微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
李盖，容器产品中心后台开发，负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务，主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中，常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰，既影响了节点上 Pod 的稳定运行，也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题，平衡各个节点之间的资源使用率，应该基于节点的实际资源利用率监控信息，从以下两个策略入手： 在 Pod 调度阶段，应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行，不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现，在该系统中，优步（Uber）上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今，该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器，自其建立以来，已净减少了超过 12 万个内核的分配，从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步（Uber），我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载，如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
距离上个版本更新仅半个月时间，PerfDog 3.5版本就又马不停蹄的来啦！开发小哥哥在疫情隔离期间的洪荒之力此刻全部爆发。新版本规范化CPU利用率与性能参数命名，同时带来了无法识别连接手机时的帮助引导功能，萌新们再也不怕使用PerfDog时“迷路”了。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
CPU 并非 90% 的时间都在忙着，很大一部分时间在等待，或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿，一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作，其中又以读操作为主。在停顿周期内，不能执行指令，这意味着你的程序不往前走。值得注意的是，图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来，具有普遍现实意义。因此，大多时候 CPU 处于停顿状态，而你却不知道，因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因，可以指导代码优化，提高执行效率，这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
本文主要介绍在 PowerVM 虚拟化环境下，微分区 CPU 利用率的监控方法，并且深入讨论在虚拟化环境下，CPU 的调度原理。 普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中，可以监控 CPU 利用率的命令有很多，最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 单 CPU 线程（SMT OFF），单线程应用的环境下，CPU 利用率的输出结果很容易看懂，如下：User% 代表系统中用户进程占用的 CPU 比率；Sys% 代表系统调用所占的 CPU 比率，Wait% 代
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
以上指标可以根据业务需求自定义和配置。通常，可以使用Kubernetes的水平Pod自动扩展（HPA）功能来实现自动垂直扩缩容。通过创建Pod资源并定义自动扩缩容的策略，可以在Pod资源中设置触发垂直扩缩容的指标和阈值。
导语：腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。
在 K8s 集群治理过程中，常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。
腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU利用率的目的。然而，方案的实际效果却不尽如人意。现有的混部方案始终无法做到离线业务不影响在线，这种影响直接导致多数业务没有办法混部。
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average，如下图所示，它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU利用
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
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%。
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
当我们系统有问题的时候，不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告，看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具，Linux下也有很多相关的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat，sar，iostat，top，tcpdump等等 通过观察这些数据，就可以知道性能问题基本上出在哪里 （1）先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去，
单核时代： 在单核时代，多线程主要是为了提高 CPU 和 IO 设备的综合利用率。举个例子：当只有一个线程工作的时候，会导致 CPU 计算时，IO 设备空闲；进行 IO 操作时，CPU 空闲。可以简单地理解成，这两者的利用率最高都是 50%左右。但是当有两个线程的时候就不一样了，一个线程执行 CPU 计算时，另外一个线程就可以进行 IO 操作，这样 CPU 和 IO 设备两个的利用率就可以在理想情况下达到 100%；
总之，使用多线程可以提高程序的运行效率和响应速度，同时也可以改善程序的结构，使得程序更加易于维护和扩展。
来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）
本篇笔记主要介绍，在freeRTOS环境下，以STM32为例介绍如何快速获取CPU利用率，配合CubeMonitor测试
最近QC同学在跑游戏的过程中发现玩的时间久了游戏会发生闪退，经过搜集信息后排除了功能性bug的
面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战，美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化，他们提出了一种通用高效的部署架构，来解决这种常见的性能瓶颈问题。
今天想起一个几年前学习过的程序，是在《编程之美》中提到的，是作为当时微软的面试题，写一个程序来控制CPU的利用率保持在50%,进一步延伸，能够写出程序来画出CPU利用率的正弦曲线。 这个题目看起来真是奇怪，能够达到这种程度，编程感觉就是出神入化了，但是仔细看看这个题目还是有一些依据可循，也有点小聪明的意思。 首先，对我们来说，能够直观感受CPU利用率就是通过任务管理器来得到的，我们可以大体的观察得到，基本上刷新CPU利用率的情况是按照秒来更新的，任何额外的操作都可能造成CPU的抖动，比如我打开另外一个程序，
实例在新建时，调度器可以根据当时集群状态选择最优节点进行调度，但集群内资源使用状况是动态变化的，集群在一段时间内就会出现不均衡的状态，需要 Descheduler 将节点上已经运行的 pods 迁移到其他节点，使集群内资源分布达到一个比较均衡的状态。有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点：
问题现象：经常远程不上，需要重启才能远程上，远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 为了共同应对气候变化挑战，减缓全球变暖趋势，2015 年 12 月，近 200 个缔约方共同通过了《巴黎协定》（The Paris Agreement），对 2020 年后全球如何应对气候变化做出了行动安排。为实现这一目标，全球多个国家宣布要实现碳中和。 全球气候行动峰会发布的《指数气候行动路线图》显示，数字科技在能源、制造业、农业、建筑、交通等领域的解决方案，可以帮助全球减少 15% 的碳排放，是实现碳减排的关键技术因素。云计算平台是数据中心基础设
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。
来源 | https://www.cnblogs.com/karlMa/p/11356041.html
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的，HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情，破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。 早在 2015 年，谷歌就在其经典论文《Large-scale cluster management at Google with Borg》中披露了它在资源管理和调度方面的实践经验，是最早通过混部技术来提升资源利用率的公司之一。国内多家头部互联网企业也相继实施类似的技术方案，并取得可观的资源利用率提升效果。 随着小红书业务的高速发展，各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时，我们观察到：部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点：
在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率，另外在一些监控工具中你可能也遇见过，那么它是如何计算的呢？在 Nodejs 中我们该如何实现？
TrafficMonitor提供了普通版和Lite版两种版本可用。普通版包含了所有的功能，Lite版本则不包含温度监控、显卡利用率、硬盘利用率等硬件监控功能。普通版运行需要管理员权限，而Lite版本则不需要。
王孝威，FinOps 认证从业者，腾讯云容器服务产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 余宇飞，FinOps 认证从业者，腾讯云专家工程师，从事云原生可观测性、资源管理、降本增效产品的开发。 资源利用率为何都如此之低？ 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率，但如果没有额外的能力支撑，提升的能力十分有限，根据 TKE 团队之前统计的数据：Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析，如下图所示：TKE
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