CPU中的控制单元,控制指令执行的顺序,并不是按照先后顺序执行,而是按照优先级顺序
公司的主打产品是一款跨平台的 App,我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输,我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
zabbix报错排错大全 zabbix报错 1.在启动zabbix-agent 时系统日志输出 PID file /run/zabbix/zabbix_agentd.pid not readable
.NET 7 Preview 3 已发布, .NET 7 的第三个预览版包括对可观察性、启动时间、代码生成、GC Region、Native AOT 编译等方面的增强。
线上的一个Redis实例频繁进行aof重写,进入redis的数据目录,可以看到下面的场景:
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能,总共测试 1000 个请求
对于运维工程师来说,需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌,比如我当前的架构每秒并发是多少,我服务器最大能接受的并发是多少,是什么导致我的性能有问题;如果当前架构快达到性能瓶颈了,是横向扩容性能提升大,还是纵向扩容性能提升大。
查看日志,发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后,热度逐渐退去,但是由大模型带来的产业链高频共振,已经传递了算力层。
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最近因为太忙,时间不够,导致长时间没写笔录,没有好好去总结自己,很不应该,要调整回来。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
可以说,在个人健康问题上,如果你听到了“三高”,那么往往会很难过,“三高”代表的是身体状况的危机。而作为应用系统来说,能被称为“三高”的应用系统,才是真正意义上的牛皮应用。那么应用系统的三高是什么呢? 应用系统的“三高”就是:高性能、高可用性和高稳定性,代表的是应用系统能够长时间的稳定的超高响应耗时的处理任何请求,这就是应用系统的三高。
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
大家在观察压测&日常线上请求的平响、cpu使用时通常都能见到n多的毛刺,有的毛刺凸显并且有规律可循,有的杂乱无章,这些毛刺到底是因为什么产生的,对应的解决解决套路是怎么样的?
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说,总是不能把问题非常显性地展示出来,不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施,只能把问题抛出来,让其他相关团队去查。沟通成本很高。 而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来,给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点,以加快问题的处理进度。 从完整的分析思路上考虑。有两个要点:分段和分层。
此前我们部门已经完成了业务上云的目标,而随着业务请求量的激增,上云应用系统也面临着一些复杂的故障和挑战。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的参考标准进行了介绍,并对常见问题进行了答疑和问题溯源!
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
新版的dubbo-admin 在支持dubbo2.7新特性的同时,还兼容dubbo2.6。基于dubbo2.7的元数据中心,我们可以做一些事情,比如服务测试,在目前版本的dubbo-admin中,其实已经支持这个功能。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义。
2020 年 11 月 16 日,Google 开发者大会 (Google Developer Summit) 在线上举行。本次大会以“代码不止”为主题,全面介绍了产品更新以及一系列面向本地开发者的技术支持内容。本文重点关注了 Google 在 Flutter 和 Android 方面的更新。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
前两天听AI芯片的报告,有位教授提到了基于忆阻器的AI芯片,今早刚好DeepTech深科技里报道了密歇根大学在这方面的进展(基于忆阻器的AI芯片)。借此机会,小豆芽搜集了下相关资料,深入了解下忆阻器。
WordPress 的功能不断的增多,WordPress 运行所需的内存也不断增多,如果内存不够,你在 WordPress 操作的时候,就会碰到像这样的问题"Allowed memory size of xxxxxx bytes exhausted"(允许的内存 xxxx 字节已经用光了),这时候你需要给 WordPress 分配更多的内存。
TSINGSEE青犀视频开发的国标GB28181协议视频智能分析平台EasyGBS已经兼容了采集-存储-展示-告警这四大模块的内容处理,能够为大数据平台的搭建提供视频能力上的支持。目前EasyGBS正在积极进行内核的改版,力求做到更加稳定、更加高质量。
