微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
当我们系统有问题的时候，不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告，看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具，Linux下也有很多相关的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat，sar，iostat，top，tcpdump等等 通过观察这些数据，就可以知道性能问题基本上出在哪里 （1）先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去，
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
说真的，这就是《我想进大厂》系列第八篇，但是Linux的问题确实很少，就这样，强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
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。
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage)，那么平均负载处于什么状态算是正常呢？如果要根据平均负载来判断系统的稳定性，又该如何界定？先来看一下基础知识。
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。
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。
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
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。
经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
cpu scheduler负责调度两种资源：线程和中断 按优先级从高到低： 1）中断：设备告诉内核它们已经处理完成：如网卡发送完成了一个packet或是硬盘完成了一个io请求。 2）内核进程： 3）用户进程： ## 1. context switches:上下文切换 大多数的处理器在同一时刻只能运行一个进程，在多核处理器中，linux内核将每一个core当作一个独立的处理器。 一个内核可以同时运行50~50000个进程。如果只有一个c
Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个。
在上一篇中，介绍了静态测试场景，本文介绍动态性能测试的差异分析，希望大家可以借鉴。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
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利用率的目的。然而，方案的实际效果却不尽如人意。现有的混部方案始终无法做到离线业务不影响在线，这种影响直接导致多数业务没有办法混部。
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%。
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
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
面试中经常有人被问到线程池的数据设置多少合适呢，今天我们就看一下这个问题，首先我们需要知道两个问题
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 为了共同应对气候变化挑战，减缓全球变暖趋势，2015 年 12 月，近 200 个缔约方共同通过了《巴黎协定》（The Paris Agreement），对 2020 年后全球如何应对气候变化做出了行动安排。为实现这一目标，全球多个国家宣布要实现碳中和。 全球气候行动峰会发布的《指数气候行动路线图》显示，数字科技在能源、制造业、农业、建筑、交通等领域的解决方案，可以帮助全球减少 15% 的碳排放，是实现碳减排的关键技术因素。云计算平台是数据中心基础设
来源 | https://www.cnblogs.com/karlMa/p/11356041.html
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。 早在 2015 年，谷歌就在其经典论文《Large-scale cluster management at Google with Borg》中披露了它在资源管理和调度方面的实践经验，是最早通过混部技术来提升资源利用率的公司之一。国内多家头部互联网企业也相继实施类似的技术方案，并取得可观的资源利用率提升效果。 随着小红书业务的高速发展，各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时，我们观察到：部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点：
大家都知道，在服务/应用发布到预览或者线上环境时，经常会出现一些测试中没有出现的问题。并且由于环境所限，我们也不可能在线上调试代码，所以只能通过日志、系统信息和dump等手段来在线上定位问题。
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。
psutil是一个跨平台库能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要用来做系统监控，性能分析，进程管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统.
创建多少线程合适， 要看多线程具体的应用场景。一般来说，我们可以将程序分为：CPU密集型程序和I/O密集型程序， 而针对于CPU密集型程序和I/O密集型程序，其计算最佳线程数的方法是不同的 。
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。
7月中旬，腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl（化名）客户的消息，客户直呼咱家数据库帮大忙了，想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
王孝威，FinOps 认证从业者，腾讯云容器服务产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 余宇飞，FinOps 认证从业者，腾讯云专家工程师，从事云原生可观测性、资源管理、降本增效产品的开发。 资源利用率为何都如此之低？ 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率，但如果没有额外的能力支撑，提升的能力十分有限，根据 TKE 团队之前统计的数据：Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析，如下图所示：TKE
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | 小鱼儿_karl 来源 | https://www.cnblogs.com/karlMa/p/11356041.html 在设置线程池线程个数的时候，经常会想到这个问题，是不是设置的线程数越多越好？理解这个问题之前我们要先清楚的知道我们为什么使用多线程。 为什么会使用多线程 使用多线程的主要目的我们应该都能回答的出来就是提高程序的性能，这个提高性能其实是指,降低延迟 指发送请求到接收到数据的时间，和 提搞吞吐量
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10)
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样：
现如今企业的数据查询需求在不断增多，在共享同一集群时，往往需要同时面对多个业务线或多种分析负载的并发查询。在有限的资源条件下，查询任务间的资源抢占将导致性能下降甚至集群不稳定，因此负载管理的重要性不言而喻。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
一段代码能否把机器硬件性能发挥到极致，我们通常用cpu和IO利用率（本地存储io和网络io）来衡量。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；而AI和海量计算力分不开，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
本文介绍了如何监控调度异常点，通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
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