1.memory_profiler可以监控代码的内存消耗及增长量,以下面的代码为例. 发现在for循环里增加了0.3MB,这个工具可以帮助我们定位内存泄露的问题. 2.profile与cProfile可以监控代码的CPU占用,看下下面的代码. 结果如下,ncalls是调用次数,cumtime可以看到累计时间,包含子函数,tottime不包含子函数,可以看到总共占用cpu0.049秒,test用了0.038,test_1用例0.01秒,在上面的代码里,我们使用了sleep,但是看结果,可以确定sl

方法一: 使用 show processlist 语句,查找负荷最重的 SQL 语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引. 方法二: #查看慢SQL日志是否启用mysql> show variables like 'log_slow_queries';  #查看执行慢于多少秒的SQL会记录到日志文件中mysql> show variables like 'long_query_time';#配置my.ini文件(inux下文件名为my.cnf), 查找到[mysqld]区段,增加日志的配置

以下为例子,判断计算机内存并释放程序内存. # coding=utf8 import time import psutil, gc, commands,os from logger_until import LoggerUntil from until import keep_circulating logger = LoggerUntil(name="Monitor").getlog(logfilename='Monitor.log', loglevel=2, add_StreamH

一.前言 最近一段时间,网站经常出现两个问题: 1.内存占用率一点点增高,直到将服务器内存占满. 2.访问某个页面时,页面响应过慢,CPU居高不下. 初步判断内存一点点增多可能是因为有未释放的资源一直在占用内存,而cpu居高不下可能是因为执行了耗时的操作. 下面我们就使用ANTS Performance Profiler和ANTS Memory Profiler这两个工具来分析具体原因. ------------------------------------------------------

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

Python GIL(Global Interpreter Lock(全局解释器锁)) 1:进程里面多个线程,线程 共享A=10 2:Python解释器,A改完值之后会传回进程容器,为了防止A和B同时修改A的值引起的错误,加入锁,能保证A修改时,B和C不能修改 3:通过C语言调用底层命令与操作系统进行交互,然后OS再和硬件进行交互 什么是CPU密集型.IO密集型 IO密集型(I/O bound): 指的是系统的CPU性能相对硬盘.内存要好很多,此时,系统运作,大部分状况是CPU在等IO(硬盘/内

tomcat要运行依赖于JDK,tomcat服务器的CPU使用率过高,大多都是因为部署的web程序的问题. 一.现象描述 在一次线上环境,前台访问页面的速度越来越慢,从浏览器F12中看到发出的请求都是pengding的状态. 二.排查过程 我这里tomcat部署在linux环境中.下面的排查过程均在linux下进行. 1.排查后台服务 查看tomcat的后台日志,发现日志正常打印,未发现异常信息:把要执行的SQL复制出来,放到mysql的客户端执行,发现sql运行正常且查询速度正常. 通过上面的

kubelet CPU 使用率过高问题排查 问题背景 客户的k8s集群环境,发现所有的worker节点的kubelet进程的CPU使用率长时间占用过高,通过pidstat可以看到CPU使用率高达100%.针对此问题对kubelet进程的异常进行问题排查. 集群环境 软件 版本 kubernetes v1.18.8 docker 18.09.9 rancher v2.4.8-ent CentOS 7.6 kernel 4.4.227-1.el7.elrepo.x86_64 排查过程 使用strac

目录 执行运算与判断的CPU CPU效能比较的指标 CPU的工作频率:外频与倍频 32位与64位的CPU与总线[宽度] CPU的等级 超线程(Hyper-Threading,HT) 网上摘下几张主板图 执行运算与判断的CPU 个人计算机通常指x86的个人计算机架构, 现主要有两大主流x86开发商(Intel,AMD)的CPU架构,而Intel为大宗. 早起的芯片组通常分南北桥控制各个组件的沟通: 北桥:连接速度较快的CPU.主存储器.显示适配器等组件. 南桥:连接速度较慢的硬盘.USB.网络适配

Linux下java进程CPU占用率高分析方法 在工作当中,肯定会遇到由代码所导致的高CPU耗用以及内存溢出的情况.这种情况发生时,我们怎么去找出原因并解决. 一般解决方法是通过top命令找出消耗资源高的线程id,利用strace命令查看该线程所有系统调用 1. 通过top命令找到可疑进程PID top - 09:37:18 up 70 days, 16:29, 2 users, load average: 1.13, 1.04, 0.97 Tasks: 105 total, 1 running

SQLSERVER排查CPU占用高的情况 今天中午,有朋友叫我帮他看一下数据库,操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2008R2 64位 64G内存,16核CPU 硬件配置还是比较高的,他说服务器运行的是金蝶K3软件,数据库实例里有多个数据库 现象 他说是这几天才出现的,而且在每天的某一个时间段才会出现CPU占用高的情况 内存占用不太高,只占用了30个G CPU占用100% 排查方向 一般排查都是用下面的脚本,一般会用到三个视图sys.sysprocesses ,dm_exec

