背景在PC游戏场景中,硬件运行状态对游戏体验有直接影响。GPU温度过高会导致降频、帧率波动;风扇策略不合理会带来不必要的噪音;超频操作缺乏监控数据支撑则存在硬件风险。 其核心能力可以归纳为三个方向:能力说明硬件数据采集从驱动层和传感器读取温度、频率、使用率、帧率等参数OSD屏幕叠加将监控数据实时绘制到游戏画面上频率与风扇控制调整GPU核心频率、显存频率及风扇转速策略本文以该工具为实例 ,讨论游戏内硬件监控的实现方式、常见故障的排查逻辑,以及基于监控数据做性能调优的基本方法。 但将这些数据绘制到游戏画面上,依赖另一个独立进程:RivaTunerStatisticsServer(RTSS)。 基于监控数据的性能判断有了可用的监控数据后,核心问题是:这些数字意味着什么,以及如何根据它们做出判断。
打开防火墙 需要打开以下端口以供访问 5672 : for amqp 25672 : for clustering 15672 : RabbitMQ Management for web [root@new-mq-node rabbitmq]# iptables -L -nv | grep 5672 [root@new-mq-node rabbitmq]# grep 5672 /etc/sysconfig/iptables [root@new-mq-node rabbitmq]# vim /etc/sys
因为这是使用的自签名证书,所以访问过程中会提示此证书不可信,是否继续,我们要选择继续
传输使用UDP, 仿StatsD上传采集数据, InfluxDB进行数据存储, Grafana进行展示。
植物大战僵尸这款游戏可以说是很多90后的回忆了,基本上只要是90后或多或少的都接触过,而玩游戏与制作辅助是两个概念,今天我将给大家分享一些游戏辅助方面的制作技巧,之所以使用植物大战僵尸这款游戏是因为游戏简单容易分析 3.打开OD,然后我们直接附加植物大战僵尸的游戏进程,点击【文件】然后点击【附加】选择植物大战僵尸进程就好。 4.附加完成后,我们的游戏会被OD暂停运行,此时我们直接按下【F12】让游戏正常的运行,默认情况下会停在系统领空,我们直接按下【Ctrl + G】输入【00401000】来到程序领空。 上图并没有CALL调用,应该是在外部,我们直接回朔到上一层【Ctrl+F9】执行到返回,【F8】直接出CALL. 7.我们在JNZ和CALL的两处位置下断点,然后运行程序,当我们点击阳光时会断在JNZ的位置 改完以后我们回到游戏,会发现只要阳光出现了会被立即回收,再配合第三课学习的内容,简直就是吸光狂魔啊。
劫持之后,实现容器内正确的数据计算逻辑,并生成对应的/proc文件放到容器内/tmp/proc目录,劫持后对应的命令的数据来源就从/tmp/proc/*中获取。 根据这个思路,我们分析了常用的监控命令(free, top, iostat, vmstat, sar, df, uptime等)数据计算方法,对相关/proc文件进行了open/fopen 的劫持,并重新根据容器内对应的 cgroup fs 数据重新计算的这些监控命令的监控数据。 因为我们有些场景是胖容器的场景,运维需要像监控VM/PM一样的监控docker容器,因此才会需要我们去对容器内的监控命令进行修正。 因为docker-monitor-injector修正的监控命令还不够多,不能满足我们的需求,于是我们就在这基础进行了增量开发。
随着移动设备性能大幅攀升,移动游戏也从场景简单的休闲类游戏发展为更追求操作和游戏体验的竞技类和大型MMO类等重度游戏,该类游戏内玩家间的沟通交流是其必不可少的功能需求。 QQ等也无法满足在资源紧张的情况下做到不影响游戏内玩家的体验,因此,移动游戏内集成轻量级的语音聊天能力已成为各手游厂商的必然选择。 然而,针对移动游戏内的实时通信需求,不仅仅是简单实现实时通话就可以满足,更多的挑战如下: 1. 在实时性要求较高的视频监控、高清视频会议领域,RTP为更常用的协议。其相对于前三种基于TCP的流媒体传输协议相比最大的区别在于,RTP是基于UDP的协议的。 7. 流媒体丢包处理 在移动设备所处的不稳定的网络环境下,外加游戏全球发行所带来的跨地域玩家间的网络质量问题,语音通信需要考虑在网络抖动丢包的情况下,仍然可以保证玩家间的正常通信。
game.png 最近注意到Fundebug上线微信小游戏错误监控,还支持自动截屏这种sao操作?接入到公司项目感觉不错,决定写篇推荐下。 接入方法 创建项目的时候选择左下角的微信小游戏图标。 integrate.jpeg 第三方插件在小游戏的接入流程和小程序是类似的,你需要将插件代码下载到本地,放到自己的项目中。并且需要将Fundebug的接收域名配置到request合法域名。 接入打飞机游戏 使用无AppID模式创建一个微信小游戏后可以看到官方demo,其中入口文件和配置文件:game.js和game.json。 game.js引入并初始化包含整个打飞机的游戏场景、参与者(玩家飞机和敌方飞机)、游戏逻辑的主函数的main.js。 新建一个名为libs的文件夹,用来存放第三方库文件。 具体请查看配置文档: 属性配置 config.png 我增加了一些监控属性: config_1.png 并且故意将代码改错(划红线位置): new_error.jpeg Fundebug
概述 为了更好的了解到游戏运行时的状态,对相关的功能和数据进行分析是很重要的,设计了本系统。 现有的游戏数据大部分采用的是文本输出,备份,然后离线数据分析的方式,不能实时的监控的游戏的状态. 相关技术: 1:产生日志服务器采用c++ 实现 2:日志监控服务器采用Java 实现 3: 采用hadloop分布式架构.为应付大规模数据和实时的要求,尽快对数据进行分析 4: 存储日志采用mongodb
并通过在线 Demo,详解如何一站式部署具备应用级监控能力的 SSR 应用。 据介绍,Serverless Dashboard 基于新版的 Serverless Component 开发,能够支持用户查看实时日志和应用监控。 ? Serverless Dashboard 界面 分享会上,方坤丁通过两个案例,操作演示了如何一站式部署具备应用级监控能力的 Express.js 应用。 案例源码如下,感兴趣的读者可以复制链接至浏览器动手实操(悄悄说一声,3min即可部署成功,真的很方便哦~) 部署案例 1:扫码一键部署具备应用级监控能力的 Express.js 应用。 】 用户可以通过调取实时日志的输出或查看项目的监控面板,从而实时监控查看业务状态,方便进行业务排障; 【降低成本 】 Serverless SSR 只会按照用户请求的使用量进行收费,没有请求时无需付费。
一、引子 一般在游戏进行对外测试的时候都会有一个玩家QQ群,方便玩家反馈问题、交流游戏心得等。 原本我以为要拉起手Q加QQ群的操作一定要接入相关平台的SDK才行,直到我详细地阅读了下腾讯官网的QQ群官方主页,我才了解到在游戏内拉起手Q发起加群的操作是如此的简单,根本不需要接入任何第三方SDK,只需短短几行代码即可轻松实现 joinQQGroup(xxxxxxxxx) 即可发起手Q客户端申请加群 ColaFramework交流群(421527940) 5 * 6 * @param key 由官网生成的key 7 = [NSURL URLWithString:urlStr]; 6 if([[UIApplication sharedApplication] canOpenURL:url]){ 7 3.Unity端的工作 简单地搭建一个模拟游戏中加群的界面,有一个二维码和一键加群按钮,我们期待的是玩家在游戏里面点击按钮就可以直接加入QQ群。
需求: 运行环境为CentOS 7系统,我们开发了一个程序,需要在开机时启动它,当程序进程crash或者开机之后,守护进程立即拉起进程。 解决方案: 使用CentOS 7中的init进程systemd systemd简介 Linux Init & CentOS systemd Linux一直以来采用init进程。 Centos7 systemd 与以上都不同。所有进程无论有无依赖关系则都是并行启动(当然很多时候进程没有真正启动而是只有一个信号或者说是标记而已,在真正利用的时候才会真正启动。) Centos 7里systemd代替了init,成为了系统的第一个进程。PID为1.其他所有的进程都是它的子进程。 创建被监控脚本 $ cd ~ $ vim test_init_watch.sh //脚本任务:间隔一秒钟输出一个date时间戳到指定到指定文件 #!
