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。
1、在Linux中启动项目：java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
首先大家可以先短暂思考一下，程序员的水平高和低可以怎么辨别？高水平的程序员长什么样子，低水平的程序员又长什么样子？
所谓Apache出现CPU高占用率就是指Apache在一段时间内持续占用很高的CPU使用率，甚至达到CPU100％，这个时候造成网站无法访问。解决的方法就是仔细观察Apache的日志文件，查阅错误的信息。 下面针对几种错误信息进行分析并给出解决的方法： 1.Apache与WinSockv2相冲突 Apache官方提供的手册中提到，在Windows系统下Apache2.x为了提高性能而使用了MicrosoftWinSockv2API，但是一些常见的防火墙软件会破坏他的正确性，从而使得Apache出现死循环操作造成CPU100％。 可以依次采用下面的方法来解决上问题，如果进行了一步还有问题就继续下一步： 1)在httpd.conf文件中使用Win32DisableAcceptEx禁止Apache使用MicrosoftWinSockv2API： Win32DisableAcceptEx#禁止使用AcceptEx() 2)使用SystemRepairEngineer(SREng)查看WinSocket供应者，如果出现非MS的陌生项则将其删除，并使用软件的“重置WinSocket”按钮进行重置。 3)卸载与Apache相冲突的杀毒软件或防火墙软件。 如果进行上面的三个步骤之后还有问题，那应该看看是不是还有下面的错误。 2.是否加载了第三方模块(so文件) Apache2.x要求所有的第三方模块都必须是线程安全的，但有很多第三方的模块可能存在内存泄露，因此时间一长就可以极大的消耗Apache资源。所以可以采用将所有的第三方模块逐个关闭的方法看看运行一段时间之后Apache对资源的占用是否有所改善。 3.“Terminating1threadsthatfailedtoexit”错误 上面错误中的数字1有可能是其他数字，造成这个错误的原因是Apache在关闭并发线程的时候出现线程溢出，从而造成内存泄露，表现出来的就是Apache所占用的系统资源持续增长。 具体来说，Apache的子进程在结束当前请求之前会首先将所有的并发线程进行关闭，在关闭的时候会等待3分钟，如果3分钟之内没有将所有的线程关闭则会抛出上述的错误提示，然后强制关闭。这样就造成了内存溢出，时间一长会使得Apache所占用资源持续增长直到无法工作。这个时候可以适当将MaxRequestsPerChild的值降低，使得Apache子进程所并发的线程数量减少，从而降低该错误出现的几率。 但是这种方式并不能彻底解决问题，幸好Apache2.0.x的最新版本(2.0.63)解决了之前版本的这个问题，如果3分钟之内有线程没有关闭的话会自动根据时间情况再增加等待结束的时间直到最终将所有的线程结束。日志文件中会出现类似下面的信息： Child1952:Waiting150moresecondsfor2workerthreadstofinish. Child1952:Waiting120moresecondsfor1workerthreadstofinish. Child1952:Allworkerthreadshaveexited. 4.“file.//server//mpm//winnt//child.c,line1078,assertion“(rv>=0)&&(rv 这个错误是Apache的一个bug(#11997)，可以通过Win32DisableAcceptEx禁止Apache使用WinSocketv2来避免此bug，具体设置见前述。 5.PHP5.2.1以上版本的libmysql.dll与MySQL5不兼容 PHP5.2.1以后的新版本(截止目前最新版本为5.2.5)中用于连接MySQL的libmysql.dll组件与MySQL5不兼容，在Apache中运行PHP的时候会造成Apache产生CPU100%的问题。 解决的方法就是从http://www.php.net/releases/下载5.2.1版本，将压缩包中的libmysql.dll文件覆盖现在的文件，然后重启Apache就可以了。 6.病毒或木马程序命名为Apache.exe 有的时候病毒或木马程序会将其名称命名为Apache.exe文件达到一种掩饰的目的，这个时候使用第三方进程分析器查看进程的路径然后将其删除或使用杀毒软件清除就可以了。 7.程序编写不严谨造成死循环等错误 如果上面的问题都不存在Apache依然产生CPU100%的问题的话，通常来说就应该是Web程序自身的问题了，例如死循环等等。这个时候需要在日志中设置HTTP请求的文件及执行的时间，然后查找出执行时间比较长的地址进行分析排查。
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
最近随着下一代NVIDIA Ampere计算架构全新发布，腾讯云作为国内云厂商的领导者，将成为业内率先推出采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的云服务实例的云厂商之一。为企业在深度学习训练与推理、高性能计算、数据分析、视频分析等领域提供更高性能的计算资源，同时进一步降低企业的使用成本，帮助企业更快投入市场。 腾讯云即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU，为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速，以应对各种各样复杂的计算挑
菩提：NFV不需要硬加速吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：不需要吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：不需要吗？ 至尊宝：需要吗？ 菩提：哎，我是跟你研究研究嘛，干嘛那么认真呢？不需要吗？ 最近，由于工作的需要，
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
