如何在执行RLlib算法的同时，在Ray集群上获得完整的CPU使用率？
在执行RLlib算法的同时，在Ray集群上获得完整的CPU使用率，可以通过以下步骤实现：
- 确保Ray集群已正确配置和启动，并且RLlib算法已正确安装和配置。
- 使用Ray提供的资源调度器来管理集群中的资源分配。资源调度器可以根据需要自动分配和管理CPU资源。
- 在RLlib算法的代码中，使用Ray提供的API来指定所需的CPU资源。可以使用
ray.remote装饰器将算法中的函数标记为远程函数，并使用ray.remote(num_cpus=<num_cpus>)来指定所需的CPU数量。 - 在执行RLlib算法之前，使用Ray提供的监控工具来监视集群中的CPU使用率。可以使用
ray.global_state来获取集群的全局状态，并使用ray.global_state.cluster_resources()来获取集群中可用的资源信息。 - 在RLlib算法的执行过程中，可以使用Ray提供的日志记录功能来记录CPU使用率。可以使用
ray.get_resource_ids()来获取集群中的资源ID，并使用ray.resource_stats(<resource_id>)来获取指定资源的统计信息，包括CPU使用率。 - 根据需要，可以将CPU使用率的统计信息保存到数据库或其他存储介质中，以便后续分析和监控。
总结：通过使用Ray集群的资源调度器、API、监控工具和日志记录功能，可以在执行RLlib算法的同时，在Ray集群上获得完整的CPU使用率。这样可以更好地了解算法的性能和资源利用情况，以便进行优化和调整。
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相关·内容
我正在尝试在ray集群上运行rllib算法。我得到以下消息："Memory usage on this node: 20.8/64.4 GB“ 我该如何让它充分利用内存呢？如何交叉检查GPU或CPU使用率是否在90%以上？ 热心帮助..。
浏览 37提问于2019-02-21得票数 0
我试着在每一集的末尾打印动作分布，看看我的代理在做什么。我尝试通过包含以下方法来put this is rock_paper_scissors_multiagent.py
def on_episode_end(info):
episode = info["episode"]
policy = episode._policies['learned']
print(policy.model.base_model.summary())
obs_space = Tuple((Discrete(3),Discrete(3)))
p
浏览 12提问于2019-11-09得票数 2
我正在尝试找出RLLib如何有效地利用帧，即它如何避免将重复的帧保存到内存中，这在OpenAI基线中是通过LazyFrames完成的。
在Ray的RLLib atari_wrapper.py中，似乎所有的观测值都以普通的ndarray格式存储：
这与OpenAI基线中LazyFrames的常见用法形成了鲜明对比：
这样做是因为PyArrow不能使用LazyFrames并且需要numpy数组吗？即使是这样，假设RLLib中的_get_ob输出是4个观测值的串联数字数组，那么内存需求不是比分别保存4个观测值并通过射线对象in链接它们要高得多吗？这里我漏掉了什么？
浏览 12提问于2019-07-18得票数 0
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我想计算kubernetes集群中所有pods的cpu使用率。我发现普罗米修斯中有两个指标可能很有用：
container_cpu_usage_seconds_total: Cumulative cpu time consumed per cpu in seconds.
process_cpu_seconds_total: Total user and system CPU time spent in seconds.
