来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
https://winaero.com/how-to-create-100-cpu-load-in-linux/ 一招跑满 cpu。 关于 yes 的用法，参考 help 文档。
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。
linux中cgroup是用于进程资源限制的重要技术，cgroup的命令众多，见之前文章 推荐！两个有用的运维工具nsenter+cgroup（一） 说明，本文用一个例子讲解操作cgroup的5个常用命令，分别为cgcreate、cgset、cgexec、 cgclassify、cgdelete。
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。
一、背景 近日在客户系统运维中发现，有系统在定时脚本执行期间会将Linux系统CPU利用率跑满，导致其他服务受到影响，故查阅资料发现有大神写的CPU利用率限制程序。 地址：CPU Usage Limiter for Linux 根据此编写脚本，配合定时任务放置在服务器上，达到限制程序CPU情况，可根据自己系统CPU核心数进行参数配置，会记录CPU超过阀值的日志，可供后期进行查看分析。 二、脚本 GIT地址:cpulimit.sh #!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys
如果是1颗CPU的压测，建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
博主也是撸到了宝塔送的满829-828券，嫖了一台广州轻量来玩，下面是测评数据。 VPS性能： ---------------------------------------------------------------------- CPU Model : AMD EPYC 7K62 48-Core Processor CPU Cores : 1 CPU Frequency : 2595.124 MHz CPU Cache
1. Requests per second（RPS）：Nginx 每秒处理的请求数（也就是 QPS）。
一直在忙,之前一直怀疑机器中马,kswapd0这个进程4核心CPU24小时跑满单核心,简单排查无果,看了
容器和虚机都可以运行在Linux操作系统上，他们的不同是虚机是一个靠硬件技术虚拟出来的一个真实的操作系统环境，里面包含了ghost os，而容器只是操作系统上的一个进程，它只是模拟了操作系统的环境，进行自我管理。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
• Inactive = Inactive(anon) + Inactive(file)
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
从拿到Z423的那一刻起，我一直在想，怎么才能榨干它的全部性能呢？仅仅是用来跑一些docker项目嘛？这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式，那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年，而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu，如果用来画图会是什么效果呢？
那些不能铭记过去的人注定要重蹈覆辙。你还记得当年用Windows隐藏文件夹藏片吗？ 作为一个屌丝，虚拟化技术确实意义非常重大。这个最显著的作用显然就是藏片，作为一个程序员，如果还用Windows文件隐藏功能来藏片，这实在是污辱自己和女朋友的智商，让广大码农抬不起头来做人。最早可以帮你实质藏片的手段来自VMware。 VMware这个名字就是一种牛逼，VM就是virtual machine，ware是取自Software中的ware，1999年VMware发布了它的第一款产品VMware Workstation，在那个赛扬333和白衣飘飘的时代。
使用stress-ng是一个 Linux 系统压力测试工具，模拟进程平均负载升高的场景。
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。
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.
cpu跑满时去远程，可能远程上了，但是非常卡（黑屏或远程不稳定），或者直接在远程过程中卡loading转圈死循环
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
首先，我们需要肯定的是，它的出现是为了弥补php更准确的是laravel的短板：性能和资源利用率。其次，就我们现有的场景来说，更多的是开发http的相关功能。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133160.html原文链接：https://javaforall.cn
对于基于互联网的通信应用（比如IM聊天、推送系统），数据传递时使用TCP协议相对较多。这是因为在TCP/IP协议簇的传输层协议中，TCP协议具备可靠的连接、错误重传、拥塞控制等优点，所以目前在应用场景上比UDP更广泛一些。
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
