对于分析性大数据存储系统来说,在业界有个很普遍的认识,类似大数据Greenplum,Postgrasql ,Clickhouse等存储系统不支持高并发写入和读取。因此使用这类的大数据存储系统都需特别注意一些使用问题,避免集群服务不可用。
CPU(中央处理器, Central Processing Unit)占用率可以分为系统CPU占用率和任务CPU占用率两种。
比如一秒内有100个cpu时间片,这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用,就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
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。
最近看了一下部署游戏后台的服务器状况,发现我的一个Java程序其占用的CPU时长超过100%,排查后发现竟是Disruptor引起的,让我们来看看究竟为什么Disruptor会有这样的表现。
经验丰富的架构师,懂得如何配置这些参数,使得系统的性能达到最优:有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。
CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题,它是一个与具体技术无关的普遍挑战。
docker 利用 Linux 内核的 cgroup 功能,实现对容器的资源使用限制,通过将容器内的进程 PID号 加入同一个以容器ID为开头命名的cgroup控制组内,实现容器进程的资源限制
本文将解释如何最大程度压榨 WriteableBitmap 在 WPF 下的性能。
感觉整个cpu的占用率是锁死的,实际上我登录用户的cpu占用率只有40多点。通过第三方工具看到的cpu占用率则更少:
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。 二、共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 问:工作线程数是不是设置的越大越好? 答:肯定不是的 服务器CPU核数有限,能够同
工作线程数究竟要设置为多少 | 架构师之路
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。 二、一些共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 提问:工作线程数是不是设置的越大越好? 回答:肯定不是的 1)一来服务器CPU
1、在Linux中启动项目:java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
图:优化前(我的电脑是四核cpu,所以单线程无限无阻塞循环占用率不会达到100%)
监控系统状态 vmstat 命令,监控系统状态 用法 vmstat 1 关键的几列:r ,b,swpd,si,so,bi,us,wa vmstat命令 用 w 命令查看系统的负载,当系统的负载值偏高时, 比如:数值大于CPU核数,那说明CPU不够用了,就需要去思考是什么原因导致的?我的进程在干什么?有哪些任务在使用CPU呢? vmstat 命令,可以查看到CPU、内存、虚拟磁盘交换分区、I/O(就是你的磁盘)、系统进程等 格式 : vmstat 1 表示每一秒动态显示一次 数字1表示:每
目前市场上的虚拟化技术种类很多,例如moby(docker)、LXC、RKT等等。在带来方便应用部署和资源充分利用的好处的同时,如何监控相应Container及其内部应用进程成为运维人员不可避免遇到的新情况。UAV.Container从虚拟化技术的基础原理和Linux操作系统的内核特性出发,得到Container容器和内部进程的各维度监控数据,使无论是虚拟机或物理机运维人员,还是业务运维人员角度,都能得到合适的监控维度。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。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。
这个告警信息说明 kube-proxy 容器被 throttling 了,然而查看该容器的资源使用历史信息,发现该容器以及容器所在的节点的 CPU 资源使用率都不高:
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了,内存高了,io高了等问题,这里最明显的表现就是相关的监控指标了,对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
如果网管需要主动监测CPU使用率,可通过OID:1.3.6.1.4.1.2011.5.25.31.1.1.1.1.5获取。
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
公司连续2天服务器告警CPU使用率过高问题,查看日志无果,尝试使用top命令排查问题。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
第一行:系统时间 21:53:29、运行时间:up 8 day、当前连接数:1 user 、 负载均衡(uptime): load average:0.052,0.32,0.35 average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。 load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数,然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量,结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了 第二行:Tasks — 任务(进程) 总进程:115 total、运行;1 running、休眠:111 sleep 、停止: 0 stopped 、僵尸进程:1 zombie 第三行:CPU状态
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗? 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗? 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高? 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少? 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗? 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy?
