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，
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
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：
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。
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。
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。
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。
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。
单核时代： 在单核时代，多线程主要是为了提高 CPU 和 IO 设备的综合利用率。举个例子：当只有一个线程工作的时候，会导致 CPU 计算时，IO 设备空闲；进行 IO 操作时，CPU 空闲。可以简单地理解成，这两者的利用率最高都是 50%左右。但是当有两个线程的时候就不一样了，一个线程执行 CPU 计算时，另外一个线程就可以进行 IO 操作，这样 CPU 和 IO 设备两个的利用率就可以在理想情况下达到 100%；
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
总之，使用多线程可以提高程序的运行效率和响应速度，同时也可以改善程序的结构，使得程序更加易于维护和扩展。
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
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。
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.
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。
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
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。
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
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
虽然我喜欢分级页表，但是反置页表才是更加自然的方式。之所以叫做 反置 页表，大概是因为它颠倒我们常规理解的寻址：
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
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 。
要提高新加坡服务器的CPU利用率，通常需要优化应用程序和操作系统的配置，以确保服务器资源得到更有效地利用。以下是一些方法来提高CPU利用率：
CPU 并非 90% 的时间都在忙着，很大一部分时间在等待，或者说“停顿(Stalled)”了。这种情况表示处理器流水线停顿，一般由资源竞争、数据依赖等原因造成。多数情况下表现为等待访存操作，其中又以读操作为主。在停顿周期内，不能执行指令，这意味着你的程序不往前走。值得注意的是，图中 “Stalled” 状态所占的比例是作者依据生产环境中的典型场景计算而来，具有普遍现实意义。因此，大多时候 CPU 处于停顿状态，而你却不知道，因为 CPU 利用率这个指标没有告诉你真相。通过进一步分析 CPU 停顿的原因，可以指导代码优化，提高执行效率，这是我们深入理解CPU微架构的动力之一。
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：
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
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。
并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率提高程序运行速度，但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的，而且并发编程可能会遇到很多问题，比如：内存泄漏、死锁、线程不安全等等。
在应聘Java程序员时，经常会被问到JVM相关的知识点。而市面上讲解JVM原理及结构的书籍及资料，要么晦涩难懂，要么断章取义。那么有没有一张比较清晰的图能够将JVM的整体轮廓有一个清晰的描述呢？
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。
Linux内核的DL调度器是一个全局EDF调度器，它主要针对有deadline限制的sporadic任务。注意：这些术语已经在本系列文章的第一部分中说明了，这里不再赘述。在这本文中，我们将一起来看看Linux DL调度器的细节以及如何使用它。另外，本文对应的英文原文是https://lwn.net/Articles/743946/，感谢lwn和Daniel Bristot de Oliveira的分享。
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。
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
Java多线程，首先需要了解线程，了解线程又需要对进程有所了解，而了解进程你需要知道程序的概念，知道程序的概念，你还需要了解操作系统。
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
来源 | https://www.cnblogs.com/karlMa/p/11356041.html
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
线程优先强相关处理、线程优先弱相关处理，强相关是当一列变量变化时另一列变量变化的可能性非常大的关系（如供求与价格），弱相关相反。这并不是一成不变的，要按照实际情况调整；
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
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：
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