宕机监控，服务器运行不稳定的原因有哪些

你好快速备案快速备案宕机监控，很高兴回答你的问题。宕机监控，服务器运行不稳定的原因有哪些服务器运行不稳定因素有很多，下面我们来分析下：1.服务器负载负载是我们首先要排查的，通过查看CPU负载，我们可以看到哪些进程占用的CPU比较高，哪些进程占用的内存比较高。定位到应用后，再查看应用的错误日志来具体分析，例如查看应用的堆栈跟踪。2.磁盘IO磁盘IO也是引起负载高的重要因素，磁盘IO过高会导致越来越多的请求阻塞，最终系统内存全部被占用，导致系统负载过高甚至系统死机。3.网卡流量网卡流量是比较容易疏忽的问题，我们通过查看网卡是否存在丢包现象或流量过高的情况。4.TCP连接状态我们需要查看服务器的TCP状态，如established、close_wait、time_wait等，以上可能涉及tcp链接的主动关闭和被动关闭，都会导致服务器无法正常提供服务。5.防火墙如果你的服务器开着防火墙，那么也可能导致服务器无法提供正常的服务。6.其他因素最好我们可能还要排查下服务器硬件问题，如磁盘Raid、cpu、内存等硬件故障。虽然这不会导致服务器宕机，但可能造成性能上的损失。最后，我们最好通过监控系统可以帮助我们快速发现问题，能够快速定位问题。以上是我们排查服务器不稳定的多方面原因，希望对你有帮助。我是【木讷大叔爱运维】，欢迎关注，与你分享运维路上的点点滴滴。分布式系统搭建确实是比较困难的，涉及的点比较多，有幸参与过，来说说自己的拙见吧！下面以保险公司为例:1，应用服务:根据业务系统分为契约，核保，批改，理赔，每个大的系统下面可能会有细分！至少要保证四个大的服务群！服务:都是使用spring cloud搭建公司的微服务，保证各系统之间的服务对外提供，每个服务对外提供都使用nginx进行负载均衡，真正的应用服务有四台或者两台！数据库:每个业务对应的服务系统连接8库1024表，使用mycat中间件搭建的分库分表，单表保证数据不超过1000万，也就是每个服务的数据容纳能力为102亿的数据记录！数据都是用逻辑删除，考虑对三年期以上的数据进行数据转移保存，在数据库中进行物理删除！nosql:使用mongoDB对大部分key value形式的中间json数据进行读取效率，使用redis缓存诸如枚举，定义表等可静态处理的数据，使用redis实现分布式锁，全局session等实现单点登录！2，消息传输:batch:采用自写的批（i batch）处理框架，根据不同的调用异常，数据错误等采取不同的重试机制，减少人工干预，多次重试不能通过的数据，发邮件进行人工处理！消息:同时使用消息中间件（kafka.ons都用过）进行服务之间数据传输，消息先进行数据落库，避免数据的丢失，各步骤有返回值判断加重试机制，保证各服务之间数据的一致性！3，数据驱动:使用工作流驱动数据，保证数据的安全有序进行，避免流程的复杂化，不可控性！保证每一条数据都能沿着这条线进行！同时控制多个服务节点数据的一致性！4，监控:数据库连接池，服务注册与发现，宕机监控！服务的机器状态cpu，内存的监控等等！还有更多的问题，期待您的补充！我们有很多的手段保证数据的安全，但是要保证100%安全这是不可能的。毕竟在系统运行的过程中，服务器可以出的问题千奇百怪，只能说尽可能的让数据尽可能的出出现丢失。单纯的保证数据库本身的数据不丢失的话，最直接的方式就是通过建立主从库，实现数据的热备一般情况下，小的系统我们并不会考虑数据的热备，一般只是在每天定时进行冷备而已，也就是设置一个定时器，然后到时间就同步数据。不过这样做的话，一单系统的数据库出现异常，那么我们的数据就会回滚到上一个备份的时间点，影响范围就会比较大。因此，对于数据量大一点的系统，我们就会进行主从库的设置，不过通常情况下，我们做了主从库都会做读写分离。现在不管是哪种数据库，都提供了数据库之间订阅同步的机制。以Mysql为例，我们先设置一个Master主库，然后在基于这个主库设置1个到多个Salve从主，从库通过在主库的SQLLog日志进行监听，一旦有SQL执行，就会记录一个二进制的Log，从库发现了这个Log，也会同时执行同样的操作，这样就实现了数据的热备。但是，这种热备的机制并不能100%保证数据不丢失。因为，我们在写入主库的时候如果出现异常，导致SQLLog还没有记录，那么从库是不可能有数据记录的。当然，此后的数据不会有影响，因为这是从库会变为主库来记录后续数据。同样，如果主从库一起宕机，那也只有凉凉。那么，为了让数据库的数据更加安全，就需要把数据保证的机制提前，不能单纯的依靠数据库来实现，那么我们可以加入队列来试试。队列并不是针对于数据的，队列其实是用来保证消息的安全稳定的。自然，当请求没有被写入到数据库是，都是以消息的形态存在，我们就可以考虑队列来保证数据安全。在数据库访问层，或者再靠前，到服务层，我们都可以加入MQ，让每一个请求都通过MQ来顺序的处理，一但数据库宕机了，MQ的执行就会失败，这时，失败的记录会被保存在MQ里面，并不会丢失，一但数据库重启，我们可以再次执行MQ中的消息，保证数据被成功的写入到数据库中。具体怎么做呢？首先，我们在插入数据库前，把插入的操作变为向队列对添加一个消息，然后，我们不同队列建立不同的消费者，消费者对队列的消息进行执行，再往数据库里面插入数据。对于我们的服务层，我们只要把消息插入到了队列中，即视为成功，返回成功的消息。这样，虽然我们的数据处理会有一点点的延时，并且在事务的控制上难度会变大，可能需要建立补偿机制，但是我们的数据安全就更加高了。这样是不是就安全了呢？并不是的。消息服务器也可能会宕机，消息也有可能出现丢失的情况，所以并不能保证100%的安全。如果我们还需要做的更好，我们还可以加上MongoDB来做日志MongoDB是一个非关系型数据库，在我们现在的系统中应用非常广。最多的应用场景就是用来记录日志。那么，日志就是一个帮助我们避免消息丢失的有效方式了。我们对服务层的每个请求报文，都用MongoDB记录请求的报文，再在请求处理完成返回结果的时候，记录一个消息的处理结果（成功或失败），这样，我们就能够很直观的看到每天发生的请求，处理的请求情况了。当有服务处理失败了，不管是数据库的问题还是其他的问题，我们都可以对异常进行排查，然后再根据报文进行消息的重推。这样，我们的数据就会更加的安全了。当然，即使如此，也不可能100%安全的，我们只能说尽可能的让系统更安全，只不过，安全的同时，付出的成功也是高昂的，我们需要来衡量是否有这个必要，当我们的系统确实足够大，用户量很大时，这么处理是有价值的，否则，那就是一种资源的浪费。