文章出处:http://www.cnblogs.com/cy568searchx/archive/2013/10/28/3391790.html 你的软件在某个时刻停止服务,CPU占用达到100%+,这种问题一个可能的原因是产生了死循环,假设程序某处存在潜在的死循环,并在某种条件下会引发,本文以一个示例来定位出现死循环的位置.当程序某处存在死循环,通常定位问题及缩小范围的方法是,在可疑的代码处加log,或者注释掉可疑代码,这对于容易重现问题的程序来说还好,但对于“偶尔”才会产生问题程序却很难调试

CREATE OR REPLACE FUNCTION copyData() RETURNS boolean AS $BODY$ DECLARE i int; begin i :=1; FOR i IN 1..9 LOOP copy tb4_20130109012 to '/mnt/ramfs/weibo.tb4001w'; copy tb4_20130109012 from '/mnt/ramfs/weibo.tb4001w'; RAISE NOTICE 'i IS %', i; END LOO

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直接上一个工作中碰到的问题,另外一个系统开启多线程调用我这边的接口,然后我这边会开启多线程批量查询第三方接口并且返回给调用方.使用的是两三年前别人遗留下来的方法,放到线上后发现确实是可以正常取到结果,但是一旦调用,CPU占用就直接100%(部署环境是win server服务器).因此查看了下相关的老代码并使用JProfiler查看发现是在某个while循环的时候有问题.具体项目代码就不贴了,类似于下面这段代码. while(flag) { //your code; } 这里的flag可能是tru

关于多线程执行显示进度条的实例! 之前回答了一篇关于怎么在线程中操作进度条的帖子,估计有人看的不是很明白今天没事,写了一个小小的实例,很简单,就2个文件权当抛砖引玉,希望有更好解决方案的人发表一下意见 界面上2个控件,一个按钮和一个进度条using System;using System.Threading;using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication2{    public partial class Form1 :

你对Python 多线程有所了解的话.那么你对python 多线程在单cpu意义上的多线程与多cpu上的多线程有着本质的区别,如果你对Python 多线程的相关知识想有更多的了解,你就可以浏览我们的文章. Python多线程是单cpu意义上的多线程,它和多cpu上的多线程有着本质的区别. 单cpu多线程:并发 多cpu多线程:并行内部包含并发 在Python 多线程当中,存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)的东西,直译就是全局解释器锁.它的作用在于让同一时刻只能有一

在Linux系统中, CPU 主要用于中断,内核以及用户进程的任务处理,优先级为 中断 > 内核 > 用户进程.在CPU消耗分析中,我们还经常遇到下面几个概念. 上下文切换         每个CPU在同一时间只能执行一个线程, Linux 中线程是抢占式调度的. 也就是说每个线程分配一定的执行时间,当到达执行时间,线程中有IO阻塞或者高优先级线程要执行时,Linux将切换执行的线程,在切换时要存储目前线程的的执行状态,并恢复要执行的线程的状态,这个过程就称为上下文切换.在java 应用程序中

Linux是一个基于POSIX和Unix的多用户.多任务.支持多线程和多CPU的性能稳定的操作系统,可免费使用并自由传播. Linux是众多操作系统之一 , 目前流行的服务器和 PC 端操作系统有 Linux.Windows.UNIX 等 Linux的创始人 Linus Torvalds 林纳斯 (同时也是git的开发者) Linux主要的发行版: Ubuntu(乌班图).RedHat(红帽).CentOS.Debain[蝶变].Fedora.SuSE.OpenSUSE unix是怎么来的 理查

前言: 实际项目中的用例数量会非常多,几百上千:如果采用单进程串行执行的话会非常耗费时间.假设每条用例耗时2s,1000条就需要2000s $\approx$ 33min:还要加上用例加载.测试前/后置套件等耗时:导致测试执行效率会相对低. 想象一下如果开发改动一块代码,我们需要回归一下,这时候执行一下自动化用例需要花费大半个小时或者好几个小时的时间,这是我们无法容忍的. 为了节省项目测试时间,需要多个测试用例同时并行执行:这就是一种分布式场景来缩短测试用例的执行时间,提高效率. 分布式执行用例

go中提供了pprof包来做代码的性能监控,在两个地方有包: net/http/pprof runtime/pprof 其实net/http/pprof中只是使用runtime/pprof包来进行封装了一下,并在http端口上暴露出来. 使用 net/http/pprof 做WEB服务器的性能监控 如果你的go程序是用http包启动的web服务器,想要查看自己的web服务器的状态.这个时候就可以选择net/http/pprof.    import _ "net/http/pprof"

[20190402]对比_mutex_wait_scheme不同模式cpu消耗.txt --//前几天做了sql语句在mutexes上的探究.今天对比不同_mutex_wait_scheme模式cpu消耗. 1.环境:SYS@book> @ hide mutexNAME                DESCRIPTION        DEFAULT_VALUE SESSION_VALUE SYSTEM_VALUE------------------- ------------------ -

