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
随着58集团业务的飞速发展，日志数量也呈现指数级增长。传统的日志处理方案，已不再适用，此时急需一套功能强大、稳定可靠的日志处理系统。
mysql当前的版本，运行的时间，以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的，因为如果服务器不运行几个小时的话，输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的，比如，MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是，MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告，这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql，在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中，场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
向量搜索引擎 Milvus 旨在帮助用户实现海量非结构化数据的近似检索和分析。单个 Milvus 实例可处理十亿级数据规模，而对于百亿或者千亿规模数据的需求，则需要一个 Milvus 集群实例，该实例对于上层应用可以像单机实例一样使用，同时满足海量数据低延迟、高并发业务需求。集群内部处理请求转发、读写分离、水平扩展、动态扩容，为用户提供内存和算力可以无限扩容的 Milvus 实例。Mishards 就是一个 Milvus 分布式解决方案。
高负荷小区筛选按照集团标准或者省内标准就好了，这里不再赘述，此处主要总结高负荷优化中用到的11种优化方案。
能力管理(Capacity Management)应该是ITIL里面一个非常重要的概念，有些人叫容量管理，但我还是觉得能力管理更好一些，能力直接的理解就是我们能做什么？还有多少能力冗余？让我们来看看ITIL的概念解释，指在成本和业务需求的双重约束下，通过配置合理的服务能力使组织的IT资源发挥最大效能的服务管理流程，ITIL给到的流程图如下：
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
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。
为了实现“双碳”目标，整个电力行业正在构建“以新能源为主体的新型电力系统”。随着风电、光伏等新能源大量建设和接入，如何应对新能源的双高特性给电网带来的不稳定性正成为电力系统的一个重要课题。
从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。
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。
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：
很多朋友对Linux的各命令不是非常了解，当我们购买的香港vps安装Linux系统后发现变慢或者频繁死机，那么就需要看检查一下CPU的负载情况，查看到底是什么进程占用的。
EasyCVR基于云边端协同，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台兼容性强、拓展度高，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。
最大我们都要对以前自己做出的事情和选择付出代价。经常看文章说，选择比努力重要，我不置可否。如果选择比努力重要，那运动员去选择就好了，为什么要不断的去联系，去让自己的身体承受那些负荷甚至是病痛，伤痛。那有些人说，努力重要，really，如果你只有1.52米高，你要去和姚明争高低，就算努力到月球，我只能祝愿你，“”心想事成“”。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。传统的电力负荷预测方法，比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等，都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此，我们通过python进行预测，采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷，同时采用BG分割算法，检测出量级突变的电力负荷。
三、API的生命周期：Design（设计）、Build（构建）、Test（测试）、Document（文档）、Share（发布）、run（运行）、DownLine（下线）。
在常见的渗透测试中，我们都知道SQL注入攻击中有联合查询，报错注入，盲注还有DNS注入等等，那么如果一个网站存在基于时间的盲注，而恰好sleep这类核心函数被过滤的话，我们如何绕过进行注入呢，这里就分享一个经验——大负荷注入。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
请注意，本文编写于 1122 天前，最后修改于 1122 天前，其中某些信息可能已经过时。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
业务系统上云后，得益于丰富的云产品，让高并发的系统架构成为可以，如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。
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。
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？ 占用CPU过高，可以做如下考虑： 1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引； 2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