服务器 CPU 负载的异常升高往往会导致服务响应时长增加、任务堆积甚至系统假死、服务中断等问题。因此,稳定和高性能的服务器对于业务的顺利运行至关重要。然而,在日常的服务运维过程中,CPU 高负载却是非常常见的一种故障场景。引起 CPU 高负载的原因也多种多样,以下列举一些常见的原因:
介绍 容器技术是这几年IT界的热门话题,各行各业都在研究如何通过容器提升企业软件开发、交付和管理的效率。Docker和Kubernetes的成功使得仅凭几个人也可以轻易管理一个包含上千台机器的庞大的计算集群,并且在这个庞大的集群上部署各种各样的应用。云计算催生了容器技术,而容器技术也改变了云计算 我在Red Hat参与了各种类型的容器项目,见证了客户使用容器平台满足其各种各样的需求。容器技术的应用可谓百花齐放,范围涉及微服务、DevOps到最近的人工智能和深度学习 过去十多年的云计算的历程,其实是一个“去基
11月20日消息,英伟达(NVIDIA)推出的“Hopper”H100 GPU是目前全球AI巨头极力争夺的“战略资源”,但是由于供应量有限,很多订单都已经排到了2024年。这也迫使一些AI厂商选择考虑其他替代方案,当然H100高昂的价格也是一个影响因素。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环,使得CPU一直在执行相同的操作,导致CPU利用率达到100%。
本文我们将探讨 Redis (远程字典服务器). Redis是一个开源的、内存型的键值存储。它也被看作为一个字典型的数据结构服务器,因为它的键值不仅仅是字符串,也有hash、集合、列表和排序的集合等。 Redis 与Memcached 很类似,但它们之间有一些不同. 特性RedisMemcached在内存中XX复制X 分区X 数据结构X 验证XX发布订阅模型X 数据持久X 虚拟内存X 特性详解 在内存中: Redis将键值存储到主存上以便快速读写存取. 复制: Redis支持主备复制. 数据写
EasyGBS平台可提供流媒体接入、处理、转发等服务,支持内网、公网的监控设备通过国标GB/T28181协议进行视频监控直播。平台可拓展性强,部署灵活,可实现的视频能力有:实时直播、视频录像、语音对讲、云存储、检索及回放、告警、级联等。
一直在用NICEWORDS,而且有几个站的流量还不错,每天有100IP+,前期4.5、6.0相继不能使用,没办法,只好重新使用起3.072。听说这个版本是个经典的版本。 可用了几个免费空间,手动更新时,都出现内存不够的提示。由于是ZEND加过密的代码,又无法看到源文件。 最后只好把网站迁到了收费空间里,用收费空间做这种垃圾站,真心疼呀。 这两天一直在搜这种内存不够的解决方法。 有三种方法: 上网找了方法。有3种办法。 1.直接修改PHP.INI memory_limit = 128M ; 但是我修改了
TSINGSEE青犀视频平台设计中对流媒体的能力考虑的非常全面,既考虑了实时性、也考虑了服务器性能、网络带宽压力,同时也有考虑并发情况的兼顾,此节我们对按需和非按需拉流再做一次解释。
结合我工作中碰到的运维问题,总结一下linux下server常见的运维问题以及定位方式。这里的server主要指自主开发的逻辑server,web srv因为通常采用通用的架构所以问题比较少。
服务器在运行过程中,需要大量的内存容量来支撑,内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候,可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。有需要请联系TG:TW_001
周一早上刚上班,突然大量用户反馈进入网页很慢,登录服务器一看,Redis调用时间严重超时,这样高速的缓存反而变成了短板,由于数据一直没有返回,导致了请求响应变慢。
过去的一年是全球半导体收入二十年来降幅最大的一年,排名前十的芯片供应商中有八家遭遇了营收下滑。但在2019年,英特尔却开始逆势发展,在这个半导体业务充满坎坷挑战的时期,其长期多元化战略为公司带来了红利,实现了营收增长并重新夺回了市场的头把交椅。
最近经常在线上排查一些问题,在大多数情况下,都是代码写的业务逻辑有问题;还有一些情况是内存上导致的问题,如 OOM 或者由于数据量大导致的一些问题;但是很少会关注,但常常又会瞟一眼的,这个关注点就是 CPU。
httpclient一只read time out,使用jmx 产看内存是每天都在上升的。
早在 2015 年,Linux 内核就已支持 x86/x86_64 的 UEFI 镜像内存功能,而对于华为来说,为 AArch64 添加该功能也是他们一直在努力的事情。4 月 14 日,华为工程师 Wupeng Ma 发布了最新补丁集,实现了对 AArch64 硬件的这种 Linux 镜像内存支持。
今天测试同学反馈API耗时很长,超过3秒的比例很高。 查看日志发现,小部分请求耗时比较大,约2秒左右,但是比例不高,与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了(进程假死),对请求没有响应,也没有拒绝,重启后问题缓解。 因为第一次出现,没有引起重视。但是过了几个小时候,相同的问题又出现在另外一台服务器上,狗日的墨菲定律。
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