按选择查询的高RDS CPU利用率 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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排查CPU利用率高的线程

在日常工作中,我们有时候需要排查线上问题,找出系统中CPU利用率最高的线程.当然,我们这里默认被排查的线程在JVM中,而不是其他非JVM的线程....涉及的命令 $ top $ ps $ jstack 思路 1.根据top和ps命令查找到进程中CPU利用率最高的线程(内核级线程) 2.将内核级线程的十进制转成十六进制 3.根据jstack命令获取JVM...级的线程信息方式一 1.通过top命令找到CPU消耗(%CPU列)最高的进程, 并记住PID 2.通过top -Hp PID 找到CPU消耗(%CPU列)最高的线程, 并记住线程TID 通过printf..."%x\n" 十进制线程TID # 将十进制转成十六进制 3.通过jstack PID | grep 十六进制TID -A 30 方式二 1.通过top命令找到CPU消耗(%CPU列)最高的进程, 并记住...PID 2.通过ps -mp PID -o THREAD,tid,time 找到CPU消耗(%CPU列)最高的线程, 并记住线程TID 通过printf "%x\n" 十进制线程TID # 将十进制转成十六进制

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解决Windows云服务器带宽和CPU利用率高的问题

温馨提示：本文的Windows系统版本为Windows Server 2019 ×64”版本。排查思路：1.定位导致云服务器带宽和CPU利用率过高的进程。...2.查看CPU和带宽占用率较高的进程ID（PID）和进程名，同时按下“Ctrl+Alt+Delete”键，打开“Windows任务管理器”。选择“详细信息”选项卡，单击PID进行排序。...通过PID找到CPU和带宽占用较高的进程，右键单击并选择‘打开文件位置’，以确定该进程是否运行正常或者是否为恶意程序。...分析处理：正常进程：1.检查后台是否有执行Windows Update的行为。2.检查杀毒软件是否正在后台执行扫描操作。3.检查云服务器上运行的应用程序，确认是否有对网络和CPU需求较高的应用。...4.如果云服务器配置已经较高，建议考虑将云服务器上的应用场景进行分离部署，例如将数据库和应用程序分开部署。异常进程：如果CPU或带宽利用率高是由于病毒、木马入侵导致的，那么需要手动结束进程。

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访问数据库超时问题排障

观察MySQL CPU利用率：故障时段MySQL的CPU利用率一直是100%。MySQL基本处不可用状态，执行所有SQL都会超时。...MySQL这种CPU利用率高，绝大多数都是慢SQL导致，优先排查慢SQL。MySQL和各大云厂商提供的RDS都能提供慢SQL日志，分析慢SQL日志，是查找类似问题原因最有效方法。...再看MySQL CPU利用率：放大后的规律： CPU利用率以20min为周期规律波动总体趋势与访问量正相关猜测对MySQL CPU利用率的“贡献”来自两部分：红线以下部分，正常处理日常访问请求的部分...根据CPU利用率曲线的规律变化，推断出可能和定时任务有关。...当第一个慢查询SQL处理完成后，MySQL的CPU使用率已经降到了20%以下。那么即便会有周期性的SQL执行，但是以这个利用率不足以整体导致服务不可用吧。

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离在线一体引擎一体化云原生

存储引擎：为了支持实时写、离线批量写入、在线秒级查询、离线高吞吐查询等需求，多数数仓存储引擎会舍弃 StrongConsistency(单副本如 HBase，多副本 RaftTiDB)，选择 EventualConsistency...资源多租户共享：在线业务一般 CPU 使用量不高，但是延迟要求高;离线延迟要求不高，但是 CPU 使用量高，且往往业务有每日的波峰。...从平台侧，就是提升整体资源的使用效率，如 CPU 利用率从 10% 提升到 60~80%，一部分红利来提升自身产品的毛利，一部分红利释放给客户或者说保持相对于竞对的竞争力。...存储资源一般则是是按照实际存的逻辑空间，实际的压缩算法等并不会直接暴露给客户。模块拆开，尽可能的线程池化，在保障稳定性情况下提升单模块的 CPU 利用率，降低资源持有成本。...此时，需要在资源管理及混部超卖上做出竞争力，比如 Google BigQuery 是使用 Blog 作为资源调度，在资源超卖上有大量的实践，可以提升 CPU 利用率到 50~70%，资管管理模块可以根据客户资源的情况提前购买资源或者释放资源

