最近看牛客网发现了CPU 100% 怎么办这个问题，这个问题的重点是定位和解决，会用到Linux和java的的很多命令，所以写篇博客记录和总结一下。
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
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。
使用 GC 技术来进行内存自动管理，避免了手动管理带来的悬挂指针（Dangling Pointer）问题，很大程度上提升了开发效率，从此 GC 技术也一举成名。GC 有着非常悠久的历史，1960 年有着“Lisp 之父”和“人工智能之父”之称的 John McCarthy 就在论文中发布了 GC 算法，60 年以来， GC 技术的发展也突飞猛进，但不管是多么前沿的收集器也都是基于三种基本算法的组合或应用，也就是说 GC 要解决的根本问题这么多年一直都没有变过。
在没有业务实例运行的情况下，在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能。通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢：
在系统遇到各种IO瓶颈，内存使用率高，cpu使用率高等问题时，我们如何来定位错误？linux提供了很多命令来协助我们快速定位到错误，free命令是Linux最常用的命令之一：它可以查看系统的内存状况，包括服务器的总内存，已经使用的内存和剩下未被使用的内存，以及缓冲区和缓存各自占用的内存情况。
线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件，通俗点讲就是：掉“坑”里了，这个“坑”就是线上故障！线上故障的处理过程可以形象地表达为：“踩坑”、“跳坑”、“填坑”、“避坑”。
一天下午，大家都在忙着各自的事情，突然小组人员都同时收到了短信提醒，以为是公司发奖金了，很是开心，咋一看“某某客户服务器cpu使用率100%，请及时处理！”原来是告警短信，同时看到钉钉群里发出了大量的告警信息……
Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。
服务器出现故障是大家都非常关心的，而服务器由CPU，内存，磁盘，主板，电源等多种部件组成，一定会有一定的失效率。本文介绍服务器失效的特性及一些部件的失效标准，探讨降低服务器失效对业务的影响。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
平均数：一系列数字的算术平均值。 中位数：是一组数据的中间值；比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17，中位数为2。
正在和同事在外面吃饭，突然钉钉报警，有一个服务的机器内存飙到百分之90%多。和同事大概聊了一下说是队列累积，机器消费不过来，具体原因也没有深问，又一同事，说看一下是那个对象占的内存，使用jmap，jstat。当时我也在旁边围观，由于之前有看过，我就说jmap在生产环境敢使用吗？
公司的hbase集群早先是基于社区1.2.4版本进行搭建的，在时延表现方面起初并不十分理想，受GC尖刺的影响非常严重，针对P99响应时延也只能给业务提供不高于100毫秒的SLA承诺，因此在公司层面接入hbase的业务普遍还是面向近线或者离线场景，而针对时延响应要求比较高的在线业务则没有办法提供能力支持。
如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面：CPU、内存、磁盘、网络。比如，应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长，这些问题通常可以分为两大类：系统异常 （CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等）业务异常 （服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等）1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题，排查手段⼀般包括以下⼏项，也可以将此理解为排查顺序：业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
前面提到了一个使用jstack的shell脚本，通过命令可以很快地定位到指定线程对应的堆栈信息。
对于一个用户来说，判断一个网站好坏的首要指标就是网站的打开速度。有研究表明：用户打开网站最满意的时间是3秒以下，网站打开时间超过10秒，就会有98%的用户选择直接关闭网站。如此严重的用户流失对于站长和企业来说，都是非常严重的问题：无论你的网站布局有多么合理，素材有多么精美，内容有多么无敌，都再无用武之地。这时候，我们该怎么办？ 在开始分析解决问题前，先得对整个网站系统有个清晰的理解。网站是单机部署，还是多机部署？有没有用到负载均衡？当前网站的QPS多高，各机器负载情况如何？最好能用可视化图形画出清晰
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。
Nginx是著名的Web服务器，性能优异，运行效率远超传统的Apache、Tomcat, 广泛应用于国内外诸多顶级互联网公司。
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：
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
