MYSQL 的CPU 使用率高,干时间长的DB们都会遇到,其实其他的数据库也都是有类似的问题,CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务,大查询,慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
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。
今天下午,线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了,还好,这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求,很快就复原了,但是上面所有的数据库实例都down掉了,启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下,虽然最后我解决了,但是具体的原因没有找到,还请大家帮忙看看,也算是集思广益了,如果某一天找到原因了,再回来更新一下。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
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。
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具,它以一定的频率记录系统的运行状态,所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况,并能以日志文件的方式保存在磁盘中,服务器出现问题后,可获取相应的atop日志文件进行分析。
单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数,可简单理解为系统平均活跃进程数
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
做为一个性能测试工程师,每当我们发现计算机变慢的时候,我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令,来了解系统的负载情况。
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
同一程序,运行在不同机器上cpu使用情况是一样的。 只有一个逻辑cpu情况下,一个进程开启8个线程,该进程CPU使用率只有97.7%,小于等于100%,不会跑?️cpu 有8个逻辑cpu情况下,一个进
top 命令是 Linux 系统中一个实时显示进程动态的工具,它可以显示系统中各个进程的资源占用情况,如 CPU 使用率、内存使用率等。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
进程:正在进行的程序【代码块】,操作系统会为正在运行的程序分配内存空间 线程:本质就是一条执行路径,可以理解为是进程的子任务【迅雷多资源下载】, 一个进程可以只包含一个线程,也可以包含多个线程
内容来源:2018 年 5 月 20 日,爱可生技术服务总监洪斌在“PHPCon China 2018 技术峰会”进行《MySQL性能诊断方法与实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
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?
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。简单来说就是进程是可以独立运行的。
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。
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。
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:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候,突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面,对于CPU的工作原理都不完全清楚,于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深,怕自己迷路...,其中如有错误,望知道的朋友在下面留言评论,我会及时更新的。
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段,奈何各种促销,活动都等着春节,因此也遇到了不少的问题,回顾了一下最近遇到的问题,发现有好几个问题比较类似,正好整理一下,作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死,无响应,发生的场景有较高的业务压力到来时,也有业务正常运行的时候,突然就出现问题了。
运行线程数>= min{64,实例CPU核数*4},持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次
我们在解决性能问题之前,需要先对性能的基础知识做一个简单的了解,并且要知道用哪些常用的命令来帮助我们去判断和分析这些性能问题。本篇文章主要也是来整理这部分内容,主要按照下面的思路进行整理: 一、基本概念介绍。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
一台运行了好久的服务器CPU使用率达到100%,脑海中第一个想法就是中病毒了,于是开始了我的杀毒之旅。
Redis是典型的单线程架构,所有的读写都是在一条主线程中完成的,在高并发场景中,一旦这条主线程出现了阻塞,哪怕是很短的时间,对于应用的影响都是巨大的。
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。
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。
摘录自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/12/user_space_vs_kernel_space.html
墨墨导读:本文结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计,去除了redo_log性能的瓶颈,从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出 了结果。
kubectl autoscale rc mysql-slave --min=1 --max=10 --cpu-percent=50 参数: --min (容器数量下限) --max (容器数量上限) --cpu-percent (CPU使用率达到指定百分比) 容器CPU使用率上升至50%以上时,自动扩充容器数量 容器CPU使用率下降至50%以上时,自动缩减容器数量
在我们项目部署上线的时候,我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率,或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率,发现监控报了60%的一般就会报警了,到了100%那就惨啦,做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话,那么,我们加班肯定逃不掉了,更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下,然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数,然后去修改它就行了
https://www.cnblogs.com/wuchangblog/p/13937715.html
现在我们在购买一款手机的时候,大家都会去看一下这款手机所采用的芯片型号,有几个CPU核心(是8核处理器还是4核处理器),CPU的主频最高是多少。这些都是一些关系到性能体验的初步的硬件基础参数。
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
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。
在日常运维工作中,会碰到服务器带宽飙升致使网站异常情况。作为运维人员,我们要能非常清楚地了解到服务器网卡的流量情况,观察到网卡的流量是由哪些程序在占用着。 今天介绍一款linux下查看服务器网卡流量占用情况的工具:Nethogs,来自github上的开源工具。 它不依赖内核中的模块。当我们的服务器网络异常时,可以通过运行nethogs程序来检测是那个程序占用了大量带宽。节省了查找时间。 Nethogs安装: 方法一:在epel源中可以直接yum安装 [root@dev src]# yum install -
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