CPU性能指标      (1)CPU使用率:1) 用户态CPU使用率(包括用户态 user 和低优先级用户态 nice).2) 系统CPU使用率.3) 等待 I/O 的CPU使用率.4) 软中断和硬中断的CPU使用率.5) 虚拟机占用的CPU使用率.   (2)平均负载 Load Average:过去 1 分钟.过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载   (3)进程上下文切换:1) 无法获取资源而导致的自愿上下文切换:2) 被系统强制调度导致的非自愿上下文切换.   (4)CPU缓存命中率

概述 作为运维人员,肯定遇到过以下场景,应用突然卡住了,或者异常退出,cpu占用过高等各种异常情况,一般遇到这些异常情况,该如何去查找具体原因呢? linux和jdk提供了一些命令和工具来查看内存.cpu.网络等数据.我们统称这些情况成为性能瓶颈. 常见的性能瓶颈主要包括以下分类 内存瓶颈cpu瓶颈网络瓶颈磁盘瓶颈应用瓶颈 下面分别介绍各种瓶颈的排查命令和工具. 内存瓶颈 CPU瓶颈 网络瓶颈 磁盘瓶颈 应用瓶颈

从师父那里接了个服务,每天单机的流量并不大,峰值tips也并不高,但是CPU却高的异常.由于,服务十分重要,这个服务最高时占用了100个docker节点在跑,被逼无奈开始了异常曲折的查因和优化过程. 一般情况下,服务的主要性能瓶颈都在cpu和内存,关于内存的瓶颈之前遇到过一次,这次是第一次遇到Cpu的瓶颈.首先介绍下背景,浏览器的插件服务主要服务与QQ浏览器和所有tbs终端,每天的日活超过5亿,而服务的每天流量超过30亿. 这个服务非常重要,从师父那里接过来后一直没有任何改变,直到又一次告警才意

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu 发表于云+社区专栏 序言: ​ 笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标.模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps.模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义. 第一章:HTTP初体验 ​ 正所谓"人生苦短,我用python",python自带了urllib2.urllib3以及第三方的request.支

性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 在做性能测试时,我们会需要对 Linux 系统的性能指标进行分析 这一篇就来讲下 CPU 性能指标的一个整体分析思路流程 总结出一个“又快又准”的瓶颈定位套路,在不同场景下,指标工具怎么选,性能瓶颈怎么找 CPU 性能指标 一共有四个需要掌握了解的性能指标 CPU 使用率 再次总结 最常见的一个性能指标 描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百

一.分析CPU瓶颈 1,性能指标 a>CPU使用率 CPU使用率描述了非空闲时间占总CPU时间的百分比,根据CPU上运行任务的不同可以分为:用户CPU.系统CPU.等待I/O CPU.软中断和硬中断等 用户CPU使用率,包括用户态CPU使用率(user)和低优先级用户态CPU使用率(nice),表示CPU在用户态运行的时间百分比.用户CPU使用率高,通常说明有应用程序比较繁忙 系统CPU使用率,表示CPU在内核态运行的时间百分比(不包括中断).系统CPU使用率高,说明内核比较繁忙 等待I/O的C

摘要: =================================== 可供程序利用的资源(内存.CPU时间.网络带宽等)是有限的,优化的目的就是让程序用尽可能少的资源完成预定的任务.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率.本文讨论的主要是如何提高代码的效率. =================================== 提纲: =================================== 一.通用篇 1.1 不用new关键词创建类的实例 1.2

一.hive的压缩 1. hadoop的压缩 1)为什么需要压缩 MapReduce的性能瓶颈:网络IO.磁盘IO 数据量:对于MapReduce的优化,最主要.根本就是要能够减少数据量 Combiner:减少跨网络传输的数据量 压缩:将数据量减少,但是需要消耗CPU计算功能 2)哪些地方可以压缩 (1)输入文件进行压缩 (2)map的输出进行压缩 (3)reduce的输出进行压缩 3)压缩方式 gzip,lzo,snappy,bzip2 10G -->128M 10G -->压缩gizp -

根据网络上的优化方法进行了总括.并未仔细进行语言组织.正在这些优化方法进行学习,见另一篇文章 提高app流畅度 1.cell子控件创建写在 initWithStyle:reuseIdentifier 2.后台计算高度,布局.放在集合中下次使用.(计算高度是件很麻烦的事,分散计算,减少计算次数) 3.有一些显示的内容有富文本,特别是从HTML 转化为属性字符串时候. 解决方案,后台提前转化需要的属性字符串,然后缓存起来避免重复转化带来的CPU性能消耗.可以参考DTCoreText从HTML转化属性

