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 Vine提供了全新Vue组件书写方式，主要的卖点是可以在一个文件里面写多个vue组件。...相信你最近应该看到了不少介绍Vue Vine的文章，这篇文章我们另辟蹊径来讲讲Vue Vine是如何实现在一个文件里面写多个vue组件。...想必细心的你已经发现了在同一个文件里面定义的多个组件经过编译后，从常规的export default导出一个默认的vue组件对象变成了export导出多个具名的vue组件对象。...接下来我们将通过debug的方式带你搞清楚Vue Vine是如何实现一个文件内导出多个vue组件对象。 createVinePlugin函数 我们遇见的第一个问题是需要找到从哪里开始着手debug？...来看一下官方文档是接入vue vine的，如下图： 从上图中可以看到vine是一个vite插件，以插件的形式起作用的。
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
在动态测试过程中可以发现许多不同的性能效率失效模式，以下是一些常见故障(包括系统崩溃)的示例及其典型原因。一、在所有负载水平下响应缓慢在某些情况下，无论负载如何，系统响应速度都慢到不可被用户接受。...原因可能是存在一个或多个资源饱和以及后台负载变化等潜在缺陷。三、随着时间的推移，响应降低在某些情况下，随着时间的推移，系统响应速度会逐渐或快速降低。...面对这种情况，必须评估和修改组件A中的代码模块，即进行性能分析，以确保能够达到要求的更新率。性能效率失效是指软件系统在处理请求时表现出的响应时间过长、资源使用率过高或者吞吐量不足等问题。...八、负载下的稳定性差错误处理不当：异常情况下没有适当的错误处理机制，导致系统崩溃或服务中断。缺乏容错性：单点故障没有冗余措施，一旦某个组件失败，整个系统可能受到影响。...为了预防和解决这些问题，通常需要进行定期的性能测试，包括但不限于压力测试、负载测试和耐久性测试，并结合代码审查、架构优化以及合理配置来提高系统的性能效率。
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。
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。
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·
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