搞zabbix监控的时候，linux服务器的负载很低，如何写一个python脚本，让它满载呢？
全志科技T5系列是一个高性能四核 CortexTM–A53 处理器，适用于新一代汽车市场。T5系列符合汽车 AEC – Q100 测试要求。该芯片集成四核 CortexTM–A53 CPU、G31MP2 GPU、32 位 DDR3/LPDDR3/DDR4/LRDDR4 动态随机存储器。
在排查性能问题的时候，我们经常会使用 top 或者 uptime 两个 Linux 命令，top 命令和 uptime 命令都会给出最近机器 1 min，5 min，15 min 的平均负载情况，一般平均负载值（Average Load）接近甚至超出 CPU cores (现在一般指 processors 的个数, 现在 CPU 的一个 core 一般有两个 processor, 可以处理两个进程) 时，系统会有性能瓶颈.
最近苹果发布了几款 2019 MacBook Pro，处理器升级到了 9 代 CPU。众所周知，18 款的 MBP 在出来后就面临散热尿崩，反向睿频的尴尬局面，虽然后面苹果更新了系统版本，通过系统更新缓解了这个问题，但也没有解决 99℃ 反向睿频的问题。
性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。
1、安装 wget https://chaosblade.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/agent/github/1.3.0/chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz cd chaosblade-1.3.0 ./chaosblade --help 2、执行测试 2.1、模拟io冲高 /blade create disk burn --write --re
异常测试是有别于功能测试和性能测试的一种测试类型，通过异常测试，可以发现由系统异常、依赖服务异常、应用本身异常等原因引起的问题，提高系统的稳定性。
平均负载并非使用率。cpu顶多100%，不可能120%使用率，但负载可以是200%，因为还有等待运行的进程。
前面文章讲述了更多的来自用户的需求分析，如何用技术方案解决用户需求、以及最终实现的效果，解决的是软件功能与特性的问题。
top是linux程序员经常使用的分析机器运行状态的工具。但是并不是所有人都能清楚如何使用该工具对程序占用CPU资源的情况进行分析，比如图中us、sy、ni、id、wa和si等各是什么意思？高低都能说明什么问题？本文将抛砖引玉，讲解下该工具的使用。
Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台，借助 Chaos Mesh，用户可以很方便地对服务注入异常故障，并配合 Chaos Dashboard 实现对整个混沌实验运行状况的监测 。然而，对混沌实验运行情况的监控并不能告诉我们应用服务性能的变化。从系统可观测性的角度来说，我们可能无法单纯通过混沌实验的动态了解故障的全貌，这也阻碍了我们对系统和故障的进一步了解，调试。
金九银十，两个月的时间，竟然这么快就过去了。如果说九月是一个收获的美好开端，那这个十月就是收获的持续，延续了我付出的回报，实在是太太太爽了。
混沌工程是近年来新出现的概念，主要用于稳定性方面的研究，英文全称为chaos engineering，由网飞公司最先提出。因为最开始混沌工程称作chaos monkey，形容就像有一只猴子在系统中捣乱一样，以至于到现在每次提到混沌工程都会用一只捣乱的猴子来比喻。
常用 top 进程模式 top –H 线程模式 输出 第一行 ** top - 23:57:58 up 9 days, 2:12, 4 users, load average: 0.38, 0.47, 0.43 ** 第一行描述的是系统负载的整体情况 load average（系统负载），用Linux内核的任务队列的平均长度表示。0.38, 0.47, 0.43这三个数值分别是系统1分钟前，5分钟前、15分钟前到现在的平均值。当load average的数值/CPU逻辑核心数==1.0时，表示系统满
山月在面试 Node 候选人时，这个问题足够筛掉一半的自称Node精通者，不过没有回答上来，我往往会再补充一个问题，以免漏掉优秀的无线上经验的候选人：
ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌工程原理和混沌实验模型的实验注入工具。 定义：混沌工程是一门对系统进行实验的学科，旨在了解系统对应生产环境的各种混乱状况的能力，建立对系统的信心。所有系统的用户都希望系统具备可靠性，但影响可靠性的因素有很多。混沌工程师能找到证据，指明那些异常但不可回避的状况下系统的应变情况。
随着硅基半导体技术的飞速发展，摩尔定律似乎已经走向了尽头。而作为行业老大的 Intel 也不能幸免，被冠上了牙膏厂的名头。虽然产品性能提升越来越缓慢，但我们可以看到 Intel 在微型化和高能效比方向发展的决心。今天我们看到的这一款手掌大小的迷你电脑就是一个很好的例子，LattePanda 不过一部智能手机的大小，却能够运行完整的 Windows 系统，这在几年前几乎是不可想象的。
我一台1核1G内存的VPS，最近总是出现CPU满载的情况，重启后恢复正常，过几个小时后又会满载，导致在上面运行的一些自动任务执行失败。
