下班前的一个CPU负载过高问题 背景介绍： 今天双十一，公司的某个业务在7:00钟有个活动。...问题现象： 下午大概6点40下班的时候，服务器开始频繁报警，报警的内容是"存在未使用索引的慢日志"。...解决的过程： 第一阶段： 6:40查看监控，发现CPU的使用率已经有点高了，但是没有到达100%，大概60%~70%左右。...3、重新审视当前的状况，还是把目标定位在了慢查询上，因为上一步仅仅是关掉了慢查询的一个报警机制，没有从本质上解决慢查询的问题。...7、于是同事立马在上面添加了相关的索引，添加完索引之后，问题立即得到了彻底的解决，监控的数据也下来了，CPU的使用率下降到20%以内。
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。...本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。1. 监控CPU负载情况首先，我们需要使用监控工具来监测服务器的CPU负载情况。常用的监控工具包括top、htop、sysstat等。...从输出结果可以看出，该进程的CPU使用率较高，且正在执行一个JDBC操作。4. 解决问题最后，根据分析结果来解决CPU负载过高的问题。...增加服务器硬件资源，例如添加更多的CPU或内存。需要注意的是，在解决CPU负载过高问题时，我们应该尽可能保证系统的稳定性和可用性。...通过监控工具、进程列表和堆栈信息等方式，我们可以快速诊断和解决CPU负载过高的问题。在解决问题时，我们应该根据具体情况制定合理的解决方案，并注意保证系统的稳定性和可用性。
vue-router 多个路由地址绑定一个组件造成 created 不执行的解决方法 需求分析 导航上有2个菜单，指向的是同一个列表，但是是不同的状态。...如果想学习vue但不是很熟悉的同学，可以参看我的vue相关博客 Vue2+VueRouter2+webpack 构建项目实战 为说明核心问题，只放出核心代码。其他代码请自行脑补。...装模作样总结原因 虽然路由地址变化了，但是还是只想的是同一个组件，而created是创建组件的时候执行，这个钩子根本就不适用啊。。。...一页一页的翻看官方文档，终于找到了解决方法，参看 响应路由参数的变化 最终解决方案 其他设置和方案2一样，页面代码如下： 页面代码 created () { console.log(this.getStatus...$route.path)) } } 小结 我这种够用就行的学习方案很不合适，需要把所有的文档都细看一遍，然后解决问题的时候才能有准确的方向。。。说啥呢，都是无知惹的祸。。。。
01 线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码 解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。...前面记下的TID是一个十进制数，不能直接使用，需要转化为十六进制数。 第3步，使用 printf 命令将TID转换为十六进制数，如下图所示。 这样就得到了真正占用CPU过高的线程ID。...针对这个问题，我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照，根据快照日志排查问题代码。...如果你没有实际解决过类似问题，则可以说一下自己的思路，只要大体思路和方向是对的，那么在遇到类似问题的时候，可以利用网络上的资料去逐步尝试解决。...因此，当并发量过高扛不住的时候，可以优先采用缓存来缓解负载压力。比如将读取频繁的数据写到缓存中，将动态页面静态化。
线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码? 解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。 第1步，使用top命令找到占用CPU高的进程。...前面记下的TID是一个十进制数，不能直接使用，需要转化为十六进制数。 第3步，使用 printf 命令将TID转换为十六进制数，如下图所示。 这样就得到了真正占用CPU过高的线程ID。...针对这个问题，我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照，根据快照日志排查问题代码。...如果你没有实际解决过类似问题，则可以说一下自己的思路，只要大体思路和方向是对的，那么在遇到类似问题的时候，可以利用网络上的资料去逐步尝试解决。...因此，当并发量过高扛不住的时候，可以优先采用缓存来缓解负载压力。比如将读取频繁的数据写到缓存中，将动态页面静态化。