这是一个速度决定一切的时代,我们的生活在不断地数字化,线下的流程依然在持续向线上转移,转移过程中,作为工程师,我们会碰到各种各样的性能问题。
2、假如进程申请100m的内存,但实际只使用了10m,那么它会增长100m,而不是实际的使用量
看到第一行数据0(topLevel),topLevel包含整个trace周期。Incl Cup Time% 为100% 实际消耗cpu时间为1539.420。展开后看到在这个trace周期中,第一层所调用的方法。如:performStart() 最终会调用到onStart()方法,包括代码中启动新 的线程Thread.start() ,打印日志方法TraceViewTestActivity.log
众所周知,Redis是一种内存级kv数据库,所有的操作都是在内存里面进行,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库,但是其数据可以持久化,而且支持丰富的数据类型。
1. 测试环境2. 测试结果2.1 Netty2.2 Vert.x2.3 Undertow2.4 Jetty2.5 Grizzly2.6 Spray2.7 Node.js2.8 Go3. 测试结果分析
打开电脑的任务管理器,看着跳动的CPU使用率,发现很舒服。每一个线程占用了多少CPU清清楚楚,也就能针对性的确认为啥你的电脑跑的慢了。
最近看了一个虚机的CPU使用情况,使用mpstat -P ALL命令查看系统的CPU情况(该系统只有一个CPU core),发现该CPU的%usr长期维持在70%左右,且%sys也长期维持在20%左右:
负载均衡(uptime) load average: 0.00, 0.00, 0.00
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。
对于内存监控,在top里我们要时刻监控第五行swap交换分区的used,如果这个数值在不断的变化,表示内核在不断进行内存和swap的数据交换,说明内存真的不够用了。
在本系列前面的文章《实时性迷思(2)——“时间片轮转”的沙子》中,我们详细介绍了实时性的概念、澄清了一些常见的误解并介绍了一种评估实时性任务对CPU资源占用的方法,即:
我们都知道Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,这些数据就会变成过期数据,这个时候就需要进行删除,这里需要注意一下,这个与淘汰策略不同,淘汰策略是指当内存被占满了之后,这时就有必要将一些数据清理淘汰掉。
如上图所示,在 下午3:45 分之前,CPU 的使用率明显飙高,最高飙到近 100%,为什么会出现这样的现象呢?
定义:平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之,要计算 CPU 负载的值,只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程(休眠状态),僵尸或停止的过程。
2:使用top -p pid 针对你所要查的pid查看这个进程的CPU和内存以及负载情况
PS:一般的生产服务器CPU稳定在80-85以内,不会让资源利用率太高,也不会太低,资源利用率很高的话,留一些剩余的空间,证明你的机器买了那么多可能就是浪费,CPU和内存都是一样的。在高并发的情况,一般都是需要提前做优化,做测试的,往往有时候大家的一些编码习惯导致的出其不意的问题。网络突然慢了,请求慢了,都可以按照这个思路来定位问题。
深度学习的加速上,除了对训练和推理过程的加速之外,还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键,因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
最近腾讯云有台服务器有几次登陆的时候和以前比稍微慢了点,就用 Xshell 连接上去看了一下 CPU 的占用情况,同时观察腾讯云服务器后台的 CPU 实时监测,二者结合起来看看目前这台云服务器的运行情况如何,索性把过程写出来分享给新手,希望能帮到你们。 监测 CPU 和内存占用可以用安全狗之类的软件客户端在本地电脑实现,那样同样需要安装服务器端,会占用一些资源;不爱安装软件或者偶尔才观察一次的可以看看下面手动的办法。 首先这台云服务器用的是 lnmp1.4 的生产环境,从购买到现在有 6 个多月没重启了,这
火绒在进行全盘扫描时,对CPU资源占用较高。很多用户表示不理解,认为CPU占用高是“异常现象”。其实,大家大可不必担心,CPU是一台计算机的运算核心,所有程序的计算都离不开CPU。火绒全盘扫描“CPU占用高”,是因为此刻火绒正在利用CPU资源做大量计算。
S:进程的状态,S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负
突然收到运维告警邮件,线上的一台负责处理定时任务的服务器CPU飙升到了100%,立马放下手头工作开始了紧张的排查工作。
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