先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲 (1)垃圾回收 (2)引用计数 (3)内存池机制 一.垃圾回收: python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值.对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的.这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值). 二.引用计数: Python采用了类似Windows内核对象

CPU使用率过高的常见原因 查询优化器会尽量从CPU,IO和内存资源成本最小的角度,找到最高效的数据访问方式.如果没有正确的索引,或者写的语句本身就会忽略索引, 又或者不准确的统计信息等情况下,查询计划可能不是最优的. 有些查询计划可能对只对某种条件下的查询是高效,而不是所有条件下都是. 缺失索引 索引的缺失,会导致查询处理的行数大大超出必要的行数,从而加重CPU和IO的负载.简单的例子: SELECT per .FirstName , per.LastName , p.Name , p.Pro

CPU使用率过高问题很容易被发现,但是诊断却不是很容易.CPU使用过高很多时候会成为其它问题的替罪羊,所以在确认和故障诊断时要抽丝剥茧. 调查CPU压力 三个主要的工具:性能监视器,SQLTrace,DMV. 性能监视器:首先用它来确认是SQL Server还是其它进程使用了过多的CPU.主要计数器有: Processor/ %Privileged Time :在特权模式下进程线程执行代码所花时间的百分比.基本可以认为是Windows核心使用的CPU                     Pr

<Troubleshooting SQL Server>读书笔记-CPU使用率过高(下) 第三章 High CPU Utilization. CPU使用率过高的常见原因 查询优化器会尽量从CPU,IO和内存资源成本最小的角度,找到最高效的数据访问方式.如果没有正确的索引,或者写的语句本身就会忽略索引, 又或者不准确的统计信息等情况下,查询计划可能不是最优的. 有些查询计划可能对只对某种条件下的查询是高效,而不是所有条件下都是. 缺失索引 索引的缺失,会导致查询处理的行数大大超出必要的行数,从而

垃圾回收机制: 不能被程序访问到的数据,就称之为垃圾. 引用计数:引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数的 每一次对值地址的引用都可以使得该值的引用计数+1 每一次对值地址的释放都可以使得该值的引用计数-1 当一个值的引用计数为0的时候,该值就会被系统的垃圾回收机制回收 · 循环导入:循环导入会导致某些值的引用计数永远大于1-----导致内存泄漏 # 循环导入 ls1 = [666] ls2 = [888] ls1.append(ls2) # [666, [888, [...]]] ls2.

一.python中的变量及引用 1.1 python中的不可变类型: 数字(num).字符串(str).元组(tuple).布尔值(bool<True,False>) 接下来我们讲完后你就懂了为什么它们是不可变对象了. 都知道python中一切都是对象,而变量就是这些对象的引用,什么意思呢 综合表述: 变量是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接的空间 对象是被分配的一块内存,存储其所代表的值 引用是自动形成的从变量到对象的指针 特别注意: 类型属于对象,不是变量 >>> c

load average的概念 top命令中load average显示的是最近1分钟.5分钟和15分钟的系统平均负载. 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: 它没有在等待I/O操作的结果 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 没有被停止(例如:等待终止) 在Linux中,进程分为三种状态,一种是阻塞的进程blocked process,一种是可运行的进程runnable

在写大型程序时候的一大挑战是如何保证最少的内存使用率.但是在Python中的内存管理是比较简单的.Python显示分配内存,使用引用计数系统管理对象,当指向某一个对象的引用数变为 0 的时候,该对象所占的内存就会被释放.理论上听起来很不错,也很简单,但是在实践中,我们需要知道一些Python内存管理的知识从而让程序在运行过程中能够更加高效地使用内存.其中一个方面我们需要知道的是基本的Python对象所占空间的大小,另一方面我们需要知道的是Python在内部到底是如何管理内存的. 基本对象 一个

背景: SQL Server 2008 R2 10.50.1600 没有设置页面文件,内存为64G,数据库分配50G cpu使用占了50%以上,平时只有10-20%,某台服务器“RESOURCE MONITOR“CPU占用特别高. 原因: 网上有说是虚拟内存不够,也有说升级版本就可以解决. 猜测,是因此资源不足,导致RESOURCE MONITOR一直在运行,从而导致cpu太高 解决方法: 设置更大到内存

前几天遇到的一个问题,自己本地用VM配置的虚拟机,一般会top查看进程以及CPU占用的一些情况.又一次用laravel 打印对象,里面的内容比较多,浏览器当时就卡了. 然后看进程的情况.我以为会是nginx和php-fpm 这两个一半一半这样子的情况,结果发现 kswapd0 这个进程直接99%.然后马上又降下去了.前几天一直没时间找原因,今天抽出点时间把这个整理下. 总结下: swap分区的作用是当物理内存不足时,会将一部分硬盘当做虚拟内存来使用. kswapd0 占用过高是因为 物理内存不足