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。...CPU、内存、硬盘、外部存储系统和网络基础设施，这些软件运行必不可少的硬件。 无论软件或者硬件中的任何一个组件都是潜在的问题来源。...在不清楚组件使用场景或者没有提供清晰线索的情况下，即便其中一个组件的性能问题，也可能是复杂而神秘的。我们看到 SQL 查询最近突然变慢了，是数据库的问题，还是自身业务数据导致？...另一个复杂的因素是好或坏性能可能是主观的：一个用户不可接受的延迟可能对另一个用户是可以接受的。如果没有明确识别问题的方法，不仅很难知道问题是否存在，而且很难知道问题何时得到解决，如何才算解决。...自己曾经碰到过一个团队，出现了CPU占用率过高的问题，发现他们数据每次存储到数据之前都要进行一次数据zip压缩，目的是防止占用过多磁盘存储资源。
前言 在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。...为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。 本文将详细介绍如何诊断和处理生产环境服务器变慢的问题。...一、CPU利用率 CPU利用率过高或者CPU利用率过低，都会影响程序的处理效率。...针对这个问题，我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照，根据快照日志排查问题代码。...详细流程可以参考我的这篇文章： 如何定位当生产环境CPU飙升的时候的问题 二、磁盘I/O效率 在程序运行过程中会直接或者间接涉及一些与磁盘I/O相关的操作，比如程序直接读/写磁盘或者程序依赖的第三方组件对磁盘进行持久化存储
另一个挑战是，日志文件通常被设计为表示单个事件流。然而，来自多个源的消息可能在运行时(来自多线程或多进程)和静态模块交错。对于运行时的交织，线程 ID 不能解决问题，因为可以为独立任务重用线程。...其中，有两种上下文在性能分析中特别有用: 出现性能数字的环境和系统的工作负载。 性能问题通常由组件之间的交互引起，为了揭示这些交互，可能必须综合来自多个源生成的异构日志的信息。合成可能是一个挑战。...另外，对一个组件无害的事件(例如，将日志刷新到磁盘)可能会对另一个组件造成严重问题(例如，I/O的资源竞争)。由于引起问题的组件不太可能记录事件，因此可能很难捕获这个根本原因。...这只是所出现困难中的一小部分。 解决这个问题的一个方法是计算影响力，通过寻找令人惊讶的、在时间上相关的行为来推断组件或组件之间的关系。...第三个挑战是，尽管各种分析和统计建模技术可以挖掘大量的日志数据，但它们并不总能提供可操作的洞察力。例如，统计技术可以揭示工作负载中的异常或者系统的 CPU 利用率过高，但是不能解释如何处理它。
六、性能优化策略为了优化锁带来的性能影响，可以采取以下策略：锁分离：将锁分解为更细粒度的锁，以减少争用。锁粗化：在适当的场景下，将多个细粒度锁合并为一个粗粒度锁。...吞吐量监控：监控单位时间内队列的生产者和消费者操作的次数，以评估系统的处理能力。错误和异常监控：监控队列操作中出现的错误和异常，以便及时发现并解决问题。...资源隔离：对于不同的业务线程池，可以进行资源隔离，避免一个业务线程池的高负载影响到其他业务线程池。通过上述方法，可以在高并发环境下优化线程池的配置，以提高系统的稳定性和性能。...资源隔离具体是如何操作的资源隔离通常涉及以下几个方面：线程池隔离：为不同的业务逻辑或服务创建独立的线程池，避免一个服务的高负载影响到其他服务。...内存隔离：为不同的服务或组件分配独立的内存区域，防止内存泄漏或内存溢出影响到其他服务。CPU隔离：在多核处理器的系统中，可以为不同的服务或组件分配独立的CPU核心或CPU时间片，以保证关键服务的性能。
其目标是实现一个去中心化、自适应的弹性消费网络，以解决系统中出现的局部积压问题。 2任务调度是跨机消费的核心问题 ? 下面逐一进行讨论。...3拉任务还是推任务 MQ 1.0 下，MQ 可以准确观察到本机 Worker 的负载状态，并由其将任务推送给空闲的 Worker 进行处理。推送的方式可以将任务的处理延时做到极低。...为此，我们实现了广播模式，将 MQ 产生的积压量信息作为一个消息，广播给 多个Worker。 ? 它在实现上如何满足高效的积压通知要求呢？...虽然这种处理模式并不适用于所有逻辑，但作为组件功能的一部分，它提供了一种新的解决问题的能力。...3前向限速 基于 CPU 使用率的流控： 该限速策略很好理解，就是在 CPU 使用率过高时，降低任务处理速度，以将 CPU 资源优先用于保证队列的缓存能力。 ?
