python 为什么不能利用多核 CPU  GIL 其实是因为在 python中有一个 GIL( Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁.  1.最开始时候设计GIL是为了数据安全 python为了数据安全设计了这个 GIL.  2.每个 CPU在同一时间只能执行一个线程:  (在单核 CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念. 但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生:而并发是指两个或多个事件

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

高手是怎么使用jstack精确找到异常代码的(java程序CPU利用率高的情况) 请jstack神器来帮忙 本文介绍Linux环境下使用jstack定位问题的秘笈1.[top命令]找到CPU利用率持续比较高的进程,获取[进程号],此处PID为 1289112891 2.[ps p 12891 -L -o pcpu,pid,tid,time,tname,cmd 命令]找到上述进程中,CPU利用率比较高的[线程号TID](十进制数),此处为 12946ps p 12891 -L -o pcpu,pi

遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.db.currentOp()的操作需要用MongoDB的root账户登录才能正常分析. 重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起

如何按名称或PID查找一个进程?如何按端口号查找一个进程?如何查看一个进程的CPU和内存.文件句柄使用情况?如何查看CPU利用率高的TOP10进程清单? 目录 如何按名称或PID查找一个进程?如何按端口号查找一个进程?如何查看一个进程的CPU和内存.文件句柄使用情况?如何查看CPU利用率高的TOP10进程清单? 进程介绍 进程状态的字母代表 有关命令介绍 lsof netstat grep | & && || 进程命令介绍 命令 ps ps 命令参数介绍 如何按名称或PID查找一个

正如大家所知道的那样,多核多cpu越来越普遍了,而且编写多线程程序也是件很简单的事情.在Windows下面,调用CreateThread函数一次就能够以你想要的函数地址新建一个子线程运行.然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降.唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死.为什么会是这样的了.本文将举一些例子和讲述一些原因. 首先,我来讲一下多处理的一些知识.如下图所示,  多处理器系统也只有一个待运行的线程队列,内存中也只有一个操作

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

IBM AIX Java 1. topas 命令定位 CPU 使用高的进程,比如下面 PID 614852 Name            PID  CPU% java         614852  23.9 java         450806  20.5 2. 使用命令 ps -mp <PID> -o THREAD 定位 CPU 使用高的线程 TID 比如下显示线程 (TID)11219165 消耗了 22% CPU.  把 11219165 换成 16 进制得到 AB30DD ps

Jemeter 压测过程,发现mongodb的CPU均达到100%,需要查看mongodb的执行情况,使用mongo自带的profiling功能. profiling将请求的执行情况记录在DB下的 system.profile 集合里,profiling 有3种模式: 点击查看官方文档 在mongodb的客户端执行: >db.getProfilingLevel() 根据返回值 0 代表不开启 1 代表记录慢指令(默认100ms) 2 代表记录所有指令 更改此值,使其生效. db.setProfi

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆尽,存在很多占用CPU很高的

经常有用户咨询:MongoDB CPU 利用率很高,都快跑满了,应该怎么办? 遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起的? op

综述   多线程是程序设计中的一个重要方面,尤其是在服务器Deamon程序方面.无论何种系统,线程调度的开销都比传统的进程要快得多. Python可以方便地支持多线程.可以快速创建线程.互斥锁.信号量等等元素,支持线程读写同步互斥.美中不足的是,Python的运行在Python虚拟机上,创建的多线程可能是虚拟的线程,需要由Python虚拟机来轮询调度,这大大降低了Python多线程的可用性.希望高版本的Python可以解决这个问题,发挥多CPU的最大效率. 网上有些朋友说要获得真正多CPU的好处

一. 目标 ​ 作为一只万年单身狗,一直很好奇女生找对象的时候都在想啥呢,这事也不好意思直接问身边的女生,不然别人还以为你要跟她表白啥的,况且工科出身的自己本来接触的女生就少,即使是挨个问遍,样本量也太少,毕竟每个人的标准都会有差异的.这时候想到婚恋网站,上面不就有现成的数据吗,刚好最近也在学习爬虫,如果能用爬虫把数据爬取下来,既练习了爬虫技术,又获得了想要的数据,一举两得.不如说干就干. ​ 从接触爬虫以来,也爬过几十个网站,虽说是入门练习,没找那种数据价值很高,反爬比较严重的网站,但也有不少

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 操作系统:solairs8 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆

1.CPU利用率和负载 CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比:cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait. CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数,这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程,不包括处于wait状态进程. CPU利用率高,并不意味着CPU的负载大.两者之间没有必然的关系.无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队没有必然关系. 举例来说

概述 做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载 Linux中,进程分为三种状态: 阻塞的进程blocked process 可运行的进程runnable process 正在运行的进程running process 当进程处于不可中断时,进程会等待I/O设备的数据或者系统调用:进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPU CPU使用率 CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计. 通过这个指标

目录(?)[-] proc文件系统 proccpuinfo文件 procstat文件 procpidstat文件 procpidtasktidstat文件 系统中有关进程cpu使用率的常用命令 ps 命令 top命令 单核情况下Cpu使用率的计算 基本思想 总的Cpu使用率计算 计算方法 某一进程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 某一线程Cpu使用率的计算 计算方法 实验数据 多核情况下cpu使用率的计算 实验一 描述 数据一 数据二 实验二 描述 数据一 数据二 主要问题 Java 系统

在python上开启多个线程,由于GIL的存在,每个单独线程都会在竞争到GIL后才运行,这样就干预OS内部的进程(线程)调度,结果在多核CPU上: python的多线程实际是串行执行的,并不会同一时间多个线程分布在多个CPU上运行. 但是这里有个有趣的现象: python开启两个死循环的线程,在我的2核机器上会有如下CPU使用情况,每个CPU都维持在50%左右的使用率(见下图). 难道python的多线程可以在多核上并行?当然不是,在GIL存在的python上,多线程应该是不可能并行的.这里其实

1.python调用top命令获得CPU利用率 思路:通过python调用top命令获取cpu使用率 #python2代码 [root@zdops-server script]# cat cpu_loadavg.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #Author: nulige import os,time time2sleep = 2.5 while True: print int(time.time()), print os.pop

1,现象 写的一个storm应用,主要是通过mysql的binlog来同步表到hbase.运行一段时间后发现,经常会出现cpu使用率飙升到200%以上,然后各种消息堆积报警等等出现各种问题 2,调研过程 cpu使用率很高,所以首先找到该进程,通过top命令,监控该进程的使用率,然后通过H,查看各个线程的cpu使用率情况,记下cpu使用率高的线程id,然后通过jstack pid,获取各个线程栈,听过top获取的线程id转化成16进制后,发现有问题的线程栈如下: 发现主要问题原来出现在HashMa