在互联网后端日常开发接口的时候中，不管你使用的是C、Java、PHP还是Golang，都避免不了需要调用mysql、redis等组件来获取数据，可能还需要执行一些rpc远程调用，或者再调用一些其它restful api。 在这些调用的底层，基本都是在使用TCP协议进行传输。这是因为在传输层协议中，TCP协议具备可靠的连接，错误重传，拥塞控制等优点，所以目前应用比UDP更广泛一些。 相信你也一定听闻过TCP也存在一些缺点，那就是老生常谈的开销要略大。但是各路技术博客里都在单单说开销大、或者开销小，而少见不给出具体的量化分析。不客气一点，这都是营养不大的废话。经过日常工作的思考之后，我更想弄明白的是，开销到底多大。一条TCP连接的建立需要耗时延迟多少，是多少毫秒，还是多少微秒？能不能有一个哪怕是粗略的量化估计？当然影响TCP耗时的因素有很多，比如网络丢包等等。我今天只分享我在工作实践中遇到的比较高发的各种情况。
从业很多年，对于语言其实并没有什么偏执，工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言，毕竟是算竞的主流，也有很多同学使用Java或者python，再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
博文 推荐系统[九]项目技术细节讲解z3：向量检索技术与ANN搜索算法[KD树、Annoy、LSH局部哈希、PQ乘积量化、IVFPQ倒排乘积量化、HNSW层级图搜索等]，超级详细技术原理讲解 介绍了几种主流ANN近似算法，实际应用上，也同样会遇到很多工程上的挑战
我相信大部分人看到这些名词，都是一头雾水的，如果你去搜索引擎搜索，那么恭喜你，你又会被各种文章中的高大上的名词搞得云里雾里。那么，我们应该怎么理清这么名词之间的关系呢？
说明 ：我们手上经常有很多廉价的 VPS，有时候使用某些软件应用的时候，会出现 CPU 跑满的情况，而长时间跑满会被 VPS 商家停掉，所以这里我们需要想办法来限制进程 CPU 使用率，这里就说个教程。
说明：我们手上经常有很多廉价的VPS，有时候使用某些软件应用的时候，会出现CPU跑满的情况，而长时间跑满会被VPS商家停掉，所以这里我们需要想办法来限制进程CPU使用率，这里就说个教程。
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
项目上线以来一直存在一个比较揪心的问题，和一个没有信心处理的BUG，那就是在应用程序启动时有可能会导致cpu跑满99%或持续在一个值如50%左右，这样一来对服务器的压力是非常大的，经常出现服务器无法远程的状态，唯有通过PowerShell杀掉对应的w3wp进程才可以解决这个问题。 为什么没有信心处理这个问题 原因非常简单，这个问题是间歇性的，不容易重现的，只会在项目启动时有一定的可能性会发生CPU跑满的问题。 所有可以重现的BUG的处理都不会太难，而类似这种无法重现的BUG是最让人头疼的，因为它无影无踪，令
就在前几个月，Apache 宣布准备将曾火极一时的 Mesos 项目移至 Attic 下 ，保存为“只读”状态。要知道，Attic 是 Apache 软件基金会为已终止项目提供的一种解决方案，这意味着 Mesos 正式进入项目“退休”阶段。 说实话，我并不惊讶。过去几年，以 docker、kubernetes 为代表的容器技术已发展为一项通用技术，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 k8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中有一半迁移到了自己定
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
前言： 朋友遇到了load average偏高的问题，关于load average的解释，网上也是五花八门，有的说法甚至都有些不负责任。在这里详细分析一下load average。 分析： 1，l
最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑，比较有代表性，简单分享一下。
Minix 是一位教授为了方便授课，所以购买了一个 Unix 操作系统， 仿照着 Unix 开发了自己的操作系统 Minix ，并且公开源代码。但是这位教授不打算商业化，也不打算更新，没接受任何更新，因为它的目的仅仅是授课。Linus 在 1991 年开发了 Linux。 Linux 依然开源免费，且不断更新。 Minix 和 Linux 以前流行都很广，但是 Minix 不更新，所以 Linux 影响力比较强大。 Linux 在服务器端占有率十分高，因为它安全稳定。字符界面也比图形界面在速度和安全方便更加强。
在 CPU 看来内存好慢啊，看我跑的多快；在内存看来磁盘你好慢啊，看我比你还快点；磁盘…
准备 要求 机器配置 测试磁盘 IO 性能 实验一: Buffer IO 写入 实验二: 4K 单次 Direct IO 写入 实验三: mmap 写入 实验四: 改进的 mmap 写入 结论 准备 要求 在 限制内存 的情况下，假定我们每次写入 4k 的数据，如何保证 kill -9 不丢数据的情况下，仍然稳定的跑满磁盘的 IO？因为需要保证 kill -9 不丢数据，所以 fwrite() 就不在我们的考虑范围之内了. 又因为限制内存，所以直观的想法是直接 Direct IO, 但 Direct IO
由于Python设计的限制(就是咱们常用的CPython)最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。使用进程池可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。 Show You The Code： import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3):
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