MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法 运行平稳的数据库,如果遇到CPU狂飙,到80%左右,那一定是开发写的烂SQL导致的,DBA首先要保证的是,数据库别跑挂了,所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里,以便后面的排查. 这里用到一个工具pt-kill,它可以帮助你. 1 pt-kill  --match-info "^(select|SELECT)"--busy-time 3--victim all --interval 1--kill --print --daemonize

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是主键,vtype是int,vtype是索引. 最后collect 为 10万条记录,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK. 再来看这条语句: select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

今天测试团队反馈说,服务A的响应很慢,我在想,测试环境也会慢?于是我自己用postman请求了一下接口,真的很慢,竟然要2s左右,正常就50ms左右的. 于是去测试服务器看了一下,发现服务器负载很高,并且该服务A占了很高的cpu.先用top命令,看了load average,发现都到了1.5左右(双核cpu)了,并且有一个java进程(20798)占用cpu一直很高,如下图: 于是,用命令jps -l看了一下java的20798,刚好就是服务A. 究竟服务A在跑什么,毕竟是测试环境.于是使用to

GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,不来了解一下吗! GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,真的不来了解一下吗! GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,真的真的不来了解一下吗! 前段时间我们新上了一个新的应用,因为流量一直不大,集群QPS大概只有5左右,写接口的rt在30ms左右. 因为最近接入了新的业务,业务方给出的数据是日常QPS可以达到2000,大促峰值QPS可能会达到1万. 所以,为了评估水位,我们进行了一次压测.压测在预发布

因为这段时间一直在弄监控,但是工作还是在进行中 因为机器不多,所以今天早上巡检了一下,看到一台生产机器上的CPU飙高 top

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

现网CPU飙高,Full GC告警 https://www.cnblogs.com/QG-whz/p/9647614.html 问题出现:现网CPU飙高,Full GC告警 CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%.在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题.在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU,无法抓到引发Full GC的线程.查看了服务故障期间的错误日志,发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志,无法确定Full

最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大,目前单表总记录数有 300W+,导致sql语句执行的速度变慢,如果一直这样增长下去,总有一天会爆炸的.怎么办??怎么办?? 第一:想到的必然是 添加索引,可是索引偏偏是把双刃剑,提升了查询的速度,却活生生的影响了插入的效率   所以索引的话,也只是能做到在一定数据量下,达到查询与插入的最优化,但是遇到持续增长的数据量,也是力不从心. 第二:想到的是 主从复制,想想好像很难弄的样子,会不会出问题?我这么懒,才不想去搞这个.. 第三(YY):首先,我们

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

yarn就先不介绍了,这次排坑经历还是有收获的,从日志到堆栈信息再到源码,很有意思,下面听我说 问题描述: 集群一台NodeManager的cpu负载飙高. 进程还在但是看日志已经不再向ResourceManager发送心跳,不断重复下文2的动作. 心跳停止一段时间后会重连上RM但是cpu仍然很高,再过一段时间心跳再停,一直循环. NodeManager的日志解析 1.NM的localizing过程 localizing:container开始从hdfs下载resource,hdfs文件的状态从

问题描述: 最近几天生产环境上的mongodb一直在报警,cpu飙高,其他如内存.iops.连接数.磁盘操作等都正常.通过定位业务,发现是由于mongodb的表其中一个查询未建立索引导致,110多W的数据,每秒经历的查询10次左右.但是未建立索引导致数据查询走全表扫描,从而致使导致cpu飙高. 解决方式:db.preservationlog.createIndex({eid:1}) ; 为preservationlog表的eid字段创建索引,问题得以解决. cpu曲线图 mongodb所在服务器

原文地址:https://www.javatang.com/archives/2018/04/26/25582403.html 上篇文章中说明了解决IntelliJ IDEA中文输入法无提示的问题,最近将IntelliJ IDEA升级到了最新的2018.1,发现在编辑文件的时候CPU飙高,从而显得有一些卡顿.于是开始下面的一些设置: 目录 [隐藏] 1 软硬件环境 2 设置JVM的启动参数 3 设置编译和Maven的JVM内存 4 取消除了Error级别之外的代码检查 5 更改启动的JDK 6