lua get cpu and mem

本文介绍了一个使用Lua编写的脚本,该脚本能够通过执行特定命令获取进程的CPU和内存使用情况,并将相关信息记录到指定文件中。脚本通过解析命令输出来筛选包含配置文件路径的行,进而提取所需数据。

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function split_str(str,delim)
    t = {}
    for v in string.gmatch(str, delim.."(%w+)") do
        table.insert(t,v)
    end
    return t
end

-- local CMD =  "ps -u|grep battle/config.battle "
-- local CMDEND = "servers/battle/config.battle"
-- local output_file_path = "./servers/client/cpumem_battle.txt"
function cpumeminfo(CMD,CMDEND,output_file_path)
    local input_file_path = "./servers/battle/cpumem_battle.txt"
    local file = io.open(input_file_path,"w")
    assert(file)
    file:write("")
    file:close()

    file = io.open(input_file_path,"r")
    assert(file)
    os.execute(CMD.." >> "..input_file_path)
    for cpumem_row in file:lines() do
-- local cpumem_row = "zhuk      225101450 124.8  1.2 826470240 1040080 pts/4 Sl+  12:35  70:51 ./servers/battle/config.battle"
        if string.find(cpumem_row,CMDEND) then
            local cpumem_row_table = split_str(" "..cpumem_row," ")
            local output_file = io.open(output_file_path,"a")
            assert(output_file)
            local now_time = 3600*os.date("%H")+60*os.date("%M")+os.date("%S")
            output_file:write(now_time.." "..cpumem_row_table[3].." "..cpumem_row_table[6].."\n")
            output_file:close()
        end
    end
    file:close()
end
<think>嗯,用户想排查Redis集群中应用业务延迟的原因,特别是当存储大尺寸的session(160KB)时,即使CPU和内存使用率不高,还是出现高延迟的问题。我需要仔细分析可能的原因,并结合之前学过的Redis相关知识来给出解决方法。 首先,用户提到的是大尺寸的session,每个160KB。Redis处理大key的问题可能是一个关键点。大key在网络传输中会增加延迟,尤其是在集群环境下,数据分片可能跨节点,导致多次网络传输。同时,序列化和反序列化大key也会消耗更多CPU时间,虽然用户说CPU使用率低,但可能在高峰期有短暂的峰值,监控可能没捕捉到。此外,大key可能导致内存分配和释放的问题,比如内存碎片,进而影响性能。 接下来,网络带宽和吞吐量。每个session有160KB,如果QPS很高的话,总带宽可能成为瓶颈。比如,假设QPS是100,那么每秒需要传输16MB的数据,可能超过节点的网络吞吐量,导致延迟。需要检查网络使用情况,尤其是高峰期的带宽。 然后是持久化操作的干扰。虽然持久化通常影响的是磁盘I/O,但用户提到CPU和内存使用率低,所以AOF的fsync或者RDB的bgsave可能在关键时刻阻塞主线程,导致延迟。需要确认持久化配置,比如AOF的写入频率,RDB的保存策略。 集群分片策略不合理也可能导致问题。如果大key集中在某个节点,会导致该节点负载过高,而其他节点空闲。需要检查key的分布情况,是否使用了合适的哈希标签,或者分片设计是否合理。 客户端连接和命令使用不当也是一个因素。