概述 如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？ 通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。...这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。...在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。...如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。 如果大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。...如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。 avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
---- 背景 之前做 MySQL 参数优化的时候，为了寻找瓶颈，我通常是观察 MySQL 的 status ，看哪些计数器有问题，以便确认问题的大致范围和应该调整的参数。...00:00:22 /usr/local/mysql-8.0.29-linux-glibc2.12-x86_64/bin/mysqld --defaults-file=/etc/my-3306.cnf root...---- 观察 Linux 的 IO 使用情况 对于 IO 的观察也有一个原则，那就是先看总量再看结构，最后精确到文件。 1....看总量 mpstat 1 20 Linux 5.14.0-55.el9.x86_64 (git-sqlpy-com) 07/21/2022 _x86_64_ (2 CPU) 01:16:46...mpstat 1 30 Linux 5.14.0-55.el9.x86_64 (git-sqlpy-com) 07/21/2022 _x86_64_ (2 CPU) 01:30:15 AM
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器，CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。...3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确认CPU瓶颈。在第二章“监控和基准工具”中介绍到，Linux有很多工具帮助我们确认瓶颈，问题是使用哪一个。 其中一个工具是uptime。...如果处理器为服务器瓶颈，可以通过相应调整来改善性能，这包括： ▶ 使用ps -ef命令确保没有不必要的程序在后台运行。如果发现有不必要的程序，将其停止并使用cron将其安排在非高峰期运行。
内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗？...在我们日常工作中，可能会发现free的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。...而对于Linux，如果你的服务器内存还有足够多的空间的话，Linux会把程序运行的数据缓存起来，加入到Cache中，所以内存会不断增加，直到一定的限度为止.当超过这限度后，内核必须将脏页写回磁盘，以便释放内存...也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的守护进程就会进行内存块回收，那我们如何判断内存达到瓶颈呢？...同时查看/proc/meminfo,我们看到dirty那一行持续上涨，则内存已经出现瓶颈； ?
---- 书接上回 上回我们通过 linux 内核的 ebpf 模块观测能力定位了 MySQL 的瓶颈，并通过调整相应的 MySQL参数把 tps 由 158 提升到了 1673 ；但是从性能上讲我们还有提升的空间...我们还是按照方法论走，先从整体上把握 linux 的资源使用情况。...mpstat 1 30 Linux 5.14.0-55.el9.x86_64 (git-sqlpy-com) 07/21/2022 _x86_64_ (2 CPU) 01:30:15 AM...`binlog_cache_data::compress` 这个压缩 BIN-LOG 的函数占用了 10.28% 的 CPU 资源；考虑到 BIN-LOG 是顺序 IO，且现在 IO 不是瓶颈，为了节约...mpstat 1 30 Linux 5.14.0-55.el9.x86_64 (git-sqlpy-com) 07/29/2022 _x86_64_ (2 CPU) 00:42:06 AM
100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。...服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：如果面试官的问题是一个场景假设...一般系统的瓶颈 硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网一般可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库...应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。...操作系统上的性能瓶颈： 一般指的是windows、UNIX、Linux等操作系统。
Data URI是一个富有争议的特性。即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后...