导语 | 本文介绍了部分高性能网络方案，包括RDMA、HARP、io_uring等。从技术原理、落地可行性等方面，简要地做出分析，希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 随着网卡速率的提升（10G/25G/100G），以及部分业务对低延迟的极致追求（1ms/50us），目前的内核协议栈由于协议复杂、流程复杂、设计陈旧等因素，已经逐渐成为业务瓶颈。 业界已经有部分RDMA、DPDK的实践，但是对于大多数开发者而言，依然比较陌生。 那么这些方案各自的场景究竟怎样？
前言 数据中心作为一个由多个系统高度结合的复杂工程，在基础设施建设全部完成，各系统调试结束后，就具备了开展假负载验证测试的基本条件。一场规模宏大的数据中心规划、建设的质量检测就此拉开了帷幕。 一 数据中心假负载验证测试前提条件 1 完成数据中心各系统建设、调试 开展假负载测试要求项目团队确认各系统已经按要求完成建设、调试工作，亦即数据中心各系统已经达到投产前的各项设计要求及开展运行的基本条件。 2 建立验证测试项目团队 项目团队成员职责分工项目经理（项目团队，含监理）组织开展验证测试，推动测试问题整改第三方
「ChaosBlade」 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌工程实验原理，提供丰富故障场景实现，帮助分布式系统提升容错性和可恢复性的混沌工程工具，可实现底层故障的注入，特点是操作简洁、无侵入、扩展性强。
进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行。注意关键字切换，自然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上任务A与任务B所需要的系统资源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B等等。登登登，进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源，标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位，进程占用的资源有：地址空间，全局变量，文件描述符，各种硬件等等资源。
在选择电脑配件首先要确定用途，根据用途选择硬件。没有最好的，适合自己的才是最好的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
由于Android 8.0以后Google的权限限制，SDK再也拿不到进程CPU的实时占用率，只能拿到自己本身进程的Jiffies，而由于拿不到系统整体Jiffies的情况下，就没办法衡量CPU当前的消耗状况了，也没办法根据当前CPU状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后，给出Android 8.0以后判断CPU状态的几个参考方案（非标准答案）。 方案1 - 通过单位时间汇编指令数获取CPU频率 （1）基础概念： 1）Jiffies 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数。启动
该文对跨平台开源项目Ngui进行基准性能测试，包括创建视图、布局、绘制、事件处理、性能等方面的测试，并对比了iPhone6、Nexus6和iPad mini2在各项指标上的表现。测试结果表明，Nexus6的CPU性能比iPhone6差，但Ngui在Android和iOS上的表现相近。同时，该文还对CSS、Storage、End等方面的性能进行了测试。
这是一个GUI的排版显示引擎和跨平台的GUI应用程序开发框架，基于NodeJS/OpenGL，这也是第一个在移动端Android/iOS融合NodeJS的前端GUI项目，至此JavaScript成为了真正意义上前后端通吃的语言。
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。
网站的性能指标，既可以是开发人员客观的性能分析数据，测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言，我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平：响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始，到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间；并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量，常用的单位为TPS（每秒事务数）、HPS（每秒的 HTTP 请求数）、QPS（每秒数据库查询数）；性能计数器为直观的数据指标，比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量，因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
稳定压倒一切，没有稳定就没有生成。国家是如此，业务系统也是如此。老子说，“治大国若烹小鲜”，治理系统也是要做到同样，要掌握火候，精选食材，用料恰当，辅以煎炒烹炸煮，则方能出一盘好菜。
从2005年Peter Rodgers博士提出微web服务，到2014年ThoughtWorks首席科学家Martin Fowler与James Lewis共同提出微服务概念至今已多年，这期间也是互联网及互联网+发展的高速期，消费市场变化莫测，消费者也变得越来越挑剔，很多公司和产品由于无法跟上市场的快速变化而纷纷倒下。越来越多的互联网巨头甚至传统行业都开始对自己的遗留系统进行微服务改造，通过把系统拆分为更加灵活、有业务边界上下文、松散耦合、可独立部署的服务来应对快速变化的消费市场。
