Windows云服务器带宽和CPU利用率高问题排查方法

网友投稿 881 2022-05-29

今天小编带大家一起学习怎么解决Windows云服务器带宽和CPU利用率高问题。

如果您已经通过云监控服务完成创建过告警任务,当CPU或带宽利用率高时,系统会自动发送告警给您。

Windows云服务器带宽和CPU利用率高问题排查方法

排查思路:

1.问题定位:定位影响云服务器带宽和CPU利用率高的进程。

Windows操作系统本身提供了较多工具可以定位问题,包括任务管理器、性能监视器(Performance Monitor)、资源监视器(Resource Monitor)、Process Explorer、Xperf (Windows server 2008 以后)和抓取系统Full Memory Dump检查。在流量大的情况下,您还可以使用Wireshark抓取一段时间的网络包,分析流量使用情况。

2.问题处理:排查进程是否正常,并分类进行处理。

正常进程:优化程序,或变更云服务器的配置。

异常进程:建议您手动关闭进程,您也可以借助第三方工具关闭进程。

问题定位步骤

1.在云服务器桌面的左下角,单击“开始 > 运行”。

2.在“打开”后的输入框中输入“perfmon -res”。

3.在“资源监视器”中,单击“CPU”或“网络”,查看CPU占用或率带宽使用情况。

4.查看CPU和带宽占用率较高的进程ID和进程名。

5.同时按下Ctrl+Alt+Delete,打开“Windows任务管理器”。

以下步骤为您介绍在任务管理器中打开PID,找到进程的具体位置,核对是否异常进程。

a.选择“进程”选项卡。

b.单击菜单栏中的“查看 > 选择列”。

c.勾选“ PID(进程标识符)”。

d.单击“确定”。

任务管理器的“进程”选型卡中,将会增加 PID 这一项。

e.单击PID进行排序。

f.在查找到的CPU或带宽占用率高的进程上右键单击“打开文件位置”。

g.定位进程是否是正常或是否为恶意程序。

分析处理

在您采取措施处理问题前,首先需要判断影响CPU或带宽占用率高的进程是正常进程还是异常进程。不同类型的进程状态需要做不同处理。

正常进程分析处理建议

如果您的操作系统是Windows 2008/Windows 2012,请检查内容大小,建议内存配置在2GB或以上。

检查后台是否有执行Windows Update的行为。

检查杀毒软件是否正在后台执行扫描操作。

核对弹性云服务器运行的应用程序中是否有对网络和CPU要求高的需求,如果是,建议您变更云服务器的配置或修改带宽。

如果云服务器配置已经比较高,建议考虑云服务器上应用场景的分离部署,例如将数据库和应用分开部署。

异常进程分析处理建议

如果CPU或带宽利用率高是由于病毒、木马入侵导致的,那么需要手动结束进程。建议的处理顺序如下:

使用云服务器备份或云硬盘备份。

详细操作请参考华为云帮助中心云备份服务资料

https://support.huaweicloud.com/cbr/index.html

使用商业版杀毒软件或安装微软安全工具Microsoft Safety Scanner,在安全模式下扫描病毒。

安装Windows最新补丁。

使用MSconfig禁用所有非微软自带服务驱动,检查问题是否再次发生,具体请参考:

https://support.microsoft.com/zh-cn/help/929135/how-to-perform-a-clean-boot-in-windows?spm=a2c4g.11186623.2.23.3fe9671c4mJYXV。

若服务器或站点遭受DDOS攻击或CC攻击等,短期内产生大量的访问需求。您可以登录管理控制台。

查看Anti-DDOS攻击是否开启,并检查防护策略是否配置合适;如未配置,请参考华为云帮助中心资料配置开启Anti-DDoS防护

https://support.huaweicloud.com/usermanual-antiddos/antiddos_01_0011.html。

查看CC防护策略是否开启,并检查防护策略是否配置合适;如未配置,请参考华为云帮助中心资料配置CC防护策略

https://support.huaweicloud.com/qs-waf/waf_07_0002.html。

本文来自“华为云产品与解决方案”公众号

华为 云服务器 windows

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:Redlock分布式锁
下一篇:MRS管理面混合云场景下自动化部署
相关文章