消息的发送 者和接收者.从不同的消息中间件对消息的产生者和使用者的名称定义来看,实际上已经反映出各消息中间件之间定位的差异,通过下面的分析,这种差异会更加清 晰.为了概念的统一,本文统一采用消息的生产者和消费者. 1.MQSeries Mq设计的核心思想是存储转发,围绕消息如何发送到目的地完成产品的各类功能.在mq中,发送消息之前,需要把消息

C#实现对远程服务器的内存和CPU监控小记 1.  主要使用到的组件有System.Management.dll 2.  主要类为 :ManagementScope 连接远程服务器示例代码: 1 private const string PROPERTY_CAPACITY = "Capacity"; 2 private const string PROPERTY_AVAILABLE_BYTES = "AvailableBytes"; 3 private const

1 首先进行OS层面的检查确认首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么.一般情况下,服务器上最容易成为瓶颈的是磁盘I/O子系统,因为它的读写速度通常是最慢的;也会有其他原因: 1.某些进程/服务消耗更多CPU资源(服务响应更多请求或存在某些应用瓶颈):2.发生比较严重的swap(可用物理内存不足):3.发生比较严重的中断(因为SSD或网络的原因发生中断):4.磁盘I/O比较慢(会导致CPU一直等待磁盘I/O请求):一般先看整体负载如何可以使用w 或sar -

背景:请事假在外中,听平台组同事反馈了一个问题,在往生产数据库中导入部分数据时会造成客户端的访问超时,初步定位是因为服务器磁盘占用IO过高,导数据时IO会飙升到100%,因此引起了不少数据库的慢查询操作导致客户端响应超时,无奈只好暂时停止了导入数据的脚本,同时也延误了针对这部分数据的生产测试工作.于是我第二天回到公司就投入了对这个问题的跟踪定位工作. 环境描述: 操作系统 文件系统 数据库 首先我们数据库某最大表的数据也不过300w多条,对于MySQL来说还是能够正常处理的.而且客户端并发量也不