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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 54 | 套路篇:应用监控的一般思路 在Linux环境下进行性能优化,应用监控是不可或缺的一环。它不仅能够帮助开发者及时发现并解决性能瓶颈,还能为系统运维人员提供关键的决策依据,确保服务的高可用性和稳定性。本章将深入探讨应用监控的一般思路,从监控目标设定、监控策略规划、监控工具选择、监控指标分析到监控报警处理,全方位构建一套高效的应用监控体系。 #### 一、监控目标设定 在应用监控的初期,首先需要明确监控的目标。这包括但不限于: 1. **性能监控**:监控应用的关键性能指标(KPIs),如响应时间、吞吐量、CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等,以评估系统性能是否满足业务需求。 2. **错误监控**:捕捉并记录应用运行中的异常、错误和崩溃信息,快速定位问题原因,减少故障恢复时间。 3. **日志监控**:收集并分析应用日志,包括系统日志、应用日志及用户行为日志,以获取系统运行状态和用户行为的详细信息。 4. **业务监控**:针对特定业务逻辑进行监控,确保业务流程的完整性和正确性,如订单处理流程、支付流程等。 5. **资源监控**:监控服务器硬件资源的使用情况,如CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等,预防资源耗尽导致的服务中断。 #### 二、监控策略规划 监控策略的制定应根据应用特性、业务规模、运维团队能力等多方面因素综合考虑。以下是一些通用的策略规划建议: 1. **分层监控**:将监控系统分为不同层次,如基础设施层、中间件层、应用层、业务层,针对不同层次制定不同的监控策略。 2. **主动监控与被动监控结合**:主动监控通过预设的监控任务定期采集数据,而被动监控则依赖于用户反馈或系统异常自动触发。两者结合可以更加全面地覆盖监控需求。 3. **精细化监控与泛化监控并重**:对关键业务路径和瓶颈点进行精细化监控,提高问题发现效率;同时,保持对系统整体的泛化监控,确保无遗漏。 4. **监控数据聚合与分散存储**:将监控数据按一定规则聚合,便于统一管理和分析;同时,考虑到数据的安全性和可扩展性,采用分散存储策略。 5. **监控阈值动态调整**:根据应用的历史表现和业务变化,动态调整监控阈值,避免误报和漏报。 #### 三、监控工具选择 选择合适的监控工具是构建监控体系的关键。市场上存在众多监控工具,根据监控目标和策略的不同,可以选用以下几类工具: 1. **系统监控工具**:如`top`、`htop`、`vmstat`、`iostat`等,用于监控Linux系统的基本性能指标。 2. **应用性能监控(APM)工具**:如New Relic、AppDynamics、Dynatrace等,提供全面的应用性能监控解决方案,包括代码级性能分析、用户行为追踪等。 3. **日志管理工具**:如ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)、Splunk等,用于日志的收集、处理、分析和可视化。 4. **云监控服务**:AWS CloudWatch、Azure Monitor、Google Cloud Monitoring等,为云上资源提供一站式监控解决方案。 5. **自定义监控脚本**:对于特定需求,可以通过编写Shell脚本、Python脚本等方式实现自定义监控。 #### 四、监控指标分析 监控指标的分析是发现潜在问题和优化性能的关键步骤。以下是一些常见的分析方法和技巧: 1. **趋势分析**:通过对比历史数据,观察监控指标的变化趋势,识别异常波动点。 2. **关联分析**:分析不同监控指标之间的关联性,如CPU使用率高时,内存占用和磁盘I/O也可能受到影响,从而找到问题的根源。 3. **基准测试**:在系统空闲或低负载时进行基准测试,获取系统的正常性能指标范围,作为后续分析的参考依据。 4. **性能瓶颈定位**:利用APM工具提供的代码级性能分析功能,快速定位性能瓶颈所在。 5. **容量规划**:根据监控数据预测系统未来的资源需求,提前进行扩容或优化,避免资源瓶颈导致的服务中断。 #### 五、监控报警处理 监控报警是及时响应并解决系统问题的重要手段。以下是一些报警处理的最佳实践: 1. **报警规则设置**:根据监控指标的重要性和业务影响程度,合理设置报警阈值和报警方式(如邮件、短信、即时通讯工具等)。 2. **报警分级管理**:将报警分为不同级别(如紧急、重要、一般等),对应不同的处理优先级和响应时间。 3. **自动化处理流程**:对于某些可预见的简单问题,可以设计自动化处理脚本或流程,减少人工干预。 4. **问题跟踪与解决**:建立问题跟踪系统,记录报警信息、处理过程、解决方案和结果反馈,形成闭环管理。 5. **复盘与总结**:定期对监控报警事件进行复盘,总结经验教训,优化监控策略和报警规则。 #### 结语 应用监控是Linux性能优化实战中的重要环节。通过设定明确的监控目标、规划合理的监控策略、选择适用的监控工具、深入分析监控指标以及高效处理监控报警,可以构建起一套高效、可靠的应用监控体系。这不仅有助于及时发现和解决性能问题,还能为系统的持续优化和升级提供有力支持。希望本章内容能为读者在Linux环境下进行应用监控提供有益的参考和借鉴。
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