NVIDIA 发布了基于新一代 Ampere 架构的多款 GPU 加速器 A100、A10，相较于上一代有显著的算力提升。腾讯云作为国内领先的云计算服务商，是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 云服务器的云厂商之一，进一步提升客户的训练、推理效率。
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架也已经上线灰度一周了，小范围上线了2500台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概2-4亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。借着这次压测，刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件，里面很多东西还是第一次用，免不得会出一些问题。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。
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冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。 据了解，TurboTransformers源于腾讯内部对开源协同的推动。2019年初，腾讯技术委员会成立，下设开源协同、自研上云两个项目组和对外开源管理办公室，以此来促进内部代码的开放共享和协同共建。TurboTransf
部门:基础架构部门 岗位:java后台研发 地点:杭州 面试总共有三面 一面: 项目，springioc 源码，spring生明式事物 源码分析，jvm调优，redis调优，三次握手第二个syn作用，捎带延时ack机制。还有一些具体忘了！面了很久了滴滴隔一个星期一面。 时间:1个小时左右 二面: 项目，cpu100如何定位，condition源码分析，环形链表，redis集群，一致性哈希算法。最短子序列问题。只能记得这么多了。。 时间:40分钟左右 三面: 目前拿了offer状况，实习时候做了什么，碰到什
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架（点击可跳转到开源地址）也已经上线灰度一周了，小范围上线了几千台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概几亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。借着这次压测，刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件，里面很多东西还是第一次用，免不得会出一些问题。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
这个话题老生长谈了，在面试中必然考核的能力中，我个人认为解决问题能力是排第一位的，比学习能力优先级更高。解决问题的能力既能看出程序员的思维能力，应变能力，探索能力等，又可以看出他的经验。如果解决问题能力不佳是无法通过面试的。 这里举个例子，假如我执行了一个PHP的脚本，如php test.php，预期是可以返回一个字符串。但执行后没有任何信息输出，这时候通过什么方法能知道程序错在哪里？这里可以将解决问题能力分为8个等级，越到后面的表示能力越强。 Lv0 查看PHP错误信息 程序没有达到预期效果，证明代码出错了，看PHP的错误信息是第一步。如果直接忽略错误信息，表明这个人不适合担任专业的程序员岗位。有些情况下php.ini配置中关闭了错误显示，需要修改php.ini打开错误信息，或者错误信息被导出到了日志文件，这种情况可以直接tailf php_error.log来看错误信息。 拿到错误信息后直接定位到程序代码问题，或者到Google/百度搜索，即可解决问题。 注：打开错误显示的方法是
原文出处： 韩天峰（@韩天峰-Rango） 这个话题老生长谈了，在面试中必然考核的能力中，我个人认为解决问题能力是排第一位的，比学习能力优先级更高。解决问题的能力既能看出程序员的思维能力，应变能力，探索能力等，又可以看出他的经验。如果解决问题能力不佳是无法通过面试的。 这里举个例子，假如我执行了一个PHP的脚本，如php test.php，预期是可以返回一个字符串。但执行后没有任何信息输出，这时候通过什么方法能知道程序错在哪里？这里可以将解决问题能力分为8个等级，越到后面的表示能力越强。 Lv0 查看P
一个redis 程序占用cpu 46%,虽然redis-server 有定时清理过期的键,但也不会占用这么高的CPU吧,一般都是0.3% 看看这个进程什么鬼 systemctl status 14561 然后找到了它的父亲进程
“Claude 3、Gemini 1.5，是要把RAG（检索增强生成）给搞死了吗？”
有一次早上发现测试服务被容器kill了，查看日志发现是每天都会被容器 kill -9两次。
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%。
网卡（Network Interface Card，简称NIC）是将电脑接入局域网的设备，网卡插在计算机主板的总 线插槽中，负责将用户要传递的数据转换为网络设备能够识别的格式，通过网络介质传输。
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日－8月15日在北京国际会议中心召开。
在云计算市场持续发展给服务器产品提出新要求的同时，来自企业数字化转型升级的需求同样也在加速云服务的变革。
本文介绍了基因测序技术的原理、应用和腾讯云在基因计算领域的解决方案，包括弹性计算、异构加速、算法优化等方面，旨在推动基因测序技术在医疗、农业、遗传等领域的广泛应用。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
👉腾小云导读 随着ChatGPT的兴起，人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下，模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势，我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户，以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 👉看目录，点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略 1.2 统一视角存储管理 1.3 统一视角存