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,

Redis有哪些数据类型 String.Hash.List.Set.ZSet String:字符串 Hash:哈希 Set:集合 List:列表 ZSet:有序集合 Redis内部结构 1.Redis是专用于存储数据的,它对于计算机的主要消耗在内存上. 2.Redis是用于在线访问的,对于单个请求的响应时间要求很高. 3.Redis的性能瓶颈不在于CPU资源,而在于内存访问和网络IO. 4.Redis的重要基础数据结构:dict,是一个用于维护key和value映射关系的数据结构. Redis

一.通用篇 "通用篇"讨论的问题适合于大多数Java应用. 1.1 不用new关键词创建类的实例 用new关键词创建类的实例时,构造函数链中的全部构造函数都会被自己主动调用.但假设一个对象实现了Cloneable接口.我们能够调用它的clone()方法. clone()方法不会调用不论什么类构造函数. 在使用设计模式(Design Pattern)的场合,假设用Factory模式创建对象,则改用clone()方法创建新的对象实例非常easy. 比如.以下是Factory模式的一个典型实

一.Nosql概述 为什么使用Nosql 1.单机Mysql时代 90年代,一个网站的访问量一般不会太大,单个数据库完全够用.随着用户增多,网站出现以下问题 数据量增加到一定程度,单机数据库就放不下了 数据的索引(B+ Tree),一个机器内存也存放不下 访问量变大后(读写混合),一台服务器承受不住. 2.Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分(读写分离) 网站80%的情况都是在读,每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦!所以说我们希望减轻数据库的压力,我们可以使用缓存来保证效率

Redis持久化 一.持久化简介 Redis 的数据 全部存储 在 内存 中,如果 突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一套机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的 持久化机制,它会将内存中的数据库状态 保存到磁盘 中. 持久化发生了什么 | 从内存到磁盘 我们来稍微考虑一下 Redis 作为一个 "内存数据库" 要做的关于持久化的事情.通常来说,从客户端发起请求开始,到服务器真实地写入磁盘,需要发生如下几件事情: 详细版 的文字描述大概就是下面

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 1.1.1 显存效率 1.1.2 计算效率 1.2 权衡 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 流水线并行 1.3 通过 3D 并行实现内存和计算效率 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 0x02 引论 2.1 原文摘要 2.2 原文引论 2.2.1 优化模型状态 2.2

最近我研究技术的一个重点是java的多线程开发,在我早期学习java的时候,很多书上把java的多线程开发标榜为简单易用,这个简单易用是以C语言作为参照的,不过我也没有使用过C语言开发过多线程,我只知道我学习java多线程开发是很难的,直到现在写这篇文章的时候,虽然我对java多线程里的API比以前熟悉更多了,但是如果碰到了生产开发里如何将多线程设计更好,我心里的底气还是不足的,哎,缺乏很有意义的实践,我现在要等待让我实践这部分技术的机会了. 话外话,研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看

1. MySQL的架构介绍1.1 MySQL简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司. MySQL是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. Mysql是开源的,所以你不需要支付额外的费用. Mysql支持大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库. MySQL使用标准的SQL数据语言形式. Mysql可以允许于多个系统上,并且支持多种语言.这些编程语言

线程池和ThreadPoolExecutors 虽然在程序中可以直接使用Thread类型来进行线程操作,但是更多的情况是使用线程池,尤其是在Java EE应用服务器中,一般会使用若干个线程池来处理来自客户端的请求.Java中对于线程池的支持,来自ThreadPoolExecutor.一些应用服务器也确实是使用的ThreadPoolExecutor来实现线程池. 对于线程池的性能调优,最重要的参数就是线程池的大小. 对于任何线程池而言,它们的工作方式几乎都是相同的: 任务被投放到一个队列中(队列的

一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有

Optimizer+ 是 Zend 开发的闭源但可以免费使用的 PHP 优化加速组件,是第一个也是最快的 opcode 缓存工具.现在,Zend 科技公司将 Optimizer+ 在 PHP License 下开源成为 Zend Opcache. GitHub地址:https://github.com/zendtech/ZendOptimizerPlus Zend OPcache 通过 opcode 缓存和优化提供更快的 PHP 执行过程.它将预编译的脚本文件存储在共享内存中供以后使用,从而避免

(参考 http://blog.csdn.net/mrluoe/article/details/7969436 -- 整理并实践通过) 第1步,创建3个用户 SQL> create user srcb identified by srcb; User created. SQL> create user kso identified by kso; User created. SQL> create user hr identified by hr; User created SQL>