如果是1颗CPU的压测,建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
硬件 计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步,几近物理极限; 在CPU停止进步的时候,机械硬盘存储空间从百G变成了百T,存储变得足够大足够便宜; 固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上; 网络从3G到4G再到5G; 手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理,电池容量缓慢增加;目前还是锂电为主; CPU的闲置率还是很大,CPU和IO的速度还有很大鸿沟; 手机从拼CPU,拼厚度,拼省电,拼摄像头到拼营销,移动时代即将结束。 编程语言 在计算机性能足够快的时候,语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈,服务端
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
cpu跑满时去远程,可能远程上了,但是非常卡(黑屏或远程不稳定),或者直接在远程过程中卡loading转圈死循环
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
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linux中cgroup是用于进程资源限制的重要技术,cgroup的命令众多,见之前文章 推荐!两个有用的运维工具nsenter+cgroup(一) 说明,本文用一个例子讲解操作cgroup的5个常用命令,分别为cgcreate、cgset、cgexec、 cgclassify、cgdelete。
如果我们选择多个单核CPU,那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持,有自己的Cache,而他们之间通过板上的总线进行通信。
博文 推荐系统[九]项目技术细节讲解z3:向量检索技术与ANN搜索算法[KD树、Annoy、LSH局部哈希、PQ乘积量化、IVFPQ倒排乘积量化、HNSW层级图搜索等],超级详细技术原理讲解 介绍了几种主流ANN近似算法,实际应用上,也同样会遇到很多工程上的挑战
说明:我们手上经常有很多廉价的VPS,有时候使用某些软件应用的时候,会出现CPU跑满的情况,而长时间跑满会被VPS商家停掉,所以这里我们需要想办法来限制进程CPU使用率,这里就说个教程。
说明 :我们手上经常有很多廉价的 VPS,有时候使用某些软件应用的时候,会出现 CPU 跑满的情况,而长时间跑满会被 VPS 商家停掉,所以这里我们需要想办法来限制进程 CPU 使用率,这里就说个教程。
常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)
项目上线以来一直存在一个比较揪心的问题,和一个没有信心处理的BUG,那就是在应用程序启动时有可能会导致cpu跑满99%或持续在一个值如50%左右,这样一来对服务器的压力是非常大的,经常出现服务器无法远程的状态,唯有通过PowerShell杀掉对应的w3wp进程才可以解决这个问题。 为什么没有信心处理这个问题 原因非常简单,这个问题是间歇性的,不容易重现的,只会在项目启动时有一定的可能性会发生CPU跑满的问题。 所有可以重现的BUG的处理都不会太难,而类似这种无法重现的BUG是最让人头疼的,因为它无影无踪,令
• Inactive = Inactive(anon) + Inactive(file)
最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑,比较有代表性,简单分享一下。
Livekit 是今年开源的一个全栈的RTC解决方案,包括各种版本的sdk以及开箱即用服务端。之所以引起我的关注是这个开源项目背后的团队以及运作方式,相比于其他的WebRTC相关的开源项目,Livekit是由全职的团队在做开源,并且拿到了700w$的融资, 相比于数据库领域火热的开源商业化,这把火也烧到的RTC 基础设施领域。某种意义上也说明了RTC领域越来越成熟,越来越被大家关注。抛开RTC开源商业化之外,livekit本身的设计也有一些可取之处,后面会详细介绍。
准备 要求 机器配置 测试磁盘 IO 性能 实验一: Buffer IO 写入 实验二: 4K 单次 Direct IO 写入 实验三: mmap 写入 实验四: 改进的 mmap 写入 结论 准备 要求 在 限制内存 的情况下,假定我们每次写入 4k 的数据,如何保证 kill -9 不丢数据的情况下,仍然稳定的跑满磁盘的 IO?因为需要保证 kill -9 不丢数据,所以 fwrite() 就不在我们的考虑范围之内了. 又因为限制内存,所以直观的想法是直接 Direct IO, 但 Direct IO
以下顺序不涉及推荐优先级,我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench,就先简单介绍下这3种
由于Python设计的限制(就是咱们常用的CPython)最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。使用进程池可以让你跑满多核CPU,而且使用方法非常简单。 Show You The Code: import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3):
鉴于昨天的文章<<使用Interlocked在多线程下进行原子操作,无锁无阻塞的实现线程运行状态判断>>里面有一个封装好的无锁的类库可以判断并发下的结束状况,我们可以完成并发时,以及并发的同时做一些事,因此,今天我做了个小demo:
https://winaero.com/how-to-create-100-cpu-load-in-linux/ 一招跑满 cpu。 关于 yes 的用法,参考 help 文档。