ChaosBlade是阿里巴巴在其自身故障测试和演练实践基础上，结合自身业务场景而开发的故障注入工具。
Netflix Hystrix是SOA/微服务架构中提供服务隔离、熔断、降级机制的工具/框架。Netflix Hystrix是断路器的一种实现，用于高微服务架构的可用性，是防止服务出现雪崩的利器。
Remi Pi采用瑞萨RZ/G2L作为核心处理器，该处理器搭载双核Cortex-A55@1.2GHz+Cortex-M33@200MHz处理器，其内部集成高性能3D加速引擎Mail-G31 GPU(500MHz)和视频处理单元（支持H.264硬件编解码）,16位的DDR4-1600 / DDR3L-1333内存控制器、千兆以太网控制器、USB、CAN、SD卡、MIPI-CSI等外设接口，在工业、医疗、电力等行业都得到广泛的应用。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。
思腾合力成立于2009年，于2021年打造出集研发、生产、制造为一体的人工智能产业园，产业园占地6000多平米，形成独立办公厂房，配备人工智能自动化生产线，为安全环保、扩大产能、加快交期提供稳定保障。 厂区内配备两个恒温老化室，老化室内通过网络一键部署思腾OS和思腾老化程序，可以根据不同客户需求和不同机型进行时间、温度设定，完成标准老化检测。两条产线单日可完成产能200台。能进一步满足企业生产、研发及未来规划发展等需求。 思腾合力是英伟达精英级合作伙伴（Elite Partner） ，主营AI服务器与HPC
在执行select语句运行了100多秒然后现了lost connection to MySQL server during query错误信息 排查原因：
随着云计算的广泛普及和云原生实践，越来越多的公司开始将目光投向云上的稳定性治理。混沌工程的概念最早来自Netflix，并且在NF取得成功，证明了混沌工程在云计算中扮演关键角色，通过有计划地引入故障和不稳定性，确保系统的健壮性和可靠性，使组织能够充分利用云计算的优势，并实现高质量的应用交付。
登录告警的服务器，这是一台openshift容器平台的计算机节点； top查看到 load average 达到了100左右； 最高的进程占用400%
在谷歌发布TPU一年后，这款机器学习定制芯片的神秘面纱终于被揭开了。 昨日，谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示，谷歌的专用机器学习芯片TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍（
从2.6.31内核开始，Linux内核自带了一个性能分析工具perf，能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它，应用程序可以利用 PMU，tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread)，也可以用来分析内核的性能问题，当然也可以同时分析应用代码和内核，从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
服务器端为了能流畅处理多个客户端链接，一般在某个线程A里面accept新的客户端连接并生成新连接的socket fd，然后将这些新连接的socketfd给另外开的数个工作线程B1、B2、B3、B4，这些工作线程处理这些新连接上的网络IO事件（即收发数据），同时，还处理系统中的另外一些事务。这里我们将线程A称为主线程，B1、B2、B3、B4等称为工作线程。工作线程的代码框架一般如下： while (!m_bQuit) { epoll_or_select_func(); hand
在分布式系统架构下，服务间的依赖日益复杂，很难评估单个服务故障对整个系统的影响，并且请求链路长，监控告警的不完善导致发现问题、定位问题难度增大，同时业务和技术迭代快，如何持续保障系统的稳定性和高可用性受到很大的挑战。我们知道发生故障的那一刻不是由你来选择的，而是那一刻来选择你，你能做的就是为之做好准备。所以构建稳定性系统很重要的一环是混沌工程，在可控范围或环境下，通过故障注入，来持续提升系统的稳定性和高可用能力。
在《廉价的家用工作站方案：前篇》一文中，曾提到在 2021 年第三个季度开始，我又购置了一台新的设备，没错，它就是搭载着 Ryzen3 5800u 的笔记本。
前几天收到河南某地方性银行出现的故障：网御星云防火墙CPU使用率一直处于100%的状态， 于是前去现场检查设备 发现 1.该防火墙策略做的并不多； 2.该防火墙当前的出入端口流量也并不大； 可以排除防火墙的工作负载过大导致CPU满载。
NVIDIA对VPI（视觉编程接口-Vision Programming Interface)做了一个比较详细的介绍，尤其讲解了为什么要用VPI：
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作，主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能，CPU，响应时间，主频，功耗，电压，并行…
本篇文章来聊聊搭载了 Marvell ARMADA A3720 CPU 的小巧设备“猫盘”，在下载场景的实际表现。
仿真时间（simulation time）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
