原文链接 现在多核CPU是主流.利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于Java程序,可以实现并发垃圾收集.但是Java利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了.目前内存和CPU之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能.JVM是利用操作系统的“轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用.所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化. 代码优化 线程数要大于等于核数 如果

数据库访问优化漏斗法则这个优化法则归纳为5个层次:1.减少数据访问次数(减少磁盘访问)2.返回更少数据(减少网络传输或磁盘访问)3.减少交互次数(减少网络传输)4.减少服务器CPU开销(减少CPU及内存开销)5.利用更多资源(增加资源) 四.减少数据库服务器CPU运算 1.使用绑定变量绑定变量是指SQL中对变化的值采用变量参数的形式提交,而不是在SQL中直接拼写对应的值. 2.合理使用排序对于普通的几十条或上百条记录排序对系统的影响也不会很大.但是当你的记录集增加到上万条以上时,你需要注意是否一

前言 任何平台根据场景的不同,都有相应的优化.不一样的硬件环境.网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样.就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同… 所以,我们做运维工作,也是如此.首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整. KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能. 那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU.内存.磁盘I

处理器史话 | 服务器CPU市场的战役, AMD.Intel和ARM的厮杀 https://www.eefocus.com/mcu-dsp/377300   说完了个性鲜明的消费类电子,接下来聊一聊通用的“巨无霸”型 CPU——服务器 CPU.服务器 CPU,顾名思义,就是在服务器上使用的 CPU. 众所周知,服务器是网络中的重要设备,要接受少至几人.几十人,或者多至成千上万人的访问,因此,对服务器具有大数据量的快速吞吐.超强的稳定性.长时间运行等严格要求.作为计算机“大脑”的 CPU,是衡量服

前言 任何平台根据场景的不同,都有相应的优化.不一样的硬件环境.网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样.就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同... 所以,我们做运维工作,也是如此.首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整. KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能. 那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU.内存.磁

补充:常规服务器动态管理对象包括,下面有些资料可能会应用到 dm_db_*:数据库和数据库对象dm_exec_*:执行用户代码和关联的连接dm_os_*:内存.锁定和时间安排dm_tran_*:事务和隔离dm_io_*:网络和磁盘的输入/输出 优化性能的常用方法是检索速度最慢的查询构成您 SQL Server 实例上的正常. 每日工作负载的一部分,然后调整它们,一个接一个的"Top 10"列表. 跟踪会话. 请求 和 SQL Server 基础架构中的最耗费大量资源,查询和执行时间最长

Openfire服务器MySQL优化: [root@iZ28g4ctd7tZ ~]# mysql -u root -p XXXXX mysql> show processlist; +----------+-----------------+---------------------+-------+---------+-------+-----------------------------+------------------+ | Id       | User            |

  最近一段时间遇到了两起有意思的故障,现象都是网络掉包或网络断开,不过这些只是表面现象,引起现象出现的本质才是我们需要关注的重点: 案例1: 平台   :VMware平台 操作系统 :Windows Server 2008 R2 现象描述 :Zabbix监控和开发人员反馈数据库服务器出现偶尔掉包的现象.仅仅从掉包现象来分析,无法发现任何规律. 分析过程 :系统管理员在排除网络设备故障后,在分析过程中,发现服务器的内存使用率非常高,而系统可用内存非常低:进一步分析,发现服务器内存32G,SQL

基本的概述 在一个服务器的集群上面,服务器的CPU长时间居高不下,响应的时间也一直很慢,即使扩容了服务器CPU的下降效果也不是很明显. 对于CPU过高的原因,可以总结到以下原因: 太多的循环或者死循环 加载了过多的数据,导致产生了很多的大对象 产生了过多的对象,GC回收过于频繁(如:字符串拼接) 对于上面的情况,难点不是优化代码,难点在于定位到问题的所在,下面我们就用Dump抓包的方式来定位到问题的所在.介绍这个内容之前,我们要先回顾下.Net中垃圾回收的基础知识和一个工具的准备. 基础知识 垃

本文以<坦克世界>为例,介绍 Wargaming 使用 CPU 多核和 CPU 单指令多数据 (SIMD) 功能显著提升游戏沉浸式体验的创新方法.我们以英特尔® 线程构建模块(英特尔® TBB)的任务系统为基础,讨论它如何支持游戏引擎的多线程基础.Havok Destruction 的使用以及新的物理校正坦克线程模拟和并发渲染.在本文中,我们将集中讨论 CPU 多核线程如何优化<坦克世界>.阅读详情

今天下午有段时间访问园子感觉不如以前那么快的流畅,上Web服务器一看,果然,负载均衡中的1台云服务器CPU跑高. 上图中红色曲线表示的是CPU占用率.正常情况下,CPU占用率一般在40%以下. 这台云服务器是2台主力Web服务器(承担了80%以上的访问量)中的1台,8核CPU/8G内存,用的是阿里云的临时磁盘云服务器,之前一直表现出色,今天怎么突然CPU跑高呢?难道临时磁盘云服务器的CPU也有问题?向阿里云提交工单,得到的反馈是云服务器所在的物理机表现良好. 为了尽快解决问题,我们在负载均衡中新