一、背景 近日在客户系统运维中发现,有系统在定时脚本执行期间会将Linux系统CPU利用率跑满,导致其他服务受到影响,故查阅资料发现有大神写的CPU利用率限制程序。 地址:CPU Usage Limiter for Linux 根据此编写脚本,配合定时任务放置在服务器上,达到限制程序CPU情况,可根据自己系统CPU核心数进行参数配置,会记录CPU超过阀值的日志,可供后期进行查看分析。 二、脚本 GIT地址:cpulimit.sh #!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys
我们知道,协程本质上是单线程单进程,通过充分利用IO等待时间来实现高并发。在IO等待时间之外的代码,还是串行运行的。因此,如果协程非常多,多少每个协程内部的串行代码运行时间超过了IO请求的等待时间,那么它的并发就会有一个上限。
博主也是撸到了宝塔送的满829-828券,嫖了一台广州轻量来玩,下面是测评数据。 VPS性能: ---------------------------------------------------------------------- CPU Model : AMD EPYC 7K62 48-Core Processor CPU Cores : 1 CPU Frequency : 2595.124 MHz CPU Cache
首先来说说最重要的 CPU,在 htop 最上方会列出各个 CPU 的使用率。值得注意的是,这里显示的是 CPU 的逻辑核心数。比如你的电脑有四核心八线程,意味着可以同时执行八个线程,那么这里就会显示八个 CPU。
今天,想尝试复现一个问题,需要达到一个效果就是将 CPU 打满,制造一个负载很高的情况,我的第一想法就是使用 stress,结果发现居然一直都打不满,只能打到一半(50%)就到顶了,所以就探索了一下什么问题,顺便记录一下。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说,就是QPS(Queries per second)。
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
所有的软件代码最终都是通过 CPU 来跑的,能不能把 CPU 高效利用起来是区分性能高低的标志,也就是说不能让它空转。
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
最近腾讯云轻量应用服务器新上线了首尔地区,作为轻量应用服务器的资深用户,我马上买了一台体验一下。
最近因为太忙,时间不够,导致长时间没写笔录,没有好好去总结自己,很不应该,要调整回来。
schtasks.exe /CREATE /ru system /rl highest /SC DAILY /MO 1 /TN restart_rdp_service /TR "powershell.exe -c '& {restart-service termservice -force}'" /ST 02:00 /RI 120 /DU 24:00 /f
由于Android 8.0以后Google的权限限制,SDK再也拿不到进程CPU的实时占用率,只能拿到自己本身进程的Jiffies,而由于拿不到系统整体Jiffies的情况下,就没办法衡量CPU当前的消耗状况了,也没办法根据当前CPU状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后,给出Android 8.0以后判断CPU状态的几个参考方案(非标准答案)。 方案1 - 通过单位时间汇编指令数获取CPU频率 (1)基础概念: 1)Jiffies 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数。启动
最近,自己的一个测试环境,遭遇了hacker攻击。 具体是oracle用户被攻破了,原因是该环境通过DDNS连接到了外网,而因为只是测试,没有注意安全防范,设置的口令过于简单。 下面记录下,也作为警醒。
在前一篇文章中《基于腾讯云对象存储跑hadoop任务实战一》介绍了如何部署和配置hadoop集群直接分析存储在腾讯云对象存储上的数据。这篇文章介绍一些性能优化的参数调优。
某天收到频繁的告警邮件,定时任务调度失败,查看 xxl-job 的执行器列表是空的,但是服务又显示健康,查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减,由于是线上服务,只能先重启,然后线程日志也没有,同时尝试访问服务的健康检查接口,发现健康检查接口访问不通,应该是服务已经挂了,但是因为服务配置的是 TCP 健康检查,握手其实没问题,所以没有检测出来服务异常(血淋淋的教训)。
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比较奇怪的是今天的访问量到了500以下,想测试下是哪个地区无法访问,结果打开测速网站,网站直接挂了,所有地区全红,cpu内存跑满。于是想着优化下php的执行,开启代码缓存:
整个配置文件分两部分: apps(启动应用的相关信息,环境变量,进程执行模式等) , deploy(部署区域)
使用stress-ng是一个 Linux 系统压力测试工具,模拟进程平均负载升高的场景。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创,原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”,为了更好的内容呈现,即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里,多是做IM、消息推送、客服系
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
线上的 node 应用不只是跑起来就行了,还要做自动重启、日志、多进程、监控这些事情。
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