Cpu Usage of all pods = increment per second of sum(container_cpu_usage_seconds_total{i
浏览 4提问于2016-10-30得票数 36
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我负责运行两个kafka集群(一个用于prod，另一个用于开发环境)。安装程序大多类似，但是dev环境没有SASL/SSL设置，只使用4而不是8个代理。每个代理都分配给一个专用的节点，该节点具有4 vCPU和26 is内存。
在我们的dev环境中，大约每秒钟有1000条消息，4个代理程序中的每一个都一致地使用4个可用CPU核心中的3个(75%的CPU使用率)。
在我们的prod环境中，我们在/秒内收到了大约1500条消息，而且CPU的使用率也是4核中的3/4。
看来CPU的使用至少是我们的瓶颈，我想知道如何执行CPU分析，这样我就知道是什么导致了高cpu使用率。因为它是相对一致的，我想这可能是
浏览 1提问于2019-03-01得票数 14
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2回答
这是我的步骤：
将spark应用程序提交到EMR集群
驱动程序启动，我可以看到火花用户界面(还没有创建阶段)
驱动程序从s3读取一个包含~3000个部件的orc文件，进行一些转换并将其保存回s3
保存的执行应该在星星之火-ui中创建一些阶段，但是这个阶段需要很长的时间才能出现在火花-ui中。
阶段出现并开始执行。
为什么我在第四步会有这么大的延迟？在此期间，集群显然在等待什么，而CPU使用率为0%。
谢谢
浏览 7提问于2017-01-09得票数 1
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我正在使用度量-服务器()从kubernetes集群中的容器中收集核心度量。
我可以为每个容器获取两个资源使用指标。
cpu使用率
内存使用
不过，我不清楚
这些指标是随着时间积累的，或者已经为特定的时间窗口(1分/30秒.)进行采样。
以上度量值的单位是什么？对于CPU的使用，它是核的数量还是毫秒？对于内存的使用，我假设它使用字节。
在计算CPU使用量度量值时，度量-服务器是否已经将容器使用情况除以主机系统使用率？
另外，如果我必须将这些指标与docker度量进行比较，那么如何计算给定容器的CPU使用率%呢？
谢谢!
浏览 0提问于2019-04-15得票数 2
我们一直在为我们的应用程序使用AWS Elasticache。我们最初将CPU警报阈值设置为22% (4个核心节点，因此有效的CPU使用率为90% )，该阈值基于推荐的阈值。但我们经常看到CPU利用率远远超过25%，达到28%、34%之类的值。
我试图理解的是，考虑到Redis是单线程的，这在理论上是如何可能的？我认为发生这种情况的唯一方法是，如果在其他内核上发生了维护操作，这可能会使CPU使用率超过25%。即使集群负载很高，它也应该将CPU使用率限制在25%，并且可能会开始客户端超时。有没有人能帮我了解一下，在哪些场景下，单线程Redis实例的CPU使用率会超过100%？
浏览 1提问于2016-12-15得票数 1
我想用prometheus计算k8s集群的cpu/内存使用率(而不是k8s pod使用率)，这样我就可以在grafana中显示。 我使用sum (container_memory_usage_bytes{id="/"})来获取k8s集群使用的内存，使用topk(1, sum(kube_node_status_capacity_memory_bytes) by (instance))来获取整个k8s集群的内存，但由于topk函数不返回值而是向量，所以它们不能相除。 我该怎么做呢？
浏览 365提问于2019-02-25得票数 3
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雷:设置内存限制-解决办法
、、、、
目前，ray start忽略--memory设置，将其视为可存储内存请求，而不是硬限制。是否有任何已知的解决办法来限制Ray Core服务器的内存使用？
更多信息
目前用于控制所有其他资源的参数1充当硬限制，但memory参数( ray.init())和--memory开关( ray start)绝对不是硬限制。当带有Ray服务器的容器与python客户端应用程序分别运行于木星笔记本服务器时，这一点就很明显了，这允许我们区分客户机和服务器端内存的使用情况。
1即对象存储内存和CPU / GPU号(提供object_store_memory / --object-store-memory、nu
浏览 6提问于2022-08-27得票数 1
我在中使用了。我希望能够按照每个节点的计算能力(例如CPU的数量)，按比例缩放发送到不同节点的作业数量。不幸的是，我设置的Ray集群池将相同数量的作业发送给不同的节点，尽管这些节点有不同的大小/不同数量的CPU。
例如，集群中有四个节点
Node 1: 64 CPUs [Head]
Node 2: 64 CPUs
Node 3: 48 CPUs
Node 4: 16 CPUs
在初始化集群/添加每个节点时，我指定了每个节点拥有的CPU数量。但是，如果我试图运行高度可并行/完全独立的进程，比如192个进程，Ray将向每个节点发送192/4 = 48。这是不可取的，因为节点4中的进程最后完成(占用
浏览 17提问于2022-05-28得票数 2
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我写这篇文章是因为自从我使用slurm以来，我一直无法正确地使用ray。每当我使用这些命令时：
ray.init
培训师= A3CTrainer(env =“my_env”)(我已经注册我的env了)
程序崩溃时会收到以下消息：
01000000ffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff core_worker.cc:137:未能将员工注册为Raylet。IOError: RayletClient无法向raylet注册员工。没有这样的文件或目录
这个程序在我的电脑上运行得很好，这个问题随着Slurm的使用而出现。我只向slu
浏览 15提问于2022-06-01得票数 4
1回答
我正在使用KinD创建一个本地集群，并注意到CPU使用率保持在相对较高的水平，在Mac 10.15.6上的docker.hyperkit的使用率在40-60之间。在Docker for mac中，我将资源限制在CPU:4和内存:6.00 GB。 我的KinD集群由一个控制平面节点和三个工作节点组成。docker for mac的CPU使用率正常吗？我可以查看每个容器的利用率吗？
浏览 28提问于2020-08-19得票数 1
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我设置了Prometheus和Grafana来跟踪和监控我的Kubernetes集群。
我已经为我的集群设置了3个节点。
我有26个pod在运行(主要是监控命名空间)。
我有一个主要的Node应用程序(部署)正在运行，现在没有任何加载。
我正在尝试理解这些图表指标。然而，我不明白为什么在应用程序没有负载的情况下，CPU核心的使用率如此之高。
这是一张grafana截图
24%的内存使用率，我可以理解，因为还有Kubernetes进程在运行，比如kube-system等。
它还告诉我，我的集群可以支持330个pod(目前是26个)。我只担心过高的cpu核心。有人能解释一下吗。
浏览 39提问于2018-08-02得票数 0
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我一直在使用较早版本的Ray和TensorFlow，但最近在LinuxUbuntu20.04安装程序上转换为以下最最新的版本。
ray==2.0.0
tensorflow==2.10.0
cuDNN==8.1
CUDA==11.2
在培训单代理网络时，我遇到了一些内存利用率过高的问题.参见TensorBoard屏幕截图下面的ram_util_percent。我的训练课一直在崩溃，早期版本的ray和tensorflow没有出现这种行为。
以下是我迄今尝试过的一些事情：
在reuse_actors = True中设置参数ray.tune.run()
将object_store_m
浏览 10提问于2022-09-12得票数 2
2回答
Java堆内存尖峰和Cpu尖峰
、、、、
Atttached是我的Jconsole的概览显示
正如您所看到的，堆内存使用率激增，CPU使用率也非常高。但是，当堆内存使用率下降时(我猜是GC发生的)，CPU暂时没有达到峰值。
堆内存增加可能会出现什么问题，从而导致CPU峰值和高CPU利用率。
浏览 2提问于2014-10-07得票数 2
3回答
有没有办法使用选项标志在cpu和内存方面对GCC编译的代码进行优化？使用O3而不是01会增加还是减少内存或cpu的使用率？
浏览 3提问于2015-06-15得票数 3
1回答
您好，我正在尝试使用光线调整进行超参数优化。下面是我的代码实现。 然而，我被卡住了，即使没有任何错误消息，也无法找回结果。 @ray.remote
def main:
do_somthing
return loss
def ray_pick_best_hypter(config):
runs = 10
loss_avg = np.mean(ray.get([main.remote(config,run=x) for x in range(runs)]))
tune.report(loss_avg=loss_avg) config = load_con
浏览 65提问于2021-07-22得票数 0
以下是我的CPU信息：
我使用来训练强化学习算法，其中我定义了一个由@ray.remote(num_cpus=2)修饰的Learner类和一个由ray.remote(num_cpus=1)修饰的Worker类。为了获得最大的业绩，我可以有多少工人？
我以前把工人人数设置为8-10人，但今天我遇到了这个，上面写着
对于许多工作负载(特别是数值工作负载)，您通常不能期望比物理CPU的数量更快。
这似乎表明物理CPU的数量限制了并行运行的进程的数量。这是否意味着我不应该使用超过4个工作人员来获得最大的性能，假设工人是CPU密集型的？我希望有人能给我一个详细的解释(或参考)。提前谢谢
浏览 0提问于2020-01-19得票数 1
1回答
我使用的是在v1.5集群上运行良好的AWS ElasticSearch，并将整个配置(碎片、节点、实例类型、映射、数据)复制到新的v2.3集群。
当我将我的DNS指向新的v2.3集群时，CPU的使用率就会产生降低整个应用程序速度的尖峰。当im在v1.5集群中运行时，CPU使用率几乎是线性的，约占CPU使用量的20%。
集群配置是一样的，三重检查！
亚马逊支持告诉我们，这是一个v2.3的错误，补丁将尽快发布.
但是我在发布说明中没有发现任何关于那个bug的东西！
有小费吗？
浏览 2提问于2016-10-18得票数 1
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我有一个在EC2集群上运行的任务，当使用虚拟CPU时，它开始逐渐减速(不管EBS卷大小如何)。为了避免这种情况，我想在所有节点上禁用超线程，并试图实现这里给出的建议：。
我使用Ray在Ubuntu18.04中启动集群，并假定config.yaml文件中的config.yaml部分是实现bash命令的适当位置(在那里不理解引导and :标题)。我尝试过多种不同的格式，但似乎没有一种有效；例如：
# List of commands run before setup_commands.
initialization_commands:
- for cpunum in $(cat /sys/
浏览 5提问于2020-07-27得票数 0
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我的Google Kubernetes Engine集群中有一个由Google Cloud Load Balancer支持的入口。我设置了一个自动缩放器，以根据CPU使用率扩展我的部署副本的数量。假设我将CPU阈值设置为50%。
当请求数量激增时，CPU使用率将达到100%。自动伸缩器需要几分钟时间来实现高负载，创建更多pod，必要时创建新节点，并通过健康检查。在此伸缩期内，由于超时，部分或大多数请求会失败，并出现502错误。如果服务器负载过重，我宁愿立即返回503错误代码，而不是在30秒超时后返回502错误代码。
负载均衡器是否可以将流量定向到CPU使用率最低的pod？如果没有一个pod的C
浏览 2提问于2018-05-18得票数 1
3回答
我正在亚马逊EC2上构建Cassandra3xm1大集群。我使用了DataStax自动集群AMI 2.5.1-pv和DataStax社区2.2.0-1版本.
当在“生产”数据上执行写基准测试时，集群似乎可以每秒处理大约3k到5k的写入请求，而无需读取负载。几乎所有的时间节点都这样做：
system.hints的压实
mykeyspace.mybigtable的压实
密实度指数
然而，我担心的是CPU使用率低。所有三个节点的CPU使用率都在17%到24%之间。CPU使用率是不是太低了？这不是限制了我的写作速度吗？对我来说可能是100%。
顺便说一下。如何检查什么限制了我的写入
浏览 4提问于2015-08-07得票数 1
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1回答
我有一个带有3个节点的GKE集群(n1-standard-1，master version 1.13.6-gke.13)，在这个集群上我有7个部署，每个节点都运行一个Spring Boot应用程序。为每个部署创建一个默认的水平Pod Autoscaler，目标CPU为80%，最少1/最多5个副本。 在正常运行期间，每个部署通常有1个pod，CPU使用率为1-5%。但是，当应用程序启动时，例如在执行滚动更新之后，CPU使用率会达到峰值，并且HPA会扩展到报告CPU使用率达到500%或更高的最大副本数。 当同时启动多个部署时，例如在集群升级之后，经常会导致各种pods无法调度，因为它的CPU不足
浏览 17提问于2019-06-26得票数 5
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在我们的大学，我们有两个HPC团簇，专门用于量子化学计算。一个是旧的(自2009年起)，新的一个是几周前安装的。新旧集群系统中的每一个计算刀片都有16个处理器。在两个集群上都安装了相同的程序，并使用OpenMpi 1.6.5。在旧集群中，每个刀片的处理器使用率稳定在100 %，如下所示：
现在，当在新集群的计算刀片上运行完全相同的计算时，CPU使用率一直在0%到100 %之间波动，在大多数情况下如下所示：
在旧集群上的计算，即使处理器是老一代的，而且功耗较低，完成的时间也比在新集群上开始的时间要短得多。两个集群系统都在运行RedHat linux企业。
这里有什么问题吗？以
浏览 2提问于2016-05-27得票数 1
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我有点困惑于正在运行的节点进程所看到的内容。主机上的docker stats显示容器使用的CPU超过100%。这使我认为节点进程正在耗尽CPU。当我在主机上运行top并看到节点进程使用超过100%的CPU时，就证实了这一点。
当我跳入码头容器时，我看到节点只使用了54%的CPU，并且处理被分割在两个核心之间。我本来希望看到一个核心被关闭，另一个在0，因为Node是单线程的。
我发现了这个QA，看起来操作系统可能会在内核之间移动这个过程(对我来说是新闻)。
你能帮我解释一下结果吗？节点几乎没有上限了吗？或者，由于容器中的过程显示出54%的使用率，这是否可以提高到100%？为什么节点容器中的顶部对
浏览 1提问于2021-01-29得票数 13
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我有一个包含2个节点的集群，每个节点在GCE上都是一个包含2个CPU的虚拟机 这是虚拟机CPU使用率指标VM CPU的图表 下面是来自GKE容器的CPU使用率图表 GKE CPU 那么，为什么两个指标之间有这么大的差异呢？另外，为什么GKE的总CPU使用率可以高于4秒(因为我有4个内核) Cluster nodes PS1 :我发现stackdriver监控中的图表有一个"bug“，或者有些地方不完美。当我将图表更改为1w时，我会得到类似这样的1w chart，如果我使用1d图表，那么它看起来就像1d chart 所以现在我只剩下一个问题了，为什么GKE容器的总CPU使用率高于核心数
浏览 24提问于2019-12-23得票数 0
我看到Rancher相关进程的CPU使用率连续达到8%到15%，而没有一个集群由它管理。也没有任何用户与进行交互。如何解释空闲时CPU使用率如此之高的原因？此外，有几个“牧场主-代理”容器一直在运行并重新启动。这看起来不太对劲。此计算机上没有运行Kubernetes集群。这台机器(除非Rancher出于某种原因创建自己的单节点集群)。
我正在使用Rancher 2.3
docker统计信息：
docker ps：
htop：
浏览 3提问于2020-03-18得票数 1
我想从Cloudera5.4.4 Hadoop集群中收集聚合使用指标。我心目中的一些指标如下：
集群每天/每周平均CPU利用率
在Hadoop上运行时间最长的作业/查询
最多使用群集的n个用户(按使用率，按提交作业的数量)
集群磁盘使用与磁盘容量
集群磁盘使用随时间的增长
有什么API/资源/工具等我可以用在这里开始吗？我想我不太清楚从哪里开始。任何起点都将不胜感激。此外，如果您有过集群使用度量，请与您分享您的经验。
提前感谢！
浏览 1提问于2015-09-03得票数 1
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我们在kubernetes集群上有3个名称空间。
dev-test / build / prod
我只想限制dev-test & build的资源使用。我能否只为这些命名空间设置资源配额，而不指定(默认-)资源请求&在pod/容器级别上的限制？
如果有限名称空间上的资源使用率较低，则prod可以完全使用其余的资源，并且只能增长到有限的值，因此prod资源的使用受到保护。
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: dev-test
spec:
hard:
cpu: "2"
memo
浏览 2提问于2020-02-11得票数 0
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为了使多个模型更有效，我一直在尝试使用所有可用的CPU和/或并行化进程。我发现相当多的sklearn函数支持n_jobs参数，该参数允许使用所有的CPU核心。这并不适用于所有的模型和函数，特别是当您已经创建了自己的模型和功能时。我还研究了并行处理，因为拟合这些模型是独立完成的任务，因此并行处理是有意义的。
对于多处理，我查看了multiprocessing、joblib和ray包。我创建了一个简单的脚本，其中包含了三种分类算法，它们都是并行使用ray的，并按顺序排列，参见：
import time
import ray
from sklearn.ensemble import RandomFo
浏览 3提问于2021-09-20得票数 0
对于在生产中拥有Cassandra集群的人，有一个问题:从CPU使用率POV来看，您什么时候才能将Cassandra节点视为健康？例如，某段时间内的某种平均CPU使用阈值(或Unix负载)？
我们目前正在运行6个节点的测试集群，并应用了某种类型的负载模式，例如，我们看到每个节点上最后一天的平均CPU使用率约为45-60%。在此期间没有计划/显式读取修复。这是不是已经要求使用额外的节点来扩展集群，或者这是否可以被认为是健康的？
浏览 0提问于2013-12-02得票数 1
1回答
我试着像这样做并行工作：
from dask.distributed import Client
import joblib
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
client = Client(processes=False) # create local cluster
with joblib.parallel_backend('dask'):
tfidf.fit(corpus)
但CPU使用率是100% - 400%，与不使用Dask时相同。我是不是遗漏了
浏览 18提问于2021-03-06得票数 0
我有一个集群模式的Redis集群，启用了和3个节点(1个主节点和2个副本)。我注意到其中一个副本的CPU百分比与主节点相似，而另一个副本的CPU百分比仍然很低。那么，这里的复制逻辑是什么呢？是否只使用一个副本主动复制数据，而另一个副本只在第一个副本失败后才使用？PFA屏幕截图，显示CPU使用率超过一周PS:应用程序使用Configuration Endpoint连接到集群。
浏览 2提问于2021-09-15得票数 0
我希望让Tune在多个GPU上并行运行网格搜索的每个试验。我有一台4 GPU的机器，有24个VCPU。当我运行以下代码时，我看到nvidia-smi使用了3个GPU，但它只运行了一个试验。
tune.run("PPO",
config={
"env": "PongNoFrameskip-v4",
"lr": tune.grid_search([0.01, 0.001, 0.0001]),
"num_
浏览 1提问于2019-11-21得票数 1
2回答
关于射线集群和FastAPI服务器之间的重连接过程，我有一个问题。在FastAPI i init/连接到启动事件中的射线集群上：
@app.on_event("startup")
async def init_ray():
...
ray.init(address=f'{ray_head_host}:{ray_head_port}', _redis_password=ray_redis_password, namespace=ray_serve_namespace)
...
在重新启动射线集群的情况下，当我想在某些FastAPI路由中使
浏览 2提问于2021-09-17得票数 2
回答已采纳
我正在使用ray RLlib库来训练多智能体训练器来玩5人一排的游戏。这是零和环境，所以我有一个智能体行为退化的问题(第一个智能体总是赢，5步才能赢)。我有一个想法来改变智能体的学习率:首先训练第一个智能体，第二个是随机的，学习率等于零。在第一个智能体学会如何赢得超过90%的游戏后切换。然后重复，但在构造函数中初始化后，我不能更改学习率。这个是可能的吗？
def gen_policy(GENV, lr=0.001):
config = {
"model": {
"custom_model": 'Gomoku
浏览 5提问于2019-09-01得票数 2
我正在尝试运行python green_wave rllib示例，以了解如何实现RL红绿灯，但我无法运行任何脚本。每次说“试验没有完成”都会给我一个错误，我不知道为什么。 下面是我得到的错误消息： Traceback (most recent call last):
File "green_wave.py", line 295, in <module>
'training_iteration': 200,
File "/home/charlotte/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/
浏览 46提问于2019-09-06得票数 1
我有许多正在运行的pod和分配给它们的水平pod自动缩放器，我使用的集群还可以根据当前负载自动添加和删除节点。
但是我们最近让集群因为OOM错误而离线，这导致了服务中断。
有没有办法监控每个节点上的负载，如果使用率达到节点上内存的80%，Kubernetes不应该在该节点上调度更多的pod，而是等待另一个节点上线。
浏览 1提问于2020-07-01得票数 2
1回答
我有一个非常大的Python程序(大约800行)，它的结构如下：
设置指令，其中我处理用户提供的输入文件，并定义变量/对象，这些变量/对象将是程序执行的全局变量。
Main函数，它利用以前的安装阶段并调用程序的主要附加函数。
附加函数，可以是主函数，也可以是主函数直接调用的函数，也可以是次要函数，因为它们只能由主附加函数调用。
最后几行代码，我在其中处理主函数的结果。
程序是大规模并行的，因为主函数的每次执行都独立于前面和下一个函数。因此，我使用Ray并行地在集群中的多个工作节点上执行主函数。操作系统为CentOS Linux8.2.2004 (Core)，集群执行PB
浏览 5提问于2020-08-21得票数 2
回答已采纳
我正在使用jmeter对我的应用程序进行负载测试，我遇到了这样一种情况:应用程序jvm的cpu使用率达到99%，并且一直保持在那里。应用程序仍然可以工作，我可以登录并做一些活动。但是，可以理解的是，它的速度更慢。
环境的详细信息：
服务器: AMD Optrom，2.20 Ghz，8核，64位，24 GB RAM。Windows Server 2008 R2标准版
应用服务器: jboss-4.0.4.GA
JAVA: jdk1.6.0_25、Java HotSpot(TM) 64位服务器虚拟机
JVM设置：-Xms1G -Xmx10G -XX:MaxNewSize=3G -XX:MaxPer
浏览 0提问于2015-05-12得票数 1
我们有一个大规模的nodejs项目(~1m+用户)，它突然对我们的CPU造成了巨大的打击。(Epyc 24c 2 2ghz) 我们一直在尝试使用分析器调试所有CPU的使用情况(我可以向您展示下面的输出)，无论它是什么，它的行为都非常奇怪。 我们有一个主进程，它产生48个集群，在它们全部加载后，cpu使用率缓慢增长到最大值。在杀死一个星团后，LA根本不会下降。但是，在杀死主进程之后，一切都会恢复正常。 主进程显然不是所有线程的最大值，而杀死一个集群真的应该做到这一点吗？ ? 我们甚至完全停止了应用程序和集群的用户输入，这根本没有减少cpu使用率。 如果你需要的话，我们有很多日志文件可以
浏览 16提问于2019-06-28得票数 0
1回答
我在用牧场主。我已经部署了一个包含1个主节点和3个工作节点的集群。所有机器都是具有2个vCPU、8 8GB内存和80 8GB固态硬盘的VPSes。 设置群集后，Rancher仪表板上的CPU预留数字为15%。启用指标后，我也可以看到CPU使用率数字，现在CPU预留量为44%，CPU使用率为16%。我觉得这些数字太高了。Kubernetes集群自己消耗这么多CPU是正常的吗？ ? ? 深入研究指标，如果发现Rancher使用的网络解决方案- Canal -消耗了几乎10%的CPU资源。这是正常的吗？ ? ? Rancher v2.3.0用户界面v2.3.15 Helm
浏览 33提问于2019-10-16得票数 2
我想并行发出http请求，下面是我的代码(框架)在使用ray时的样子：
@ray.remote
def issue_request(user_id):
r = requests.post(url , json, headers)