前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟,那么100个脚本需要100分钟,当你的用例达到一千条时需要1000分钟,也就是16个多小时...那么如何并行运行多个.py的脚本,节省时间呢?这就用到多线程了,理论上开2个线程时间节省一半,开5个线程,时间就缩短五倍了. 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的: case test开头的.py用例脚本 common 放公共模块,如HTMLTestRunner report 放生成的html报告 run_all.py 用于执行全部脚本 2.case文

功能需求: Thread-0线程:打印 1 2 3 4 5 6 Thread-1线程:打印1 1 2 3 4 5 6 先看一个为实现(功能需求的案例) package android.java; // 定义打印任务(此对象只是打印任务,不是线程) class PrintRunnable implements Runnable { @Override public void run() { for (int i = 1; i <= 6; i++) { System.out.println(Thre

前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟,那么100个脚本需要100分钟,当你的用例达到一千条时需要1000分钟,也就是16个多小时... 那么如何并行运行多个.py的脚本,节省时间呢?这就用到多线程了,理论上开2个线程时间节省一半,开5个线程,时间就缩短五倍了. 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的: case test开头的.py用例脚本 common 放公共模块,如HTMLTestRunner report 放生成的html报告 run_all.py 用于执行全部脚本 2.case

1.分支线程执行 过程: 2．线程运行的状态:五大状态 线程: 从新建状态  就绪状态   运行状态  挂起(阻塞)状态 死亡状态(结束,销毁) 3. 多线程:在同一个时间执行多个任务的操作,现在的软件都实现了多线程处理. 4. 进程:计算机中开启的程序,每个进程至少有一个线程在执行. 5. 多线程存在的意义? 可以同时执行多个任务,但多线程执行的时候效率要低于 单线程. 6.多线程 创建方式? 第一种: 继承 Thread 类,重写run方法,创建子类对象. 创建线程 (new Thread

目录 谁在消耗cpu? 祸首是谁? 用户 IO等待 产生影响 如何减少CPU消耗? 减少等待 减少计算 升级cpu 谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 祸首是谁? 用户 用户空间CPU消耗,各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问... 用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器 IO等待 等待IO请求的完成 此时CPU实际上空闲 如vmstat中的wa 很高

前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟,那么100个脚本需要100分钟,当你的用例达到一千条时需要1000分钟,也就是16个多小时... 那么如何并行运行多个.py的脚本,节省时间呢?这就用到多线程了,理论上开2个线程时间节省一半,开5个线程,时间就缩短五倍了. tomorrow安装,用pip可以直接安装.该库用于产生异步代码的神奇的装饰器语法实现! pip install tomorrow 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的: case test开头的.py用例脚本 common

如何理解开多线程可以充分利用CPU? <1>操作系统采用时间片轮转调度算法分配的时间片给每个进程中的线程 <2>操作系统的时间片轮转调度算法分配的时间片 在别的进程中都没有准备好( 比如在访问网络)的时候,自己的主线程也在访问网络,导致这个时间片空闲浪费了,但是当此时这个进程中有多个子线程的时候,而且处于等待时机,这个本来空闲的将要浪费掉的时间片就会分配给这个子线程,起到充分利用CPU,提高任务执行效率的作用.       实际上,CPU不可能得到100%的利用,肯定有浪费的,而开

一.现象  /pinter/case/cpu?type=1   使用google的gjson.tojson性能较差    type=2 使用性能好的阿里巴巴的fastjson库 压测过程中,发现应用服务器的CPU使用率比较高(>80%): 两种情况: 1.接口的性能非常好,比如响应时间<10ms,tps很高,此时CPU使用率高是正常的,不需要优化 2.接口性能不好,比如响应时间>200ms,tps很低,此时需要考虑优化 二.CPU消耗高可能的原因 1.使用了复杂的算法,比如加密.解密 2

最近线上服务经常 出现cpu达到100%的问题,发现都是执行oracle操作的方法就没有返回.经过排查,最后定位到cpu消耗在以下方法 System.Collections.Generic.Dictionary`2<system.type,system.boolean>.FindEntry (...)System.Collections.Generic.Dictionary`2<system.__canon,system.boolean>.TryGetValue (...)MyBa

CPU消耗,跟踪定位理论与实践 一．性能指标之资源指标定位方案 1.打tprof报告方法 抓取perfpmr文件 60秒. perfpmr.sh 60 从结果文件中取出tprof.sum 或直接抓取tprof tprof –uskejzlt –x sleep 60 2.分析思路 首先看是Kernel.User.Shared Library中的那个方面占比消耗高.例如,如果是share lib占比比较高,则找到对应的share lib分页,查看具体哪个lib占用CPU高,再查看这个特定的lib中哪