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中间件业务在网易轻舟容器平台的性能调优实践

对于性能问题，大部分人首先想到的是 CPU 利用率高，但这只是个现象，并不是症状。...回到 CPU 利用率高的例子：已知现象是 CPU 利用率高，我们通过 strace 检查，发现 futex_wait 系统调用占用了 80% 的 CPU 时间——这才是症状；根据这个症状，我们业务逻辑代码降低了线程切换...，CPU 利用率随之降低。...正是因为有这个特点，容器应用程序要尽量的减少不同 Node 模块之间的交互，也就是说，我们根据容器内存 Node 亲和性，选择容器使用的 CPU 固定在一个 Node 模块里，因此其性能将会有很大的提升...RDS 对于 RDS MGR 集群，K8S 容器部署相比 RDS2.0 云主机 VM 部署，同等规格下性能提升可以达到 30%~170%；经过优化后，与物理机部署相比，常规模式下，只写场景、只读场景和读写混合场景的性能差距保持在

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EMR 实战心得浅谈

4.查询计算场景查询计算平台基于 presto 封装实现，目前在我司应用场景涉及：BI 平台、即席式交互、跨源融合查询，因云上虚拟机自建 Clickhouse，其存储瓶颈较明显且成本又高，因此引入...8.集群使用 RDS 我司基于 Hive 构建企业级大数据平台元数据服务，存在多集群复用统一元数据库现象，从元数据库高可用及运维投入产出比方面考虑，选择 RDS 作为 Hive 等组件元数据库无疑是个明智之举...优点: 开箱即用，基本免运维，原生支持高可用。 EMR 后台已对 JDBC 相关兼容性做适配。缺点: 版本升级需重启 RDS 服务，诸如安全补丁之类升级会较频繁。...高版本 RDS 与 EMR 兼容性适配不佳，建议 RDS 不要超过 5.7 版本。...集群内资源使用调整优化机型使用我们在 EMR 集群底层 EC2 实例使用选择上基本围绕着 C、M、R 三种机型，几种机型主要区别在于 vCPU/memory 的比例，C 型适用于 CPU 计算密集型任务

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亚马逊工程师的代码实践来了 | Q推荐

但如果对自己的“动手能力”没有充足的信心，建议选择自动扩容。 Amazon MSK 的自动扩容可以根据存储利用率来设定阈值，建议设定 50%-60%。...如果 CPU 利用率过高，触发报警，则可以通过以下几种方式来扩展 MSK 集群：垂直扩展，通过滚动升级进行替换。每个 Broker 的替换大概需要 10-15 分钟的时间。...而资源的动态扩缩主要是指根据不同的工作负载，动态扩充节点，按使用量计费。...所以，EMR 的扩缩，在于核心节点与任务节点的扩缩，可以根据 YARN 上 Application 的个数、CPU 的利用率等指标配置扩缩策略。...此条数据链路的延迟取决于入Hudi 的延迟及 Presto 查询的延迟，总体在分钟级别；图中标号 5：对于需要秒级别延迟的指标，直接在 Flink 引擎中做计算，计算结果输出到 RDS 或者 KV 数据库

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宇宙的“PostgreSQL” 说 “地球上的PG” 都是“小垃圾”

那么多零碎你累不累“ ，“ 他们说那RDS POSTGRESQL 还的新建表，是小垃圾有错吗？” （画外音，RDS POSTGRESQL 说那不还有什么都没有的吗？...这样的方案解决了如下问题 1 查询列式，行式在数据库可以随时关闭和开启 2 列式查询可以针对你要的列，而不是整体表 3 可以定制化针对某个查询在不开启列式的情况下，强制使用列式查询。...那么PolarDB for PostgreSQL 说其他的PostgreSQL都垃圾，的几个深层次的原因： 1 充分利用CPU的SIMD 单指令多数据指令集，单条指令可以处理多条数据，例如AVX-512...2 列式存储使同一列数据连续存储，提升CPU Cache命中率，列存访问的Cache命中率比行存高40%以上，连续内存布局使SIMD指令利用率提升3-5倍 3 表中可同时存在列存索引（用于向量化引擎）和...优化器根据查询类型动态选择：分析型查询（如SELECT sum(salary) FROM employees）优先使用列存索引事务型查询（如UPDATE employees SET salary=.