Redis是一个非常火的非关系型数据库，火到什么程度呢？只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的,下面我从个人当面试官的经验，总结几个必须要掌握的知识点。
这次我们来讲讲对象池、连接池的意义，在此之前我们先了解学习一些其他的基础知识，以便我们结合理解池的意义。
很久很久以前，CPU和内存是分离的，内存控制器位于北桥。CPU每次取数据都要经过北桥中转，CPU嫌太慢，于是，把内存控制器直接集成到了自己内部，而北桥则只保留PCIE控制器。再后来，嫌PCIE控制器也离得太远了，就也把它收归麾下，北桥成了光杆司令，于是退出了历史舞台。现在的主板上只有CPU和I/O桥在一唱一和。突然不知哪天，杀出来了个GPU，之前人们也未曾想过GPU除了渲染图像还能做更多事情，甚至被用来挖矿。GPU也要访问内存，但是现在访问内存要从CPU走一圈，GPU不干了，明明是我在计算，CPU只是控制，为啥我要不远万里从CPU那取数据。于是，GPU和NVMe盘开始勾搭上了。欲知详情，往下看。
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。
Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
计算机网络把各地的计算机连接了起来，只要有一台可以上网的终端，比如手机、电脑，就可以访问互联网上任何一台服务器的资源（包括静态资源和动态的服务）。
nginx简介 Nginx (“engine x”) 是一个高性能的HTTP和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。2011年6月1日，nginx 1.0.4发布。 Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及
获取腾讯云服务器后，许多人都会妥善保管FTP密码。既然是密码，那么自然拥有较高的安全系数，在成功获取腾讯云服务之后，应当及时查看账号以及密码，并且将它储存下来，尽量不要直接截图，否则一旦信息泄露，极有可能会损害经济利益，所以就要获取密码，那么腾讯云服务器如何获取ftp密码呢？
最近线上服务平均两周就会出现重启的现象，同时SRE的同事发现重启前服务占用内存非常高，重启后内存下降，可见该服务是逐步耗尽系统内存。给力的SRE同事最后发现是服务所用的框架导致的内存被撑爆了。本文在本地模拟在这次线上问题，并记录这次问题的排查过程
随着并发访问量的不断增加，Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时，它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此，本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结，并提供一些解决方案。
最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二，大数据统计是对海量
应用系统上线运行后，随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升，系统的响应速度通常会越来越慢，尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要，甚至出现应用服务中断的现象，给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明，每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云，如何在云端利用云的优势进行性能优化，是一个值得深入分析的重点问题。
我们都知道Nodejs遵循的是CommonJS规范，当我们require('moduleA')时，模块是怎么通过名字或者路径获取到模块的呢？首先要聊一下模块引用、模块定义、模块标识三个概念。
在没有图形界面的环境下, 要编辑文件, vi是最佳选择 每一个使用linux的程序员,都应该或多或少的学习一些vi的常用命令
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
导语 | 随着技术和数据业务的快速发展，新硬件不断迭代更新，使得成本和性能的均衡——降本提效成为可能。今天，我们特邀 英特尔数据库及大数据资深首席工程师、腾讯云 TVP 程从超老师 为我们带来《新硬件赋能创新——数据发展趋势》的解读，他将带我们了解整个数据处理架构的趋势，一起洞见 NoSQL 数字时代发展的新机遇。
在一个服务器的集群上面，服务器的CPU长时间居高不下，响应的时间也一直很慢，即使扩容了服务器CPU的下降效果也不是很明显。
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
最近公司想要做图片服务器，把图片、文件之类的上传上的文件专门放到一台服务器上。由于用的hessian，所以就想写一个专门上传文件的服务。
MySQL中有个handlersocket，直接跳过数据库处理中的sql分析过程，直接调用存储引擎的接口，可以大幅度提升数据库的性能。我的测试中，使用handlersocket与sql，可以提升约3-5倍，在我的环境中单条“增删改查”可以达到2.5TPS左右，没有作者说得可以达到10万TPS。
http://blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8233565
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