近期博主在参与一个 Spring Cloud 搭建，版本为 Hoxton.SR12，服务注册发现组件为 Nacos 的老项目时，发现项目负载均衡组件 Ribbon 的负载均衡规则在某些场景下不够完美，...本文将介绍在服务提供者为 Nacos的环境下，如何将 Ribbon 默认的负载均衡规则替换为 NacosRule 并进行相应的配置。...说人话就是它能够支持同一机房里的服务相互访问，避免跨机房调用。 跨机房访问会因为机房之间的物理距离太远，造成请求延时过高的问题。...权重设置为0则完全不会被访问可以看到 NacosRule 在解决跨机房访问的延迟问题上，还解决了我们服务发布时，不能及时感知服务下线的问题。...大家也可以选择升级到 Spring Cloud 的高版本中，使用 spring-cloud-starter-loadbalancer 组件解决这个问题。
近期博主在参与一个 Spring Cloud 搭建，版本为 Hoxton.SR12，服务注册发现组件为 Nacos 的老项目时，发现项目负载均衡组件 Ribbon 的负载均衡规则在某些场景下不够完美，比如新版本上线...本文将介绍在服务提供者为 Nacos的环境下，如何将 Ribbon 默认的负载均衡规则替换为 NacosRule 并进行相应的配置。...说人话就是它能够支持同一机房里的服务相互访问，避免跨机房调用。 跨机房访问会因为机房之间的物理距离太远，造成请求延时过高的问题。...，权重设置为0则完全不会被访问 可以看到 NacosRule 在解决跨机房访问的延迟问题上，还解决了我们服务发布时，不能及时感知服务下线的问题。...大家也可以选择升级到 Spring Cloud 的高版本中，使用 spring-cloud-starter-loadbalancer 组件解决这个问题。 ·END·
中间件：为开发者提供便利，屏蔽复杂的底层的一类框架组件。如服务管理通信、序列化、负载均衡等组件。 ?...数据库读写分离 应用层的问题暂时解决了，但是此时数据库又顶不住了。那该如何做呢？只是简单的增加数据库的服务器拉提供存储和访问能力么？那肯定不行，这样数据就不一致了。所以我们需要将数据库分为读库和写库。...： 水平拆分：将同一个表中的数据拆分至多个数据库中 垂直拆分：将不同业务的数据放到不同的数据库中 ?...当然是可以的，只不过我们需要先将应用拆分为多个子系统（一般是根据业务）： ? 随着应用拆分随之而来的问题是，公用的代码如何处理？各服务之间如何通信？...为防止过高的并发量造成服务器负载过高而出现故障，应对接口限流，同时，当某个或多个服务出现故障时，应当服务降级，避免拖累整个应用。比如支付时因网络故障等导致无法支付，但搜索商品和下单仍然可用。
本篇文章假定机器只有一个名字为 eth0 的 interface，如果有多个 interface 或者 interface 的名字不是 eth0，请按照实际情况进行分析。...、IO 负载过高都有可能导致网络丢包，比如 CPU 如果负载过高，系统没有时间进行报文的 checksum 计算、复制内存等操作，从而导致网卡或者 socket buffer 出丢包；memory 负载过高...，会应用程序处理过慢，无法及时处理报文；IO 负载过高，CPU 都用来响应 IO wait，没有时间处理缓存中的 UDP 报文。...linux 系统本身就是相互关联的系统，任何一个组件出现问题都有可能影响到其他组件的正常运行。对于系统负载过高，要么是应用程序有问题，要么是系统不足。...当然，也可以在应用层做重试、去重保证可靠性 如果发现服务器丢包，首先通过监控查看系统负载是否过高，先想办法把负载降低再看丢包问题是否消失 如果系统负载过高，UDP 丢包是没有有效解决方案的。
本篇文章假定机器只有一个名字为 eth0 的 interface，如果有多个 interface 或者 interface 的名字不是 eth0，请按照实际情况进行分析。...-w net.core.netdev_max_backlog=2000 系统负载过高 系统 CPU、memory、IO 负载过高都有可能导致网络丢包，比如 CPU 如果负载过高，系统没有时间进行报文的...checksum 计算、复制内存等操作，从而导致网卡或者 socket buffer 出丢包；memory 负载过高，会应用程序处理过慢，无法及时处理报文；IO 负载过高，CPU 都用来响应 IO wait...linux 系统本身就是相互关联的系统，任何一个组件出现问题都有可能影响到其他组件的正常运行。对于系统负载过高，要么是应用程序有问题，要么是系统不足。...当然，也可以在应用层做重试、去重保证可靠性 如果发现服务器丢包，首先通过监控查看系统负载是否过高，先想办法把负载降低再看丢包问题是否消失 如果系统负载过高，UDP 丢包是没有有效解决方案的。
加入预测值过低，你的数据库就在负载中倒下，从而导致停机。如果预测值过高，或者流量猛增，你就会浪费钱在这些空闲的服务器上。能否有更好的办法呢？ 无服务器意味着你无需考虑服务器的问题。...一种可能的解决方法是为每一个租户提供一套自己的隔离进程，同时运行 SQL 和键值层。但是，这造成另一个问题：我们不能在租户之间共享键值存储。...这样就消除了对租户架构的一个主要优点：有效地将许多小型租户的数据打包到共享的存储层中。 考虑过这个问题后，我们认识到，通过分离一些组件并共享其他组件，可以很好的解决这个难题。...但是，如果最近的 CPU 使用峰值甚至超过了较高的超额配置阈值，那么 Autoscaler 可以通过增加 SQL pod 超出基线的数量来解决这个问题。...在未为租户分配 SQL pod 的情况下，租户如何连接集群？要回答这个问题，请记住每个无服务器集群都有一组代理 pod 正在运行。
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