ray.get([issue_request.remote(id_token[user_id]) for _ in range(500)])
与下面的代码相比，它的运行速度要慢得多：
def issue_request(user_id):
r = requests.post(url , json, headers)
jobs = []
for i
浏览 0提问于2019-05-16得票数 0
我对CPU不太了解，但我知道它处理组装指令，Windows可以说它的使用率在1-100%之间。一个程序怎么可能使用不到100%的CPU？一条正在执行的指令不会导致它的使用率达到"100%“吗？
它是用软件实现的吗？例如，当Windows运行一个程序时，它是否只是决定允许一个程序运行一定数量的指令，如果是的话，它如何决定哪些程序应该只占总体使用的一部分？
浏览 0提问于2019-09-19得票数 3
回答已采纳
1回答
大家好，我是python和snmp的新手，我想知道如何使用pysnmp来监控系统资源，如CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率和网卡负载？
我正在试验cmdgen.CommandGenerator().getCmd()，但是很难找到能给我返回任何有意义的OID。
我尝试过的一个例子(cpu使用率查询)：
errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds =
cmdgen.CommandGenerator().getCmd(
cmdgen.CommunityData('my-agent', 'public&
浏览 0提问于2012-02-02得票数 2
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我们目前正在调查，为什么我们的集群不对cpu/ram消耗较低的节点进行负载平衡。
修正后，2 Metrics“servicefabric:/_MemoryInMB”和“servicefabric:/_CpuCores”没有出现，()现在这两个指标总是显示所有节点的使用率为0%。看起来集群根本没有报告度量。但据我所知，开发人员不应该手动报告这些指标。(尤其是因为很难衡量它们)
所以..。我在这里有点不知所措。据我所知，所使用的指标是大写字母("Servicefabric:/ .“)。而不是“servicefabric:/”--他们最近刚刚修正了--由于大小写的差异，服务结构没有识别该度量
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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我试着在碎片着色器里写一个简单的射线追踪器。我有这样一个函数，它应该创建一个漫射球体，如下所示：
以下是功能：
vec3 GetRayColor(Ray ray)
{
Ray new_ray = ray;
vec3 FinalColor = vec3(1.0f);
bool IntersectionFound = false;
int hit_times = 0;
for (int i = 0; i < RAY_BOUNCE_LIMIT; i++)
{
RayHitRecord ClosestSphere = IntersectSceneSpheres(new_ra
浏览 1提问于2021-01-06得票数 6
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我正在尝试计算3种不同排序算法的时间。当程序工作时，在任务管理器中，我在此应用程序中的cpu使用率为%12，并且我希望以最大cpu功率运行它。我该怎么做呢？ ..。 auto t1 = Clock::now();
insertionSort(A1, size);
auto t2 = Clock::now();
cout << "insertionSort time: ";
cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(t2 - t1).count() / 1000
浏览 49提问于2019-10-11得票数 2
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我们在5个节点上运行Composer，n1-standard-2集群运行composer-1.11.3-气流-1.10.9。启用私有IP。Python 3被选中。我们目前有大约30个DAG，其中一些包含100多个任务。大多数day每天运行一次。
运行airflow scheduler工作负载的节点始终以大约150%的CPU利用率运行，而不考虑运行任务的数量。降低CPU使用率的唯一方法是删除DAG，直到只剩下5或6(显然不是一个选项)。我们尝试过的是：
我们遵循了这个，详细说明了如何在一个专用节点上运行调度器服务，但是我们找不到减少CPU使用率的配置。我们已经尝试了一个功能像e2-highc
浏览 3提问于2020-08-31得票数 0
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