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Crossplane支持的自定义资源数量突破了Kubernetes的限制

/v1 的 MR 将像下面这样提供： https://example.org/apis/rds.aws.upbound.io/v1/instances/cool-db 为了发现这个端点，客户端需要查询...在创建了 765 个 AWS CRD 之后，紧接下来的一段时间 CPU 利用率非常高。从监控仪表板上可以看出，在创建了许多 CRD 之后，紧接下来的一段时间 API 服务器 CPU 利用率非常高。...有趣的是，我们注意到，当我们向一个已经有很多 CRD 的 API 服务器大批量添加 CRD 时，CPU 利用率居高不下的时间更长。...通过对 API 服务器 CPU 利用率的分析，我们发现，CPU 利用率升高的主要原因是计算 OpenAPI v2 聚合模式的逻辑。...在早期，有人报告了内存利用率在创建 CRD 之后会提升的情况后，API 服务器维护人员就识别了问题所在并着手修复，而且同步降低了我们观察到的 CPU 利用率。

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容器化RDS｜调度策略

PS : 里面还转门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS 是这样描述其 RDS 产品的: 可见,...(权重n * 打分函数n) ○选择分数最高的节点, 如果有分数相同的, 随机挑一个 ●本文将基于 Kubernetes 的实现, 结合 RDS 场景展开, 并不会把所有的算法流水账似的写一遍, 相关资料很多...举个例子, RDS 集群有两个节点, 用户向 RDS 申请 2颗CPU和4GB内存以创建 MySQL实例, 两节点资源使用情况如下: 节点名称已用/总体(CPU核数) 已用/总体(内存) Node...除了满足请求数据库的存储资源的容量要求, 调度策略必须要能够识别底层的存储架构和存储负载, 在提供存储资源的同时, 满足数据库的业务需求(比如数据零丢失和高可用) 从2017年年初开始, 基于分布式存储技术...计算存储分离在实现数据库的数据零丢失,高可用的同时, 架构变得更通用, 更简单. 但对企业级用户, 还远远不够, cost-efficient 是考量产品成熟度的重要因素.

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HBase监控

Region Load Data in Recent One Minute https://hb-xxxx-nginx-master1-001.hbase.rds.aliyuncs.com/master...-1/topregion.jsp 顾名思意：Region Load Data in Recent One Minute，查看最近一分钟的Region上分布的表的每秒读/写次数。...-001.hbase.rds.yyyy.com/gl/ganglia/aggregate_graphs.php ?...png MyGrid Grid-->hbase_cluster 以node为单位，时间维度观测metrics指标信息 https://hb-xxxxxx-nginx-master1-001.hbase.rds.aliyuncs.com...image.png CPU与系统负载每分钟平均负载最近5分钟平均负载 CPU利用率user(%) CPU空闲率(%) CPU利用率system(%) CPU利用率IOWait(%) 系统内存空闲内存比例

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MySQL连接错误的十二“坑”

、如果确认密码正确，检查mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)表里面的account信息(主要是user...,host列)，确认连接的account符合user里面的匹配项 2、如果通过mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view...解决办法：原因是该account不存在，检查mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)表里面的account...解决办法：检查mysql.user(rds for mysql分为高权限账号和普通账号管理，高权限账号的实例可以查询mysql.user_view表)表里面的account信息(主要是user,host...内存等状态的变化，是否有明显的升高现象，如果有明显的升高，实时的通过show processlist获取session信息，通过获取到的session信息分析cpu，io以及内存跑高的原因，综合分析（是否是遇到了阻塞或者慢查询