TMB的 cut-off值目前暂时没有一个统一的标准，业内公认的几个cut-off值为10，12，16。
作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Node.js 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
导语：抽水蓄能电站利用电力负荷低谷时的电能抽水至上水库，在电力负荷高峰期放水至下水库，可以使电网低负荷时的低价值电能转变为电网高峰时期的高价值电能，还具备调频、调相、稳定电力系统的周波和电压等功能。它宜作事故备用，也可提高系统中火电站和核电站的运行安全和效率。 蓄能电站不向电力系统供应电能，而是将系统中其它电站的低谷电能和多余电能，通过抽水的方式将水流的机械能变为势能存蓄于上水库中，待到电网需要时再放水发电。其作用是实现电能时间上的“削峰填谷”，经抽水和发电两种环节过后，它总的综合效率约为75%。 （1）
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
文章导读：宏基因组研究日益广泛，但其定量分析一直面临很多困难。这篇文章系统的总结了宏基因组流程中影响定量分析的各个方面，尤其是数据的组合性以及样品微生物负荷的变化。这篇文章的亮点在于将对定量分析的干扰细化到不同生态场景的微生物群落，甚至是不同类群，帮助我们深入了解宏基因组数据结构，正确认识下游分析中数量关系的可靠性，避免在研究中做出错误的研究结论（而这些错误结论在以往研究中可能并不罕见）。
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。
知其然更要知其所以然，不能仅仅因为其他公司都在做架构设计而盲目跟从，而应该深入理解架构设计的目的和必要性，根据实际需求进行合理的设计。如果架构师或设计师只是为了找点事做而进行架构设计，不仅会浪费时间和人力，还会拖慢整体开发进度。此外，其他公司的架构设计并不一定适用于当前项目，如果强行引入，很可能会导致架构水土不服、运行不流畅等问题，最终需要不断重构或者推倒重来。因此，架构师或设计师应该深刻理解为何要进行架构设计，避免生搬硬套，针对具体需求进行合理的设计，才能保证项目的顺利进行。
本文讲述了一个基于Discuz的MySQL云数据库搬迁实例，分析了在搬迁过程中出现的死锁问题和性能瓶颈，并给出了相应的优化方案。通过优化表结构和采用分块传输，可以有效提高数据库的搬迁效率，降低死锁风险。
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
通过 top -Hp 10380 指定占用高的进程,可以看到具体是那些线程占用过高
数据中心能源站、冬奥村能源站、光伏系统等子系统交互，实现能源的综合调度与运行管理；参考文献研究智慧能源管控平台的架构和主要功能，主要功能包括多能实时监测、多能优化调度、能源销售一体化管理、智能运维、智慧能源增值服务；参考文献研究空港智慧能源平台架构和主要技术；参考文献针对负荷聚合商研究需求响应平台架构和功能，功能包括资源管理、负荷监测、响应邀约、响应申请、响应策略与控制、响应监控、响应补偿、响应效果分析。
什么是电网，电网怎么区分。 基本概念熟练掌握。 1.2 电力系统接线方式和电压等级 电压等级每年都考，一些基本的概念。 有一张图，给一些相关参数算其他没给的参数。长线短线 中性点运行方式相当重要 中性点不解地，某一相不解地，为什么还能继续工作。 中性点为什么经过消弧线圈接地，进位对地电流超过多少就需要。 中性点为什么经小电阻接地。 中性点直接接地。
今天跟大家分享的是七月份发表在Frontiers in Bioengineering and Biotechnology杂志（IF：3.644）上的一篇文章Characterization of Neoantigen Load Subgroups in Gynecologic and Breast Cancers，文章主要讲的是对TCGA的812个Pan-Gyn癌症样本，基于负荷百分比分成三个新抗原负荷亚组。然后分析这三个NAL亚组与基因表达、体细胞突变、DNA甲基化和临床病理信息的关联。通过不同的免疫细胞富集、PD-1信号和细胞溶解活性对每个亚组进行了表征。最后预测了每个亚组对化疗和免疫治疗的反应。
一般地，PID是三种控制量的综合，如果某一个量设为0，那么就可以变化成PI控制器、PD控制器等。
作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库，同步相同
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。
1.服务器端渲染 服务器端通过页面模板和数据生成HTML页面，返回给客户端。 页面模板保存在服务器端，数据通过业务逻辑生成。 优点 传统而已 缺点 如果服务器端由多种语言Nodejs，Ruby，Python构成，服务器端模板不好统一 前端和后端开发的耦合度高，分工不易。 系统用户量大时，服务器负荷高。 2.客户端渲染 服务器端把页面模板和模板需要的数据返回给客户端，在客户端通过js和浏览器渲染页面。 优点 -前端代码容易维护，降低于服务器的耦合度 -减少服务器端负载 -降低服务器响应流量（蚂蚱也是肉） -页
不管你设计的系统架构是怎么样，最后都是你的组织内的沟通结构胜出。这个观点一直在组织内不断地被证明，但也不断地被忽略。
今天分享一篇分析的不错的文章，感觉写的不错，来自于：馨怡合伙人，不知大家看后会有如何感受，欢迎大家在文章底下留言，发表自己的看法，一起交流。 最近几年经常有媒体报道某某 IT 工程师猝死的新闻，甚至临终前说了一句话 “太累了”，无不令人惋惜，由于程序员工作的特殊性，需要长时间对着电脑编程、测评、调试，有时候接连几个小时或者一天就一个姿势窝在那，加上工作时容易陷入过分投入、处于超负荷的疲劳状态，颈椎病、腰肌酸痛等职业病接踵而来。 而看看欧美日等发达国家的程序员，他们的生活可是过得相当滋润，大部分时间都在开会
其实很早就想写这篇文章了，但苦于学识浅薄，还得不断的充电，写此文章对自已负责，同时也要对各位朋友负责，如有不妥之处，请如实批评指正。
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