本文介绍了 FPGA 在深度学习领域的应用，包括基于 FPGA 的硬件加速、基于 FPGA 的数据中心、基于 FPGA 的边缘计算以及基于 FPGA 的智能视频分析。同时，文章还介绍了腾讯云 FPGA 云服务，该服务可帮助用户快速部署 FPGA 加速，提高应用程序性能，降低成本。
前言 2022年9月2日，第二届SmartNIC & DPU技术创新峰会在北京成功举办。 去年在第一届峰会上，腾讯以《从SmartNIC到DPU，腾讯自研智能网卡的“小才大用”》为分享主题，介绍了腾讯云为解决单服务器“核爆炸”，CVM和Bare metal统一算力底座，降低总体成本为目的，自研了水杉和银杉两代DPU。 今年在水杉和银杉已经历长时间上线和运营挑战的背景下，腾讯在第二届峰会上做了《行稳致远：腾讯自研DPU商用情况与技术演进》为主题的分享，以“行稳”和“致远”两个部分，介绍了腾讯自研DPU如何应对
年年618，今又618。 如果说今年618跟往年有什么不同？那一定是“直播带货”大火。从明星到店家，都加入这场“直播+电商”的热潮之中。与传统电商相比，直播带货具备更高的转化率，商品展示形式更丰富，体验更真实。由于疫情影响了线下的流量，直播渠道能帮助无数中小企业、个体经营者突破重围，直面客户。 “直播+电商”模式的火爆有一定的技术和用户基础。截止2020年3月，在我国9.04亿网民中，就有2.65亿电商直播用户。 “直播”的需求对承载的电商或直播平台也提出了各种考验，比如：服务可用性、网络攻击、
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到，就在大家争相发大模型的时候，鹅厂另辟蹊径在算力上下手了。 刚刚，腾讯云最新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群，来了！ 面向大模型训练，采用最新一代腾讯云星星海自研服务器，搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU，可提供业界目前最高的3.2T超高互联带宽。 实测结果显示，腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。 以训练自家大模型效果为例——万亿参数的混元NLP大
在自然语言处理领域，以 BERT 为代表的 Transformer 神经网络模型是近年来最重要的模型创新，为诸如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务带了显著的效果提升。但 Transformer 在提高模型精度的同时，也引入了更多的计算量，这导致 Transformer 的线上 NLP 服务在部署方面面临着巨大挑战。
自研 AngelPTM 大模型训练框架上线公有云，助力降本增效 最近 ChatGPT 凭借其强大的语言理解能力、文本生成能力、对话能力等在多个领域均取得了巨大成功，掀起了新一轮的人工智能浪潮。ChatGPT、GPT3、以及 GPT3.5 都是基于 Transformer 架构堆叠而成，研究发现随着训练数据量和模型容量的增加可以持续提高模型的泛化能力和表达能力，研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局，发布了若干千亿规模以上的大模型，如下图所示： 近几年 NLP 预训练模型规模的发展，模型已
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
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服务器上部署了若干tomcat实例，即若干垂直切分的Java站点服务，以及若干Java微服务，突然收到运维的CPU异常告警。
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器，占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后，我们的业务已经有了一定的访问量，这时候经过调整、优化服务器性能的阶段，可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生，反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能，那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了，这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢？下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案，主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
4月15日，在浪潮举办的IPF智算·向新大会上，腾讯云表示，为面对政企数字化升级加速带来的算力挑战，腾讯云与浪潮建立全新合作模式，去应对新的产业发展变局。
原理是：在http协议层，对动态页面进行缓存，对需要实时信息及已登录的会话跳出缓存，此技术主要针对匿名访问的用户进行加速响应，以减少应用服务器和数据库的开销。
导致CPU100%的原因很多，而程序中出现死循环就是原因之一。然而，并不是每个人在工作中都有机会踩中这个坑。我就是其中一个没踩过的。人生似乎有些不完整。
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作，转移到网卡硬件中进行，CPU的发包路径更短，消耗更低，提高处理性能。
标准型 SA3 实例采用最新一代 AMD EPYC™ 处理器的实例，提供多种规格，具有超高性价比。此实例提供了平衡的计算、存储、网络资源，是众多应用程序的最佳选择。 标准型 SA3 实例采用 AMD EPYC™ Milan 全新处理器，内存采用最新 DDR4，默认网络优化，最高内网收发能力达1900万pps，最高内网带宽可支持 100Gbps。 下面小俊将进行一些测试，并与旧机型SA2进行对比，供大家对比定位需求及购买参考。
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