系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器，占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后，我们的业务已经有了一定的访问量，这时候经过调整、优化服务器性能的阶段，可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生，反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能，那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了，这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢？下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
在服务器运维过程中，经常需要对服务器的各种资源进行监控，例如：CPU的负载监控，磁盘的使用率监控，进程数目监控等等，以在系统出现异常时及时报警，通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
三、API的生命周期：Design（设计）、Build（构建）、Test（测试）、Document（文档）、Share（发布）、run（运行）、DownLine（下线）。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是 否是服务器问题。
作者：赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务，提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案，简化数据库运维工作，让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势： 快速便捷的数据库服务交付能力，在几分钟内部署可扩展的 MySQL，并可按需弹性升降配置； 真正 100% 的 MySQL 兼容能力，主流 MySQL 分支完全兼容； 提供热备、冷备、binlog
有个朋友Hunter跟我聊，最近他参加腾讯的面试，在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程，以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大，但服务器资源利用率却一直很低，导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展，混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战，介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况，以及对未来的计划和展望。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验，重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）
（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的，IT负载规模为几兆瓦的数据中心（大约是uptime institute Tier 3等级）。它装满了大量的机架式高端服务器产品（以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例），其峰值功率大约为340W，某年的价格大约为7700美元，其它的一些变量参数如下： “ 1.某年美
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例，提供平衡的计算、内存和网络资源，是多种应用程序的最佳选择。 具有超高性价比，确保您的工作负载获得业界领先的性价比。
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage)，那么平均负载处于什么状态算是正常呢？如果要根据平均负载来判断系统的稳定性，又该如何界定？先来看一下基础知识。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中，随着业务量的急剧增长，我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展，我们必须进行大量的性能测试，尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求，使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量，这无疑增加了我们的运维难度。
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
进入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术，能够以毫秒级延迟提供计算结果，为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
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