它使得底层操作系统分析和监控性能更加直观 项目主页:http://osquery.io/ 代码托管地址:https://github.com/facebook/osquer osquery 安装 [root @linuxprobe~]# yum -y install https://osquery-packages.s3.amazonaws.com/centos7/noarch/osquery-s3-centos7 +----------+-------+-------+-------+-------+----------+---------------+----------+ | CentOS Linux | 7 (Core) | 7 | | | | centos | rhel fedora | | +--------------+------ -+--------+-----+---------+-------+-------+------------+ # to quit shell, push Ctrl+D osquery> 定时监控设置
简介: Centos7安装ganglia监控 参考链接 Ganglia上的gpu监测配置 (Ubuntu) - 知乎 (zhihu.com) How to Install Ganglia on CentOS 7 - slothparadise Setup Real-Time Monitoring using Ganglia on Centos 7 | by Mohammad Hanif | Medium 环境说明 ganglia服务器 -- centos7 ganglia客户端 -- ubuntu1804 安装步骤 服务端安装步骤 先安装epel仓库 yum install epel-release - true } tcp_accept_channel { } ··· 启动服务 /etc/init.d/ganglia-monitor start 客户端添加nvidia gpu插件 安装nvidia gpu监控插件
俗话说 青铜程序员监控主机用top [monitor top.png] 黄金程序员监控主机用htop [monitor htop.png] 王者程序员监控主机用bpytop [image-20210319191316816 .png] 这就是我们今天要介绍的宇宙第一炫酷无敌游戏风格主机监控工具:bpytop 安装 如果装有Python3.7及以上运行环境,运行pip3 install bpytop --upgrade Ubuntu 运行 直接运行命令即可 bpytop 功能 bpytop可以监控你主机的CPU,内存/磁盘,网络,以及进程 CPU [image-20210319185433130.png] 以时间轴的方式展示CPU
/opentelemetry-javaagent.jar 它就会在程序运行过程中自动注入监控逻辑, 捕获 性能指标、链路追踪、异常信息 等关键信息, 并将这些数据上报给 OpenTelemetry 阶段 1:基础健康监控 — 系统还能活得下去吗? ✅ 目标 在完全不改动源代码的前提下,快速了解系统的运行健康状况。 ⚙️ 环境配置 我们利用 opentelemetry-javaagent 给 JVM 加上监控功能,只需设置环境变量: # — 基础系统健康配置 — export OTEL_SERVICE_NAME=legacy-part-processor 数据流向 OpenTelemetry Agent → Collector → Prometheus → Grafana 你可以在 Grafana 中创建基础监控面板(Dashboard),包含: 平均 ⚡ 阶段 2:性能监控 — 它到底能跑多快? 仅有健康指标还不够,我们还要知道: 业务处理性能到底怎样?是否存在瓶颈?
Prometheus 统一收集监控。 HELP demo_info 暴露指标的指定信息 # TYPE demo_info gauge demo_info{implementation="CPython",major="3",minor="7" 例如: 我们可以监控Web服务是否可以正常为用户提供服务,通常是通过访问负载均衡或者VIP地址来监控该服务。 Step 4.tcp模块之监控目标探测 TCP 常规端口探测: /probe? probe_ssl_last_chain_info gauge probe_ssl_last_chain_info{fingerprint_sha256="44c9e62838db98e79918c841e4b72529849e2e7e6654e337a32a74ec502edaa7
至此,zabbix监控系统就搭建完毕了! -1.el7.x86_64 (zabbix agent 主安装程序) zabbix-web-3.4.6-1.el7.noarch(zabbix web安装程序) zabbix-get-3.4.6-1 .el7.x86_64.rpm (zabbix server安装程序,用于获取监控数据) zabbix-web-mysql-3.4.6-1.el7.noarch.rpm (zabbix web连接数据库的安装程序 ) zabbix-release-3.4.2-1.el7.noarch.rpm (生成zabbix yum源配置文件) zabbix-sender-3.4.6-1.el7.x86_64.rpm (zabbix agent安装程序,用于发送监控数据) 你用”rpm -q 包名“的命令去查看一下以上包是否安装,以上包都安装上了才是正确的。
例如“3分钟内”这种时间范围描述。这种时间范围的计算,需要计算历史的数据。 如果使用普通窗口,就无法满足“最近3分钟内”这种时间概念。如下图所示,很多窗口都丢失了临近时间,例如第3个RDD的临近时间其实是第二个RDD,但是他们就没法在一起计算,这就是为什么不用普通窗口的原因。 也就是说每10s就会生成一个窗口,计算最近30s内的数据,每个窗口由3个RDD组成。数据源构建1. 实际情况中,我们不可能只采集一台设备,如果我们想要得出每台或者每个种类设备的指标监控,就要在采集数据的时候对每个设备加上唯一ID或者TypeID。 reduceByKey一共分为两步,第一是RDD内的reduceByKey,这也算是数据的预处理,RDD的数据只会计算一次,当这个RDD被多个窗口使用,就不会重复计算了。
这是JVM为每个线程分配的一个私有缓存区域,否则,多线程同时分配内存时,为避免操作同一地址,可能需要使用加锁等机制,进而影响分配速度,TLAB仍然在堆上,它是分配在Eden区域内的。