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前任都能看懂的分库分表方案

主键id还是用户的user_id，按主键ID拆分数据很均匀，通过ID查询 orders 的场景几乎没有，业务访问 orders 大部分场景都是根据 user_id来过滤的，而且 user_id 的唯一性又很高...按业务分库举个例子，交易系统 trade 数据库单独部署在一台 RDS 实例，现在交易需求及功能越来越多，订单，价格及库存相关的表增长很快，部分接口的耗时增加，同时有大量的慢查询告警，升级 RDS 配置效果不大...按表分库上面介绍了分表方案，常见的有垂直分表和水平分表（拆分后的子表都在同一个 RDS 实例中存储），对应的分库就是垂直分库和水平分库，这里的分库其实是拆分 RDS 实例，是将拆分后的子表存储在不同的...举个例子，交易数据库的订单表 orders 有2亿多数据，RDS 实例遇到了写入瓶颈，普通的 insert 都需要50ms，时常也会收到 CPU 使用率告警，这时就要考虑分库了。...分片键选择选择分片键时，需要先统计该表上的所有的 SQL，尽量选择使用频率且唯一值多的字段作为分片键，既能做到数据均匀分布，又能快速定位到数据位置，例如user_id，order_id等。

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游族网络运维总监：如何运维千台以上游戏云服务器

重点是云时代的运维，包括游戏上云部署整体方案、游戏服务器批量运维管理，并对企业选择RDS还是自建MySQL数据库给出了自己建议。...该架构方案运维效率高，适合规模开展游戏运营，但不具备业务高可用特性，一天开100个区组成为常态；为了迎合大区大服、全球同服，游族融合了前两代架构的特点，推出了第三代架构，按角色分拆并形成服务集群模式...基于第二代架构，游族基于OpenStack自己的私有云，最初目标是为了提高服务器利用率、降低成本和实现分钟级开服。...经过评估测验，在高峰时期，整个私有云资源利用率可达到83%。...在游戏迁移过程中，遇到了很多困难，其中一点是选择自建MySQL还是RDS。

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容器化RDS｜调度策略

里面还专门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ?...分配时采用Requst值进行调度，这里有个假设：同一节点上运行的容器不会同时达到 Limit 阈值有效的实现了计算资源利用率的high utilization，非常适合数据库开发或测试场景。...举个例子，RDS集群有两个节点，用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存以创建 MySQL实例，两节点资源使用情况如下： ? 在资源同时满足的情况下，调度会通过两个公式对节点打分。...除了满足请求数据库的存储资源的容量要求，调度策略必须要能够识别底层的存储架构和存储负载，在提供存储资源的同时，满足数据库的业务需求(比如数据零丢失和高可用)。...从2017年年初开始，基于分布式存储技术,我们的RDS已经实现了计算和存储分离的架构。 ? 计算存储分离在实现数据库的数据零丢失，高可用的同时，架构变得更通用，更简单。

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容器化RDS｜调度策略

里面还专门介绍了基于 CPI (Cycles Per Instruction)测量资源利用率的方式。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ?...分配时采用Requst值进行调度，这里有个假设：同一节点上运行的容器不会同时达到 Limit 阈值有效的实现了计算资源利用率的high utilization，非常适合数据库开发或测试场景。...举个例子，RDS集群有两个节点，用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存以创建 MySQL实例，两节点资源使用情况如下： ? 在资源同时满足的情况下，调度会通过两个公式对节点打分。...除了满足请求数据库的存储资源的容量要求，调度策略必须要能够识别底层的存储架构和存储负载，在提供存储资源的同时，满足数据库的业务需求(比如数据零丢失和高可用)。...从2017年年初开始，基于分布式存储技术,我们的RDS已经实现了计算和存储分离的架构。 ? 计算存储分离在实现数据库的数据零丢失，高可用的同时，架构变得更通用，更简单。