比如,是否使用了管道或者批量操作来减少网络往返,或者有没有执行复杂的Lua脚本阻塞其他请求。此外,连接池配置不当可能导致资源竞争,增加延迟。 内存碎片和交换问题。虽然内存使用率低,但内存碎片可能导致分配延迟,或者系统开启了swap,当物理内存不足时触发交换,极大影响性能。需要检查内存碎片率和swap使用情况。 其他可能的原因包括慢查询、跨机房延迟、集群拓扑问题等。比如,慢查询日志中是否有耗时长的操作,节点间通信是否跨机房导致网络延迟,集群是否处于重新分片或故障转移状态。 解决方法方面,首先建议对大key进行拆分,比如将session拆分成多个小key,或者使用Hash结构存储。压缩数据,使用Snappy或LZ4算法减少传输量。优化持久化配置,比如将AOF调整为每秒同步,或者使用RDB。调整集群分片策略,使用哈希标签确保相关key在同一节点,或者增加节点数。提升网络配置,升级带宽或使用更高性能的网络设备。优化客户端,使用管道和连接池,检查Lua脚本。监控内存碎片,定期重启或配置内存整理,关闭swap。检查集群状态,确保节点分布合理,避免跨机房延迟。 可能还需要建议用户使用监控工具,比如redis-cli的INFO命令、SLOWLOG,或者第三方工具如Prometheus,来定位具体问题。同时,参考华为云或阿里云的Redis问题排查步骤,检查大key和过期key,进行相应的处理。</think>### 可能原因及解决方法 #### 1. **大尺寸 Key 的读写效率问题** - **原因**:Redis 处理大 Key(如 160KB 的 Session 数据)时,序列化/反序列化、网络传输和内存分配的开销显著增加。单次操作可能占用较多主线程时间,导致后续请求排队[^3]。 - **解决方法**: - **拆分 Key**:将会话数据拆分为多个小 Key(例如按字段存储为 Hash 结构)。 - **压缩数据**:使用 Snappy 或 LZ4 等算法压缩 Value,减少传输和存储开销。 - **异步处理**:通过客户端缓存或消息队列异步写入非关键字段。 #### 2. **网络带宽与吞吐量瓶颈** - **原因**:大 Key 在集群节点间传输时可能触发跨分片操作(如迁移或查询),导致网络带宽饱和或多次往返延迟[^4]。 - **解决方法**: - **优化分片策略**:使用 `{hash_tag}` 强制相关 Key 分配到同一节点,减少跨节点操作。 - **升级网络配置**:检查节点间带宽使用率,必要时升级网络硬件或调整 TCP 缓冲区大小。 #### 3. **持久化与内存管理的副作用** - **原因**:即使内存使用率低,RDB/AOF 持久化或内存碎片整理(`jemalloc`)可能短暂阻塞主线程,引发延迟毛刺[^1][^3]。 - **解决方法**: - **调整持久化策略**:关闭 AOF 的 `always` 同步模式,改用 `everysec` 或仅 RDB 快照。 - **监控内存碎片率**:通过 `INFO memory` 查看 `mem_fragmentation_ratio`,若超过 1.5 则重启实例或启用 `activedefrag`。 #### 4. **集群配置与慢查询** - **原因**:不合理的分片数、副本分布或未优化的命令(如 `KEYS`、`HGETALL`)可能导致集群内部协调开销增加[^2][^4]。 - **解决方法**: - **分析慢查询**:通过 `SLOWLOG get` 查看耗时操作,替换为分段扫描(`SCAN`/`HSCAN`)。 - **优化集群拓扑**:确保主从节点均匀分布,且副本与主节点不在同一物理机。 #### 5. **客户端连接与序列化问题** - **原因**:高并发下客户端连接池竞争或低效的序列化库(如 Java 原生序列化)可能放大延迟。 - **解决方法**: - **调整连接池参数**:增加 `maxclients` 并优化客户端连接复用策略。 - **使用高效序列化**:例如 Protobuf 或 MessagePack,减少 CPU 和网络负载。 --- ### 验证与排查步骤 1. **大 Key 扫描**: ```bash redis-cli --bigkeys # 识别大 Key redis-cli --memkeys # 分析内存占用分布 ``` 2. **网络诊断**: ```bash redis-cli --latency -h <host> # 测试节点延迟 iftop -i eth0 # 监控节点间流量 ``` 3. **性能分析**: ```bash redis-cli INFO commandstats # 查看命令耗时统计 redis-cli SLOWLOG get 10 # 获取最近 10 条慢查询 ``` ---
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