性能测试监控工具的使用

监控的分层

理论上,我们需要对系统数据流转的每个节点做监控,收集数据,以便于分析。但是受限于环境问题或者时间问题,我们不能面面俱到,所以需要把系统做一下简单的分类,选择最需要的地方进行监控。

系统资源的监控

对于承载应用的最基础设备,我们需要充分了解它的使用情况,观察其当前的状态,对于硬件设备的评估,也有助于线上设备的采购和选择。一般情况下,我们需要关注的内容有CPU、Memory、I/O、Network,也就是我们通常说的3+1.

注意点:

1、CPU我们关注的是%us(用户使用率),%sy(系统使用率,当需要系统做任务调度的时候会消耗)需要注意。

2、Linux下,空闲Memory的计算方式,基于Linux系统的内存使用原则,不要看到free的数据少了,觉得是瓶颈了。

例如:Total 2G usred 1.5G free 200M buffer 1G cache 500M

系统当前能使用的Memory总量 = free + buffer + cache

3、IO的瓶颈的确认需要特别注意,需要多方考虑,综合思考,"一切问题皆IO"。

4、Network需要注意上下行及单位。

监控工具

Nmon小巧精练的工具,安装和使用都很方便,支持多版本的linux,内容丰富。

Glances业内号称Linux系统实时监控的瑞士军刀,用python开发,很小巧,监控覆盖全面,界面清晰,通过颜色来区别不同的等级,一目了然。

最高境界,利用linux自带的命令,通过shell脚本自行采集数据并绘制成图表。常用的命令top、iostat、pidstat、sar、netstat、iftop、vmsata、jstat(jvm使用情况)、jps(java进程)等。

应用层资源的监控

我们可以操作系统的资源消耗,理解为是应用层问题的外在表现。在应用层,由于框架的不同,开发人员水平及意识的限制,会产生各种各样的问题,导致了硬件资源的不合理消耗,从而产生性能问题。在这一层次,我们通常关注以下问题:

1、阻塞,正在运行的线程没有运行结束,暂时让出CPU。

2、争用,多个线程对同一段数据进行不同的操作。

3、死锁,好的线程锁是业务的保障,不好的锁是灾难。

4、理解线程状态图,有助于解决问题。

基于java的监控工具

Jvisualvm JDK自带监控工具,无需安装,只需要一个简单的配置,就能全方位监控代码运行情况,跟踪方便,插件丰富,你不能错过的工具。

JProfiler直觉式的GUI让你可以找到性能瓶颈、抓出内存漏失(memory leaks)、并解决执行绪的问题。它让你得以对heap walker做资源回收器的root analysis,可以轻易找出内存漏失;heap快照(snapshot)模式让未被参照(reference)的对象、稍微被参照的对象或在终结(finalization)队列的对象都会被移除。

数据库资源的监控

目前,80%性能问题,会出现在数据库层面。配置不合理;开发人员没有意识,导致SQL执行效率差;线上的大数据量没有提前考虑;不合理的索引等等,都在时时刻刻影响着性能;我们需要重点关注数据库层面的性能问题,关注点以下问题:

1、SQL的执行效率,或者说执行计划。

2、索引的正确使用。

3、大数据量情况下分库分表。

4、其它TOP N的消耗。

数据库监控工具

在oracle数据库中,没什么比AWR报告更好了,看懂了这份报告,基本上足够了。

Msql监控工具MONyog,内容全面,界面清爽,个人强力推荐此工具,从此查看慢SQL不再是体力活。

总结

监控工具没有好坏之分,每个节点选择一款并把它用熟悉,了解每个指标背后的含义,才是正解。我们要做到知其然而知其所以然,这样才能提高自己的判断力,找出问题的根本原因。

性能测试需要丰富的经验,做得越久,你的价值越高。真正的高手会在系统架构之初,就会预期到并解决掉大部分的性能问题。当下,我们不要急功近利,只想学习怎么分析怎么调优,我们需要沉下心来,从小处做起,从基础做起。

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