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MySQL - 分库分表

二.分库分表拆分思路 1.什么时候进行分库 MySQL 的高可用架构大多都是一主多从，所有写入操作都发生在 Master 上，随着业务的增长，数据量的增加，很多接口响应时间变得很长，经常出现 Timeout...三.垂直拆分垂直分库垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短...举个例子，交易数据库的订单表 orders 有2亿多数据，RDS 实例遇到了写入瓶颈，普通的 insert 都需要50ms，时常也会收到 CPU 使用率告警，这时就要考虑分库了。...根据业务量增长趋势，计划扩容一台同配置的RDS实例，将订单表 orders 拆分20个子表，每个 RDS 实例10个。...这样解决了订单表 orders 太大的问题，查询的时候要先通过分区键 user_id 定位是哪个 RDS 实例，再定位到具体的子表，然后做 DML操作，问题是代码改造的工作量大，而且服务调用链路变长了

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每秒处理1000万用户请求…云上架构如何实现高性能和高可用

云上架构的高性能什么是性能性能是很难衡量的，狭义上的性能指的是运行速度的快慢，广义的性能则涉及更多的内容，如功耗、利用率、性能价格比、速度等。...然后要根据性能目标分析当前业务系统中不同层次有哪些影响性能指标的问题，比如网络层方面的带宽、延迟，计算层方面的Cpu处理能力、是否采用集群，以及一些其他方面的影响因素。...访问数据库之前先通过缓存响应请求，在不能命中的时候再去访问数据库。使用缓存时有个问题需要特别注意，即缓存与数据库的数据不一致。针对这一问题解决方式是不同的，要根据不同的需求来选择。...使用DRDS有几点需要注意，第一DRDS必须要和RDS结合使用，DRDS本身不存储数据，数据的存储都是在RDS上；第二DRDS后的RDS实例必须是Mysql数据库；第三DRDS有两种使用方式，一种是表的拆分一种是表的不拆分...云上架构的高可用高可用的定义从字面意思上来看高可用其实就是为了减少停工时间，保持服务高度可用性。系统做高可用首先要具备自动侦测、自动切换、和自动恢复的能力。

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请解释一下云数据库的扩展性和弹性。

这意味着云数据库可以根据应用程序的需求自动增加或减少资源，以确保系统的高可用性和性能。扩展性是指云数据库可以根据负载的增加或减少，动态地增加或减少计算、存储和网络资源。...在平常的时候，我们的数据库只需要处理少量的请求和订单，资源利用率相对较低。但在促销活动或节假日期间，我们的数据库需要处理大量的请求和订单，资源利用率会急剧增加。...首先，我们可以将数据库部署在云平台上，如AWS的RDS或MongoDB Atlas。这些云数据库提供了自动扩展和收缩的功能。当平常的时候，我们可以选择较小的数据库实例来处理较少的请求和订单。...下面是一个使用AWS的RDS来扩展数据库的代码案例： import boto3 # 创建RDS客户端 rds_client = boto3.client('rds') # 获取当前数据库实例的信息...在这个代码案例中，我们使用了AWS的Python SDK（boto3）来管理RDS数据库。首先，我们创建了一个RDS客户端对象。

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三款云数据库性能测试,谁表现最好？

其实阿里云RDS提供三种数据库模式 ? 这里为了和腾讯云RDS在默认参数上接近一致，测试用例选择高可用高性能类型的模板。...从压测结果来说混合读写场景下阿里云RDS性能高于腾讯云RDS和AWS RDS，其中QPS 高约50-100%，TPS 高约60%-90%。AWS RDS 比腾讯云RDS性能略高约20-30%。...四潜在因素分析 MySQL软件代码设计，宿主机cpu，磁盘配置，raid卡，MySQL相关参数配置，网络时延等都是影响性能吞吐量的因素。...测试50个表和250个表的时候表现正常。 ? 阿里云RDS 和腾讯云RDS 则没有遇到高并发时初始化失败的问题。...使用sysbench对云数据库进行自测时，建议选择更高的版本，比如sysbench 1.0，提供更丰富的场景，创建多个表(大于20个)，避免AWS RDS 测试时遇到初始化失败的问题。

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