昨天,正忙着,一个用户来电,说一个系统非常缓慢,导致整个系统无法正常使用,必须马上处理,先看系统资源,通过用户反馈的信息,内存,IO没问题,CPU资源严重紧张,idle持续为零,堆积任务达几百个,系统几近挂掉,通过分析用户反馈的数据库信息,最终确定一条SQL为整个事件的罪魁祸首,该语句阻塞达上百个,告知用户后,用户分析后确定,先kill掉相应会话,然后组织人员修改该SQL,kill掉相应会话并调整该SQL后,系统恢复常态,idle在40~50%间徘徊,下面是该SQL修改前的计划,大家可参考学习:

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

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

最近了解了下有关正则表达式回溯的内容,想想就写下来,方便自己. 正则表达式匹配算法是建立在正则表达式引擎的基础上的,目前有两种引擎:DFA(确定型有穷自动机)和NFA(不确定型有穷自动机).这两种引擎的区别主要在于被匹配对象不同. DFA是用文本去匹配表达式.而NFA是用表达式去匹配文本.这个了解一下就信了.目前我们用的是NFA自动机. 为什么有时候正则表达式的使用会导致CPU飙升呢?这个与正则表达式的回溯有关.什么就正则表达式的回溯以及为什么会发生回溯呢?请看下面的例子. regex="b{1

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

笔者一直都喜欢用VAX插件来做C++的开发,但发现VS2012安装了VAX后,CPU占用超级高,有时界面卡死得很厉害.我卸了又装,升级最新版,都无论用. 直到有天.看到网友说:VS2012的sdf文件和pch文件夹非常大.能够设置个暂时文件夹进行存放,以便及时删除而节约硬盘空间. 所以我也跟着做了例如以下设置: 在选项->文本编辑器->C/C++->高级里,把回退位置设为TRUE,并指定了回退位置的保存目录. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi

1.公司业务调整,把一部分数据由Redis转至MongoDB,业务在测试环境正常,生产环境上线后发现压力一上来MongoDB的服务直接把CPU占满了,和开发的同学分析了一下也参考了一下百度上类似的问题,最后定位原因:未使用索引. 解决方法很简单:对应的关键字段创建索引即可. 参考命令如下: >use Data;                                            #进入数据库Data,注意区分大小写: >db.stats();                 

用户在使用 MySQL 实例时,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况.本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法,并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景,来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案. 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 说明:大量行锁冲突.行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的 CPU 使用率过高,但

程序CPU占用高的可能原因: 1.存在死循环: 为什么死循环会导致CPU占用高呢?      虽然分时操作系统是采用时间片的机制对CPU的时间进行管理的,也就是说到了一定时间它会自动从一个进程切换到下一个进程.但是,当进入别的进程后,若该进程告诉系统它现在不需要做什么,不需要那么多的时间,这个时候,系统就会切换到下一个进程,当切换到死循环所在进程后,由于它一直在循环,永远告诉系统它有事情做(实质仅在死循环,没做任何事),那么系统就尽可能的将其他进程省下了的时间让它做死循环了,CPU占用不高才怪咧

场景 在系统上线后,经常会遇到运维的同学跑过来说:“这次发版后,cpu线程使用率到一场,到100%了”.这时候不要慌,可以使用堆转储来分析到底是哪个线程引起的. 查找元凶 发现pid=17850的进程线程使用率100%,查询进程中哪个线程导致的问题 发现17880的线程导致cpu飚高. 通过jstack查看线程信息 首先把pid 17880转成16进制 查询堆信息 发现HardTask(源码在末尾)第18行可能有问题 源码 源码很简单,就是创建了2种线程HardTask和SimpleTask.然

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

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

针对服务器框架Engine,在工作线程中发现该线程占用CPU过高,分析之后发现问题出在死循环那里 void cServerBase::OnProcess() { printf("cServerBase OnProcess\n"); while(m_bRuning) { onMsg(); cTimerMgr::Inst().process_timer(); } } 在这个线程里面出现的死循环,所以导致CPU过高. 而在网络线程里面,因为有执行 int nEventNum = epoll_

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

交换机CPU的功能 1.管理已配置的软件协议,例如: – 生成树协议(STP) – 路由协议,例如OSPF和EIGRP – 热备路由协议(HSRP) – 思科发现协议(CDP) – 端口聚合协议(PAgP) – VLAN中继协议(VTP) – 动态中继协议(DTP) 2.将配置/动态条目编程到硬件ASIC,例如: – 访问控制列表(ACL) – CEF条目 3.内部管理各种组件,例如: – 以太网供电(PoE)线卡 – 电源 – 风扇架 4.管理对交换机的访问,例如: – Telnet – 控制

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

  通常情况下,性能报告中只说CPU使用率高的时候,并不能帮助定位问题.因为CPU高会有多种不同的情况.CPU有五种状态(us sy id wa st), 在vmstat中能显示出来,这个想必很多人都清楚.在代码消耗CPU的时候(这也是通常性能分析中会遇到的),是US状态的CPU.当然还存在一种情况,就是代码产生的系统调用特别高,这种情况下SY的CPU也会高(这种情况比较少见,在我的职业生涯中只见过一次).对于JAVA语言来说,我们不需要特别复杂的profile工具就可以做到定位到代码. 在写具

面试过程中,场景类的问题更容易检测出一个开发人员的基本能力. 这不,一个小伙伴去阿里面试,第一面就遇到了关于"CPU飙高系统反应慢怎么排查"的问题? 对于这个问题,我们来看看普通人和高手的回答! 普通人: 嗯, CPU飙高的原因可能是线程创建过多导致的. 高手: 好的,关于这个问题,我从四个方面来回答. CPU是整个电脑的核心计算资源,对于一个应用进程来说,CPU的最小执行单元是线程. 导致CPU飙高的原因有几个方面 CPU上下文切换过多,对于CPU来说,同一时刻下每个CPU核心只能运

cpu是整个电脑的核心计算资源,对于一个应用进程来说,cpu的最小执行单元是线程. 导致cpu飙高的原因有几个方面: cpu上下文切换过多,对于cpu来说,同一时刻下每个cpu核心只能运行一个线程,如果有多个线程要执行,cpu只能通过上下文切换的方式来执行不同的线程.上下文切换需要做两个事情: 保存运行线程的执行状态 让处于等待中的线程执行 这两个过程需要CPU执行内核相关指令实现状态保存,如果较多的上下文切换会占据大量cpu资源,从而使得cpu无法去执行用户进程中的指令,导致响应速度下降. 在