1. 先找到一块Intel公司的奔三(Pentium III)Coppermine芯片,主频800MHZ,生产于2000年.(我查了一下,网上的报价现在是15~30元人民币/块.) 下面是这块CPU的正面.你可以看到它分成两部分,周围是一圈绿色的电路板,中间那块蓝色的就是芯片. (本文所有图片,都可以点击看大图.) 2. CPU的背面是密密麻麻的针脚,用来从主板取电和通信. 3. 为了把芯片从电路板取出,动用了电锯. 4. 切断电路板,就可以取出芯片了. 5. 去掉上面的金属保护盖,芯片的庐山真

如何定位死循环或高CPU使用率(linux)  确定是CPU过高 使用top观察是否存在CPU使用率过高现象 找出线程 对CPU使用率过高的进程的所有线程进行排序 ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep xxx得到如下结果,其中线程2909使用了7.8%的CPU. 2907 2913 0.0 ./xxx 2907 2909 7.8 ./xxx也可以通过查看/proc中的信息来确定高CPU线程. 打印了4列,线程ID,线程名,用户时间和内核时间(

确定是CPU过高 使用top观察是否存在CPU使用率过高现象 找出线程 对CPU使用率过高的进程的所有线程进行排序 ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep xxx得到如下结果,其中线程2909使用了7.8%的CPU. 2907 2913 0.0 ./xxx 2907 2909 7.8 ./xxx也可以通过查看/proc中的信息来确定高CPU线程. 打印了4列,线程ID,线程名,用户时间和内核时间(排名未分先后) awk '{print $1,$

操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2014 64位. 近阶段服务器出现过几次死机,管理员反馈机器内存使用率100%导致机器卡死.于是做了个监测服务器的软件实时记录CPU数据,几日观察得出数据如下: SQL优化方法: 1.查看连接对象 --AND DB_NAME([dbid])='gposdb' select client_net_address '客户端IP',local_net_address '服务器的IP',* from sys.dm_exec_connections

如何定位死循环或高CPU使用率(linux)  确定是CPU过高 使用top观察是否存在CPU使用率过高现象 找出线程 对CPU使用率过高的进程的所有线程进行排序 ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep xxx 得到如下结果,其中线程2909使用了7.8%的CPU. 2907 2913 0.0 ./xxx 2907 2909 7.8 ./xxx 也可以通过查看/proc中的信息来确定高CPU线程. 打印了4列,线程ID,线程名,用户时间和内核时

操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2014 64位. 近阶段服务器出现过几次死机,管理员反馈机器内存使用率100%导致机器卡死.于是做了个监测服务器的软件实时记录CPU数据,几日观察得出数据如下: SQL优化方法: 1.查看连接对象 1 USE master 2 GO 3 --如果要指定数据库就把注释去掉 4 SELECT * FROM sys.[sysprocesses] WHERE [spid]>50 --AND DB_NAME([dbid])='gposdb' 当前连接

2.1 硅芯片安全措施的演变 工业控制器的硬件安全措施与嵌入式系统同时开始发展.三十年前的系统是由分离的部件如CPU,ROM,RAM,I/O缓冲器,串口和其他通信与控制接口组成的.如图2-1所示: 图2-1     通用的嵌入式控制器.PCB上的每个部件很容易辨别且极易被复制. 在早期,除法律和经济外,几乎没有保护措施来防止别人复制这些设备.例如:ROM是用低成本的掩膜技术制造的,可用EPROM轻易复制,但后者通常要贵3-10倍或更多,或通过定制掩膜ROM,那就需要很长的时间和很大的投资.另一种

在Linux系统下面,有很多的命令可以查看系统的负载情况:比如top,uptime,w,示例如下: [wenchao.ren@l-cmsweb1.ops.cn1 ~]$ w 18:39:10 up 761 days, 13:59, 1 user, load average: 0.32, 0.45, 0.43 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT wenchao. pts/1 192.168.22.28 17:55 0.00s 0.03s 0.02s s

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

  原文地址:  http://blog.csdn.net/johnny710vip/article/details/8905239   这是一篇关于perl脚本测试的总结性文章,其中提到了很多实用的模块,如果文中介绍的不够详细,请到cpan上搜索该模块并查阅其文档.  1基本语法检查 Perl语言的哲学是“There is more than one way to do it”,很多讨厌Perl的人总是拿Perl的这个特性来攻击Perl,而喜欢Perl的人却又极力推崇它.这里不讨论这个特性是好

集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟 这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65

线程的优先级(priority)决定了线程获得CPU运行的机会,优先级越高获得的运行机会越大,优先级越低获得的机会越小.Java的线程有10个级别(准确的说是11个级别,级别为0的线程是JVM,应用程序不能设置该级别) 那是不是级别为10的线程肯定比级别为9的线程优先运行呢? 看代码: public class Client { public static void main(String[] args){ //启动20个不同优先级的线程 for (int i = 0; i < 20; i++)

前言 作为在线系统负责人或者是一个技术专家,你可能刚刚接手一个项目就需要处理紧急故障,或者被要求帮忙处理一些紧急的故障,这个时候的情景是: (1)你可能对这个业务仅仅是听说过,而不怎么真正了解: (2)你可能没有这个故障的详细信息,比如可能仅仅是有使用方反馈服务中断了10分钟: (3)你对代码细节还没有仔细研究过. 这个时候该怎么解决问题呢?根据以前的经验,工程师们常常倾向于直接登上服务器检查代码,试图立刻修改问题.或者是把某些可能是问题的配置做修改,但并不是100%确认这就是问题的根本原因.但

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution=true  mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这是两个推测式执行的配置项,默认是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task

本文探讨Docker多主机网络的性能. 在过去的博文里,我测试过 Docker的网络 . MySQL服务器团队 提供了他们自己的结果,和我的观察是一致的. 本文里一系列的测试,想更多关注使用多主机的Docker网络.因为当我们搭建高可用(HA)环境(比如,使用Percona XtraDB Cluster)时,就会期望实例运行在不同的主机上. 本文测试的另一个原因是Docker最近发布了1.12版本,支持Swarm Mode.Swarm Mode本身很有意思--在这个版本里,Docker决定在编排

高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息 这些高吞吐低延迟的Java应用转变为产品

高吞吐低延迟Java应用的垃圾回收优化 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息

Centos7日常需要用的运维命令 1.删除0字节文件 find-type f -size 0 -exec rm -rf {} \ 2.查看进程 按内存从大到小排列 ps -e   -o "%C   : %p : %z : %a"|sort -k5 -nr 3.按cpu利用率从大到小排列 ps -e   -o "%C   : %p : %z : %a"|sort   -nr 4.打印说cache里的URL grep -r-a   jpg /data/cache/*

https://blog.csdn.net/zhangchenglikecc/article/details/52103737 昨天nagios报警warning,没来得及留下报警截图,nagios值设定的值是 当1分钟多于15个进程等待,5分钟多于10个,15分钟多于5个则为warning状态 当1分钟多于30个进程等待,5分钟多于25个,15分钟多于20个则为critical状态 --------------------------------------------------------

越来越多人开始接触Linux操作系统,从VPS到无线路由的刷机系统(如OpenWRT.Tomato),同时也必不可少地会在各式各样的探针和系统监测界面上看到"系统平均负载"或者"Load Average"这样的字眼,但是它并不像我们习惯中Windows.Mac操作系统提供百分比显示CPU.内存占用率,而是以几个用空格隔开的浮点数来表示系统平均负载,那么它们到底是什么意思呢?又如何衡量系统负载及系统的稳定性呢? 系统平均负载-基本解释 在Linux shell下,有很