前面我们讨论系统调用的时候结论是耗时200ns-15us不等.不过我今天说的我的这个遭遇可能会让你进一步认识系统调用的真正开销.在本节里你会看到一个耗时2.5ms的connect系统调用,注意是毫秒,相当于2500us! 问题描述 当时是我的一个线上云控接口,是nginx+lua写的.正常情况下,单虚机8核8G可以抗每秒2000左右的QPS,负载还比较健康.但是该服务近期开始出现一些500状态的请求了,监控时不时会出现报警.通过sar -u查看峰值时cpu余量只剩下了20-30%. 图3.jpg

前面讲了如何配置Nginx虚拟主机,如何配置服务日志等很多基础的内容,大家可以去这里看看nginx系列文章:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1529997.html . 今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置,如何使Nginx轻松实现10万并发访问量. 通常来说,一个正常的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能,如果Nginx服务器经过优化的话,则可以稳定地达到 90

web服务器-nginx优化 一 并发优化 nginx工作模式: 主进程 + 工作进程 启动工作进程数量 worker_processes 4; #指定运行的核的编号,采用掩码的方式设置编号 worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000; events { 单个工作进程维护的请求队列长度 worker_connections 1024; }xxxxxxxxxx 启启动工作进程数量worker_processes 4;#指定运行的核的编号,采用掩码的方式设置编号w

一个执着于技术的公众号 问题背景 昨天下午突然收到运维邮件报警,显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%,而且最近一段时间一直持续在70%以上,看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了,但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用,这个利用率有点太夸张,硬件瓶颈应该不会这么快就到了,一定是哪里的业务代码逻辑有问题. 1.排查思路 1.1 定位高负载进程 首先登录到服务器使用top命令确认服务器的具体情况,根据具体情况再进行分析判断. 通过观察load average,

一.背景 前段时间服务器出了点问题,加上学业愈来愈紧张,写博文分享的时间越来越少.虽然不是第一次在博客园上写经验,但是近期分享的博文得到了不少的朋友支持和指正,在这里内心非常感激和开心.希望以后能认真用好时间,把一些有用的经验分享给需要的人,当然本科阶段的我还有许多不懂的,如果在文章中有错误,希望大家多多指正,必虚心受教. 今天要分享的是使用c#获取服务器CPU.RAM.TCP.磁盘使用情况.前段时间,做了一个几十人的并发测试,服务器宕机了,后来上控制管理台检查测试时间段里服务器各项数据,可惜没

Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,

我们的服务器在使用操作系统的时候,用着用着系统就变慢了,打开“ 任务管理器 ”一看,才发现CPU使用率达到80%以上.这是怎么回事情呢?遇到病毒了吗?硬件有问题?还是系统设置有问题呢?在本文中将从硬件,系统进程,应用软件和病毒木马四个方面来介绍CPU资源使用率为什么会达到那么高,以帮助大家排除服务器CPU使用率高的种种疑惑. 一.硬件因素 以下分别从CPU温度,CPU超线程,硬件配置,硬件驱动和待机方面分析. 情况1. CPU温度过高如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高(CPU温度多少正

13:52-14:03,由于访问量突增,博客web服务器全线CPU 100%,造成博客站点不正常访问,由此给您带来麻烦,请您谅解. 为了迎接访问量的增长给web服务器CPU带来的巨大压力,上周我们已经将博客web服务器换成了阿里云独享型服务器. 今天下午故障前,博客站点一共投用了3台4核8G+1台8核8G阿里云服务器. 13:50左右,为了防止4台服务器撑不住,我们使用阿里云的弹性伸缩服务,创建了一个根据CPU占用情况自动增加服务器的“报警任务”. 哪知刚创建完,访问量就突增上去了,负载均衡中有

问题现象: 项目反馈系统反应非常缓慢,数据库服务器CPU接近100%! INSERT INTO GSPAudit1712(ID,TypeID,CategoryID,DateTime,UserID,UserCode,UserName,UserEmail,PositionID,PositionCode,PositionName,EventID,EventName,EventResult,FunctionID,FunctionCode,FunctionName,IP,OrganizationID,Or

非常抱歉,昨天的服务器CPU 100%问题是达到 memcached 的连接数限制引起的,不是阿里云服务器的问题. 之前我们用的是阿里云“云数据库 memcached 版”,上个周末我们换成了自己搭建——基于阿里云“内存网络增强型”服务器用 docker 跑 memcached . docker run -d --net=host --restart unless-stopped memcached -m 15360 但我们在部署 memcached 时没有设置 conn-limit 参数(默认