瓶颈分析概述 1.DMA和内存操作 我们考虑一下一个数据包转发流程中需要的内存操作，暂时不考虑DMA。...如果没有一个好的转发表，那么Linux协议栈在海量路由存在时对于线速能力就是一个瓶颈，这是一个可扩展性问题。 另外，很多的查询结果都是可以被在一个地方缓存的，但是Linux协议栈没有这种缓存。...，它仅仅对于作为服务器运行的Linux有好处，因为它只涉及到一块网卡） [ 注意，我认为内核处理路径并非瓶颈，这是分层协议栈决定的，瓶颈在各层中的某些操作，比如内存操作(固有开销)以及查表操作(算法不好导致的开销...数据转发操作一向被认为瓶颈在发不在收，在数据发送过程，会涉及到以下耗时的操作：>添加输出网卡的MAC地址作为源-内存拷贝>添加next hop的MAC地址作为目标-内存拷贝又一次，我们遇到了内存操作，恼人的内存操作...卡车的使用不必中心调度，更无需用完后销毁，用的时候再造一辆(Linux的转发瓶颈即在此！！！)。
在混沌工程中数据库调用延迟中详细的介绍了混沌工程的原则以及混沌工程实验的方法论和核心思考点，以及混沌工程需要解决的问题，下面使用混沌工程的方式来模拟系统资源，主要是模拟当系统的CPU和内存都出现负载的情况下，那么这个时候系统资源出现瓶颈的情况下
虽然我不是一个很好的组长，但也见过不少五年工作三年经验情况的同学，他们在遇到瓶颈期时候的迷茫与无措。...毕竟自己算过来人，写一下对初级前端怎么样突破瓶颈期的一些理解与思考，希望能对部分同学有些启发跟帮助，也欢迎留言讨论。...什么是瓶颈期 初级前端的定义一般工作经验是 1 - 3 年，注意是 1 - 3 的工作经验而不是工作年限。...那么这个时候就是初级前端遇到的瓶颈期了。或者说这是任何一个阶段的研发都会遇到的一个瓶颈期。 减少无效的工作 什么样的工作是无效（没有效率）的？
二、日志分析：洞察系统异常与性能瓶颈 日志作为系统运行状况的直接反映，是诊断性能瓶颈和功能问题的宝贵资源。在大规模并发测试场景下，合理利用日志信息对于定位问题至关重要。 1....关键日志信息解读 Too many open files 指系统达到了最大同时打开文件数的限制，提示需要检查并调整Linux系统的文件句柄限制，并审查代码中是否存在未妥善关闭文件句柄的情况。...三、硬件资源占用分析：洞察系统性能瓶颈的底层因素 当日志分析未能直接揭示系统瓶颈时，深入考察硬件资源的占用情况成为关键步骤。...3.3 磁盘I/O 磁盘I/O瓶颈：作为系统中最易成为瓶颈的部分，磁盘读写速度直接影响性能。高性能系统设计需规避磁盘I/O密集型操作。...四、软件性能分析重点：数据库监控与优化 在Web系统性能瓶颈排查中，数据库子系统往往是问题频发之地，据统计，超过70%的性能瓶颈与数据库相关。
比如从原来的 64 M，根据实际情况调大，降低 AOF 发生； 减少单redis实例大小，尽可能降低到10G以内，越小相应fork速度越快； 使用主从节点，AOF发生在从节点，从而对读写的主节点没有影响 linux
K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？可能网络上的或者是HDFS本身的配置，需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。
通常我们称之为“瓶颈期”。如果你已经看完了我的几十篇 Python 系列教程，搞懂了里面说的各种知识点，却仍然无法自己写出一个完整的程序。那么恭喜你，你已来到编程学习的瓶颈。 ?...和其他学习者交流、向老手请教、参与各种项目自然也对突破瓶颈有很大的帮助。但这些都建立在一定的代码量基础上。你连代码都还没有写熟练，如何能和其他人愉快地交谈？...遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。不要觉得已经做了很多好像也没什么提升就开始自我怀疑，也不要看见别人比你牛逼还比你努力就失去信心。...至于多久才能突破瓶颈，那就不好说了。不同的天赋，不同的努力，结果都不一样。你只能尽力而为。 ?...当你坚持不下去的时候，再坚持一下 另外，当某天突破瓶颈豁然开朗之后，也不要天真地认为从此就海阔天空，走上编程巅峰了。编程之路这才刚刚开始，前方还有无数的坑在等着你呢。 ?
他认为，尽管在过去五年取得了相当大的成就，但深度学习可能正面临瓶颈期，多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），即深度学习之父父，也有这种观点。
我认为程序员到了成熟阶段后，如果还想要向优秀阶段发展，一定会遇到这个瓶颈的，穿过这个瓶颈就会走进另一片开阔的前景，穿不过则会停留在原地止步不前。...1、技术瓶颈 技术上的瓶颈是很明显的，主要表现在，对学习缺乏热情，对技术缺乏钻研，对新技术发展缺乏了解等三个主要方面。...2、工作上瓶颈 程序员在工作上也存在向上的瓶颈。...3、收入上瓶颈 说到底程序员最大得瓶颈在于收入上的瓶颈，虽然经过多年的努力奋斗，收入也有了一定得提高，有的甚至达到了社会平均收入的中上水平。...但是程序员的预期和实际收入的反差是程序员内心最大的烦恼，因此，增加收入或大幅度增加收入是程序员无法突破得瓶颈。 面对收入瓶颈，程序员应该调整心态，光靠埋怨是绝对无用的。
深度学习是近年来人工智能热潮的原因，它的出现在很多方面都作出了突破，包括在图像、NLP以及语音等领域都有很多问题取得很大的突破，但它目前也存在一些问题和瓶颈需要解决。...面对深度学习的三大瓶颈，Yuille教授给出两条应对之道：靠组合模型培养泛化能力，用组合数据测试潜在的故障。 观点发表之后，引发不少的共鸣。...Reddit网友评论道，以Yuille教授的背景，他比别人更清楚在深度学习在计算机视觉领域现状如何，为什么出现瓶颈。...深度学习的三大瓶颈 Yuille指出，深度学习虽然优于其他技术，但它不是通用的，经过数年的发展，它的瓶颈已经凸显出来，主要有三个： 需要大量标注数据 深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据，这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究...三、对抗样本是深度学习的问题，但不是深度学习的瓶颈 我认为对抗样本虽然是深度学习的问题，但并不是深度学习的瓶颈。
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