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redis实例cpu占用率过高问题优化(下)

鉴于redis是单线程模型,只能用到一个cpu核心,多增加几个实例可以多利用到几个cpu核心这个想法确实也没错。...但是我始终认为,cpu高主要还是跟具体的业务查询有关,架构扩展应该是在单实例优化到最佳之后才考虑的。...这就好比在mysql当中,有大量慢查询导致cpu过高,你光靠扩展从库而不去先优化SQL,扩展到什么时候是个头呢? 慢查询问题:某个促销活动的晚上,大数据报表果然又准时出现打开慢的现象。...redis依然是cpu占用率爆满。话不多说进入redis ,slowlog get 50 , 发现慢查询中基本都是keys xxx* 这样的查询,这。。。...我几乎肯定cpu占用率跟这种慢查询有很大关系了。执行时间在0.5秒左右,0.5秒对于redis来说应该是非常慢了。

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redis实例cpu占用率过高问题优化(上)

然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了 -_-! 。...在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2...个从库实例的CPU达到100%,由于redis是单进程单线程结构,所以单核CPU达到100%导致查询阻塞 当前架构: 1主1从 ,应用手动读写分离,持久化主从默认都开启开启rdb持久化,没有做aof,参数基本走默认...这个操作开销很大:主库bgsave->传到从库->从库加载rbd到内存(加载的时候是无法操作redis的)。出现这种情况又有几个原因。。。...处理完请求后,redis把响应数据放到缓冲区中,然后继续下一个请求。

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记一次redis cpu 100%的紧急bug

因为公司使用的是腾讯云的redis,所以可以直接在控制台上面看到redis各个监控指标,博主火速打开控制台,然后就看到如下所示cpu持续不断的飙到100%。 ? 那会是什么操作引起的呢?...我们首先要清楚一般什么情况下会导致rediscpu飙升到100%。...导致cpu飙升的原因,一般可能会有如下几种: redis从库大批量同步到redis主库 redis请求的qps过高 redis存在大量慢查询 因为系统redis目前是单例,所以不存在第一种的情况。...至于第二种,从腾讯云控制台中看到redis总请求的量,发现cpu高的那个时间段,总请求数并没有飙升,所以也不是第二种可能。...的超过2s的命令都不存在了,cpu也恢复到之前平缓的状态了。

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redis实例cpu占用率过高问题优化(番外)

mem_fragmentation_ratio:20.07 mem_allocator:libc 解决方式:内存碎片造成,查看资料说是大量写入造成,目前没有太好的解决方法,只能通过重启进程释放 2、redis...策略如何配置 redis过期的key当内存使用maxmemory才会进行删除 maxmemory-policy 六种方式: volatile-lru:(默认值)从已设置过期时间的数据集(server.db...dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 noeviction : 禁止驱逐数据,永不过期,返回错误 3、redis...主从同步原理(全量/增量) 一张图一目了然: 复制积压缓冲区=repl-backlog image.png redis2.8之前不支持增量备份 增量备份的两个条件 slave带来的runid是否当前master

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CPUCPU Core 有啥区别?多核 CPU?多个 CPU

本文收录于 www.cswiki.top CPU 全称 Central Processing Unit,中央处理器,计算机的大脑,长这个样子: CPU 通过一个插槽安装在主板上,这个插槽也叫做 CPU...Socket,它长这个样子: 而我们说的多核 CPU,一个 CPU 有几个核,这个核就是 Core 其实在很久之前是没有 Core 的概念的,一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元,之后由于多核技术的发展...,CPU 的概念转变为了一个容器(container),而 Core 则变成了真正的物理处理单元。...一个 CPU 中可以有多个 Core,各个 Core 之间相互独立且可以并行执行 所以你说一个多核 CPU 支不支持多进程/线程并行?...Core 的数量,而非 CPU 数量,比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2,这里的 CPU 个数,其实指的就是 CPU Core 的个数 当然了,还有 Hyper-threading

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cpu-pining CPU绑定

既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构,那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里,我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。...这个虚拟机是2个vCPU 双核的,然后都是跑在了物理机的CPU8上,使用的时间是2964.6s。...最后一个是CPU的亲和性,这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核,一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ,那么说明这台物理机的24个CPU核,这个CPU都能调度使用。...我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用 那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息,如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上,我们就要做以下操作: # virsh emulatorpin...这里要注意的是,你把虚拟机用reboot重启,这个绑定配置还是生效的,但是你shutdown的话,CPU绑定的效果会失效。

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【C 语言】CPU 架构 ( CPU 指令集类型 | CPU 指令类型 | CPU 架构 )

文章目录 一、CPU 指令集类型 二、CPU 指令类型 三、CPU 架构 1、x86 2、ARM 3、MIPS 4、PowerPC 一、CPU 指令集类型 ---- CPU 指令集类型 : RISC...就是精简指令集 , Android 是基于 ARM 架构的操作系统 ; CISC : Complex Instruction Set Computers , 复杂指令集 , PC 机的 x86 架构 CPU...( Intel , AMD ) 就是复杂指令集 ; Linux , Windows 是基于 x86 架构的操作系统 ; C 语言的代码编译的程序 , 在不同类型指令集的 CPU 上是不同的 ; 二、CPU...架构 ---- 1、x86 x86 构架的 CPU 只要用于 PC 机 , 桌面 等设备 ; 指令集类型是 CISC 复杂指令集 ; 2、ARM ARM 架构的 CPU 由 ARM 公司退出 , 该公司只设计...CPU , 授权给第三方公司生产 CPU ; 该类型 CPU 由一家公司设计 , 由另一家公司代工生产 ; ARM 构架的 CPU 主要用于 嵌入式 , 手机 等设备 ; 3、MIPS 指令集类型是

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cpu参数_CPU核心参数有哪些

文章目录 CPU功能: CPU的组成: CPU参数: 几个重要概念 计算机的存储层次: Register Cache 睿频加速技术: 超线程技术: CPU功能:  要完成一个任务,...CPU的组成: 1.控制器:  负责指令地址、执行顺序等相关控制 2.运算器:  执行算术运算和逻辑运算并做逻辑测试 CPU参数: cpu主要参数: 1.字长:  单位时间能同时处理的二进制的位数...这样,在不影响CPU的TDP情况下,能把核心工作频率调得更高。 超线程技术:  CPU生产商为了提高CPU的性能,通常做法是提高CPU的时钟频率和增加缓存容量。...尽管提高CPU的时钟频率和增加缓存容量后的确可以改善性能,但这样的CPU性能提高在技术上存在较大的难度。实际上在应用中基于很多原因,CPU的执行单元都没有被充分使用。...因此,Intel则采用另一个思路去提高CPU的性能,让CPU可以同时执行多重线程,就能够让CPU发挥更大效率,即所谓“超线程(Hyper-Threading,简称“HT”)”技术。

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【最佳实践】巡检项:云数据库(RedisCPU 使用率高

问题描述 Redis作为内存型数据库,通常CPU并不会成为性能瓶颈,但是如果因为使用不当,那么也会出现CPU利用率高的问题影响处理效率。 常见的引起Redis CPU利用率高的可能原因包括: 1....超出预期的访问请求量 解决方案 场景一:通过腾讯云Redis云监控查看到QPS突增导致的CPU负载高 评估增加的业务请求是否符合预期,如果是预期内正常的请求增加,那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力...image.png 场景二:通过腾讯云Redis云监控查看到突发热点Key大量访问导致单个分片CPU突增 热点Key的场景通常无法单纯通过水平扩展的方式来降低CPU,需要把热点Key 拆分到不同的分片,...场景三:查看到异常大Key访问导致个别分片CPU突增 通过大Key 拆分到不同的分片,降低单个分片的CPU负载。...场景四:通过腾讯云Redis 慢查询查看到高复杂命令导致节点CPU利用率高 查看Redis慢日志获取耗时长的命令 Redis慢查询统计的是Cache节点上运行命令超过【slowlog-log-slower-than

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CPU介绍

Cache对CPU的性能影响很大,主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与Cache间的带宽引起的。   高速缓存的工作原理   1....正是这样的读取机制使CPU读取Cache的命中率非常高(大多数CPU可达90%左右),也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在Cache中,只有大约10%需要从内存读取。...这大大节省了CPU直接读取内存的时间,也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说,CPU读取数据的顺序是先Cache后内存。   2....以前的L2 Cache没集成在CPU中,而在主板上或与CPU集成在同一块电路板上,因此也被称为片外Cache。...读取命中率   CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中,当Cache中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中),CPU才访问内存。

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CPU 后缀

intel CPU 后缀的意思如下: “K”代表该处理器是不锁倍频桌面级CPU;超频版 “S”代表该处理器是功耗降至65W的低功耗版桌面级CPU; “T”代表该处理器是功耗降至45W的节能版桌面级CPU...; “QM”代表该处理器是功耗为45W的四核移动CPU; “X”高性能CPU “F” 无核显 m,hq,mq,XM,Y,U都是移动端 “M”代表该处理器是功耗低于35W的双核移动CPU “Y”超低压(一般平板电脑...,二合一用的) H是四代笔记本CPU并且焊接在主板上不能换的, “XM”代表该处理器是至尊版移动处理器; “U”代表该处理器是低电压版移动处理器。...“HQ”代表高性能笔记本CPU,不能自己换 “MQ”代表高性能笔记本CPU,能自己换 转载于:https://www.cnblogs.com/miaololi/p/11207169.html 发布者:全栈程序员栈长

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CPU简介

最近阅读了一些关于CPU的资料,自感收获颇丰。本文算是读后感,整理出来和大家分享。 CPU Pipeline 严格讲我不是CS专业,不清楚CS本科是否需要学习CPU架构。...实际上,CPU也是流水线作业,同一时间执行多个指令。...这种策略的好处是动态的,同样的程序,不需重编译,自动新CPU的性能提升,但提高的CPU的逻辑复杂度。...而让我欣慰的是,能够把CPU的这些看似破碎的知识点连贯起来,从中窥探CPU发展的来龙去脉;再者结合软件开发中的一些经历,对一些问题的理解更深刻了,比如SIMD和Memory Cache。...纵观CPU的发展,我觉得高速公路的例子形象。早期潜力大,我们优化路况,让每一辆车可以更快的到达目的地。

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