Java 应用发布后,负载(Load)分析及问题排查

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$ env COMPRESSION=NONE ./src/create_table.sh2016-01-08 06:17:58,045 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable

图为 OneAPM 对事务中的错误率监控,随时间监控应用错误率情況。

{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.230 secondsHbase::Table – tsdbcreate ‘tsdb-tree’,

starting master, logging to /opt/hbase-1.0.1.1/logs/hbase-vagrant-master-localhost.localdomain.out

$ build/tsdb tsd

五种太少说了,非常简单,只不利于 按照  这里所说,下载、解压、修改配置文件、启动即可。

$ tar zxvf gnuplot-5.0.1.tar.gz$ cd gnuplot-5.0.1$ ./configure$ make$ sudo make install

安装HBase

响应时间用来衡量应用程序中的事务解决数率,它也都不利于从 HTTP 请求层和数据库层来观察。太少最慢的查询不利于 最优化解决,而响应时间都不利于缩小该查询的范围。吞吐量从很久宽度观察解决过程,并显示应用程序在给定时间域中解决多少请求,通常单位为每分钟(cpm)。

$ /opt/hbase-1.0.1.1/bin/start-hbase.sh

{NAME => ‘id’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’},

Type “exit” to leave the HBase Shell

tsdb-metatsdb-treetsdb-uid4 row(s) in 0.0130 seconds

图为 OneAPM 上监控到的 Java 应用程序响应时间和吞吐量

机会看得人输出:

测量响应时间的方法之一太少使用像 New Relic 机会 AppDynamics(太少曾在很久的博客讨论的)那种 APM(应用性能监控工具),通过那先 工具,都不利于追踪平均响应时间,并都不利于直接在主报告仪表板上与昨日机会上周的平均响应时间作比较,那先 比较不不利于查看新的部署如保对应用程序造成了影响。另五种方法是通过测量网页解决的百分位数,来测量 HTTP 请求完成响应所需的时间。

首先,确保设置了JAVA_HOME:

要点2: 要选泽负载,仅靠资源利用率是居于问题的,还不利于 格外注意以便充分了解队列中的应用程序。

垃圾回收器行为异常,是原因分析应用吞吐量和响应时间经常下降的主要原因分析之一。读者很久 了解关于垃圾回收过程的更多知识和相关的标准,可阅读 深入理解Java虚拟机(第2版)。

也都不利于內部监测响应时间,或者不利于 硬代码,累似 通过 Dropwizard 指标发送数据并在 Graphite 上发布。尽管看来将那先 数据和太少标准关联都会出現最有用的见解,但更多的见解仍涵盖在接下来的方法中。

{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.2130 secondsHbase::Table – tsdb-treecreate ‘tsdb-meta’,

要点1: 确保所使用的整理方法都不利于实现无须同宽度观测数据,并刚现在开始了了进入百分位层面。

htop

2. 平均负载

3. 错误率(及如解决)

应用层考察错误率,比如在所有 HTTP 请求中考察失败的 HTTP 解决总数。或者还有有另4个经常被忽视的具体点:特定事务的错误,这与应用程序的运行情況有直接的影响。代码中某一特定方法失败、生成日志错误及居于异常的次数占总调用次数的比重,也要予以显示。

这很久,再设置HBASE_HOME:

$ git clone git://github.com/OpenTSDB/opentsdb.git$ cd opentsdb$ ./build.sh

Version 1.0.1.1, re1dbf4df30d214fca14908df71d033081577ea46, Sun May 17 12:34:26 PDT 2015create ‘tsdb-uid’,

错误率观测有多种方法,而多数开发人员都利用高层次标准——在整个

可行工具:

在habse shell里,都不利于看得人表机会创建成功。

五种也很简单,机会build失败,那肯定是缺少Make机会Autotools等东西,用包管理器安装即可。

4. GC率跟生止时间

表创建很久,即可启动tsd服务,只不利于 运行如下命令:

要点4: 请记住,分析不同指标的相关数据,要保持开阔的思维,很久容易发现它们之间的互相影响。

htop

$ echo $JAVA_HOME/usr

New Relic

机会你还想使用自带的界面,则不利于 安装GnuPlot 4.2及很久版本,以及gd和gd-devel等。这里太少人选泽了GnuPlot 5.0.1的版本。

分析 GC 日志文件是理解 GC 中止时间和频率的关键。机会不自行分析,机会使用累似 于 jClarity 的工具,五种指标是什么什么都那末方法直接使用的。太少要确保使用大慨 的 JVM 参数打开 GC 日志整理,以便分析。

$ sudo yum install -y gd gd-devel libpng libpng-devel

jClarity Censum

$ echo $HBASE_HOME/opt/hbase-1.0.1.1

OneAPM

{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 1.3130 secondsHbase::Table – tsdb-uidcreate ‘tsdb’,

根据情況执行(什么什么都那末就装),安装所需软件

创建表OpenTSDB所不利于 的表內部:

若在 linux 系统上跟踪平均负载情況,有另4个极好的方法太少通过 Hisham Muhammad 利用 htop 完成。丰富的色彩加上生动的视觉化效果,瞬间使得命令行有了 NASA 仪表板的即视感。

或者那先 数据对其五种并什么什么都那末太少的意义。第一步,从正在解决的事件中优选出最紧急的一件,找到日志错误或异常;第二步,从实际根源处着手,并予以修复。或者基于此那先 的现象,已有相应的解决方法。有了 OneAPM ,就什么什么都那末必要根据日志文件去找错误提示,机会关于服务器情況的所有信息都会在同一界面显示,包括堆栈踪迹、实源代码、变量值及每个错误调用的应用实例。

第4个广泛使用的衡量指标太少服务器的平均负载。平均负载习惯上分成3主次,在最后的1、5和15分钟(从左到右)显示其结果。只要分数低于机器内核的数量,太少无压力情況,一旦超过内核数,就原因分析分析机器居于压力情況。

很久安装GnuPlot:

{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}0 row(s) in 0.4430 secondsHbase::Table – tsdb-meta

> listTABLE

要点3: 要解决错误率增长的根本原因分析,仅靠日志文件是居于问题的,为了得到少量关于太少人所需指标的数据,还不利于 利用太少错误率监控工具。

平均负载除了都不利于简单测量 CPU 利用率,更着重于考量每个内核目前在队列涵盖多少应用程序。某内核利用率达30%,或者却即将刚现在开始了任务,而另一内核在队列中还有6个应用程序要解决,这五种情況是截然不同的。CPU 五种概念并什么什么都那末涵盖其区别,或者平均负载却都不利于从大局中考虑此那先 的现象。

Ruxit

很久便可启动hbase:

GCViewer

图为在一台服务器上运行 htop 以检测负载,平均负载显示在界面的右上角。

AppDynamics

2016-01-09 05:51:10,875 INFO [main] TSDMain: Ready to serve on /0.0.0.0:4242

安装 OpenTSDB

错误率

Java应用响应时间和吞吐量

HBase Shell; enter ‘help‘ for list of supported commands.

tsdb

可行工具:

可行工具: