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

环境: Red Hat Enterprise Linux 4 Red Hat Enterprise Linux 5 Red Hat Enterprise Linux 6 Red Hat Enterprise Linux 7 On RHEL4: configure the cpu speed to run at MAX speed all the time by adding the following parameter into the file /etc/cpuspeed.conf and

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

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

  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

昨天下午,测试反映trunk测试环境的数据库CPU一直100%,一开始以为是病毒,内网这段时间老是有个挖矿的病毒,查了一下被隔离了,但是数据库还是慢,停掉SQL server的服务CPU降下来,启动SSQL server的服务器就CPU就到100%,按照正常情况, SQL Server导致CPU爆高,一般是异常SQL引起,但查询了监控: 查询是RiskControlAnalysis,TaskTrunk库的sql比较多,先分离RiskControlAnalysis看看是否是这个库的原因,分离后CP

知道服务器CPU型号,那么我们如何在服务器里面查看服务器CPU核心数和线程数呢? 步骤: 先用鼠标右键点击屏幕最下方的任务栏空白处.会弹出一个菜单. 在菜单中用鼠标左键点选“启动任务管理器”. 点击任务管理器的“性能”选项. 在“性能”选项的“cpu使用记录”项中有几个方框就说明cpu有几个线程. cpu线程数不一定等于cpu的核心数,因为有些cpu采用了超线程技术,一个核心可以有两个线程.如果想查看cpu的核心数可以安装一个CPU-Z软件,打开后就可以看见有几个核心和线程了. PS:超线程处理

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

非常抱歉,这次故障给您带来麻烦了,请您谅解. 今天早上 10:54 左右,我们所使用的数据库服务(阿里云 RDS 实例 SQL Server 2016 标准版)CPU 突然飙升至 90% 以上,应用日志中出现大量数据库查询超时的错误. Microsoft.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904): Execution Timeout Expired. The timeout period elapsed prior to completion of the

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. 非绑定变量写法:Select * from employee where id=1234567 绑定变量写法: Select * from employee where id=? Preparestatement.setInt(1,1234567) Java中Preparestatement就是为处理绑定变量提供的对像,绑定变量有以下优点: 1.防止SQL注入 2.提高SQL可读性 3.提

本文主要来学习内存屏障和 CPU 缓存知识,以便于我们去了解 CPU 对程序性能优化做了哪些努力. 首先来看下 CPU 缓存: CPU 缓存 CPU 缓存是为了提高程序运行的性能,CPU 在很多处理上内部架构做了很多调整,比如 CPU 高速缓存,大家都知道因为硬盘很慢,可以通过缓存把数据加载到内存里面,提高访问速度,而 CPU 处理也有这个机制,尽可能把处理器访问主内存时间开销放在 CPU 高速缓存上面,CPU 访问速度相比内存访问速度又要快好多倍,这就是目前大多数处理器都会去利用的机制,利用处

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

前言: 本文是对博客http://www.dbnewsfeed.com/2012/09/08/5-performance-killers-when-working-with-linked-servers/的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步.尊重原创和翻译劳动成果,转载时请注明出处.谢谢! 当使用链接服务器(Linked Servers)时,最昂贵的代价就是网络带宽间大量数据的传输.在正确的服务器书写正确的代码是非常重要的,因为每一个错误都会导致在网络带宽上付出非常昂贵

原文:SQLServer通过链接服务器远程删除数据性能问题解决 在上一遍文章中介绍了SQLServer通过链接服务器访问Oracle性能问题的解决方法,本文介绍链接服务器下远程删除SQLServer数据的性能问题解决 1. 问题发现 系统中有个功能,需要远程删除SQLServer实例的表数据,删除语句中有where条件,条件中有一个子查询. 该功能前台执行速度非常慢.所以准备调优. 下面为演示代码,未优化前如下: DELETE FROM [LINKSERVERNAME].[AdventureWo

                                      intel  Xeon(R) CPU E5-2650 v2                                                      性能测试报告  一．测试背景: 验证Xeon(R) CPU E5-2650 v2 的性能,和基于KVM的openstack平台的处理能力和稳定性.镜像.虚拟机用horizon控制台管理,按照测试方法从horizon开启虚拟机,同时观察宿主机的CPU.MEM.

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

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

查看linux服务器CPU相关: 1.查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2.查看CPU核心数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 3.查看CPU的线程数 grep 'processor' /proc/cpuinfo|sort -u |wc -l 4.查看CPU型号 cat /proc/cpuinfo | grep nam