今天我们来探究系统CPU使用率高的情况，所以这次实验的准备工作，与上节课的准备工作基本相同，差别在于案例所用的 Docker 镜像不同。...然而，再看系统 CPU 使用率（ %Cpu ）这一行，你会发现，系统的整体 CPU 使用率是比较高的：用户 CPU 使用率（us）已经到了 80%，系统 CPU 为 15.1%，而空闲 CPU （id）...，它们会占用一些 CPU 也不意外，并且 2% 的 CPU 使用率也不算高； 再往下看，后面的进程呢，只有 0.3% 的 CPU 使用率，看起来不太像会导致用户 CPU 使用率达到 80%。...那就奇怪了，明明用户 CPU 使用率都80%了，可我们挨个分析了一遍进程列表，还是找不到高 CPU 使用率的进程。看来top是不管用了，那还有其他工具可以查看进程 CPU 使用情况吗？...观察一会儿，你是不是发现，所有进程的 CPU 使用率也都不高啊，最高的 Docker 和 Nginx 也只有 4% 和 3%，即使所有进程的 CPU 使用率都加起来，也不过是 21%，离 80% 还差得远呢
今天走一遍 Hyperf 框架的视图， 先读一遍 文档，大致需要安装 3 处依赖 安装视图 composer require hyperf/view 配置 新建 config/autoload/view.php...安装 Task composer require hyperf/task 配置 在 server.php 增加 Task 相关的配置。 [ // Task Worker 数量，根据您的服务器配置而配置适当的数量 'task_worker_num' => 8, // 因为 `Task...' => swoole_cpu_num(), 'pid_file' => BASE_PATH ....数量，根据您的服务器配置而配置适当的数量 'task_worker_num' => 8, // 因为 `Task` 主要处理无法协程化的方法，所以这里推荐设为 `false
1、CPU Usage 通常情况下，Node.js 消耗的 CPU 资源是很小的，它使用异步非阻塞 IO ，然而 event loop 运行在主线程中，主线程也是可以被阻塞的（比如执行大量 CPU 密集型任务...），这会导致 CPU 的使用率及负载过高。...（在程序上应该尽量避免 CPU 密集型任务，或者将它们分发到 worker 中去执行） 监控指标： CPU Usage CPU Load 2、Memory Usage and Leaks 在理解内存的使用和泄漏之前...事件驱动很高效，但是可能会出现 event loop lag（事件驱动滞后），常见的原因是 long-running synchronous processes 和 incremental increase...1、Prometheus https://prometheus.io 普罗米修斯，开源的社区驱动的大名鼎鼎的工具，它可是和 Kubernetes 一样，都是从 Cloud Native Computing
这一点，在使用 SSD 磁盘的环境中尤为明显，很可能你的 iowait 总是 0，却单纯因为大量的系统调用，导致了系统CPU使用率 sys 升高。...产生2个worker从迭代使用30多种不同的压力算法，包括pi, crc16, fft等等。 ? 产生2个worker调用socket相关函数产生压力 ? 产生2个worker读取tsc产生压力 ?...，通过mpstat观察到2个CPU使用率很高，平均负载也很高，而iowait为0，说明进程是CPU密集型的； 2.是由进程使用CPU密集导致系统平均负载变高、CPU使用率变高; 3.可以通过pidstat...，通过mpstat观察到CPU使用很低，iowait很高，一直在等待IO处理，说明此进程是IO密集型的； 2.是由进程频繁的进行IO操作，导致系统平均负载很高而CPU使用率不高的情况； 场景三：大量进程的场景...，通过mpstat观察到CPU使用率也很高，iowait为0，说明此进程是CPU密集型的，或者在进行CPU的争用； 2.通过pidstat -u观察到wait指标很高，则说明进程间存在CPU争用的情况，
如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢？这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下，有如下几种办法。...由于连续执行N个(N是CPU个数)的dd 命令, 且使用率为100%, 这时调度器会调度每个dd命令在不同的CPU上处理....的使用率： 可以看到，用户的使用率us%不是很高，而sys%很高，我们杀掉会话后，换一个命令： [root@docker35 ~]# pkill -9 cat pkill -9 ddd6401a791fd4d6df02201eeb53023720...可以看到，用户的cpu已达到90%以上了。...0 io, 0 vm, 0 hdd ^C 查看CPU使用率： 找了这么多的方法，应该可以满足某个人的要求了吧！！！
保持在90%以上的使用率呢？...由于连续执行N个(N是CPU个数)的dd 命令, 且使用率为100%, 这时调度器会调度每个dd命令在不同的CPU上处理....的使用率： 可以看到，用户的使用率us%不是很高，而sys%很高，我们杀掉会话后，换一个命令： [root@docker35 ~]# pkill -9 cat pkill -9 ddd6401a791fd4d6df02201eeb53023720...可以看到，用户的cpu已达到90%以上了。...0 io, 0 vm, 0 hdd ^C 查看CPU使用率： 找了这么多的方法，应该可以满足某个人的要求了吧！！！
# 示例：监控 CPU 和内存tophtop # 示例：监控磁盘 I/Oiostat -x 1 # 示例：监控网络流量iftop（2）优化服务配置调整关键服务的配置参数以提升性能。...# 示例：优化 Nginx 配置worker_processes auto;worker_connections 1024; # 示例：优化 MySQL 配置innodb_buffer_pool_size...traceroute www.google.com 4..../bin/bash # 定义变量LOG_FILE="/var/log/system_monitor.log" # 监控 CPU 使用率 cpu_usage=$(top -bn1 | grep "Cpu...(s)" | awk '{print $2}')echo "CPU 使用率: ${cpu_usage}%" >> $LOG_FILE # 监控内存使用率memory_usage=$(free -m |
AWS（亚马逊云服务）、Azure（微软云）和Google Cloud Platform（谷歌云平台）是当前市场上最受欢迎的三大云服务提供商。...，例如检查 CPU 使用率 # 如果 CPU 使用率超过阈值，则执行扩展操作 if cpu_usage > threshold: # 执行自动扩展操作 response...示例：资源利用率分析和成本优化以下是一个简单的示例，演示如何使用Python监控AWS的EC2实例的CPU使用率，并根据情况选择合适的实例类型以降低成本。...使用率 cpu_usage = response['Datapoints'][0]['Average'] return cpu_usage# 根据 CPU 使用率选择实例类型def choose_instance_type...Google Cloud则以其高性能和灵活性著称，其Python SDK（google-cloud-compute）提供了简洁易用的API，适合对性能要求较高的场景。
2、为什么选择 Nginx 1、处理响应请求很快 2、高并发连接 3、低的内存消耗 4、具有很高的可靠性： 5、高扩展性 6、热部署 7、自由的 BSD 许可协议 3、openresty架构模型 Nginx...采用的是 master-worker 模型，一个 master 进程管理多个 worker 进程，基本的事件处理都是放在 woker 中，master 负责一些全局初始化，以及对 worker 的管理...性能曲线对比.png 5、场景五： 1、内存使用率对比： ? openresty内存使用率.png ? tomcat内存使用率.png ? 使用率对比图.png 2、CPU占用率的对比 ?...openrestyCPU使用率.png ? tomcatCPU使用率.png ?...在内存使用率，CPU占用率等方面性能要更好；
如上图，是一个混合云下的 Kubernetes 集群，私有机房（Master + 部分 Worker）+ 公有云（部分 Worker）。...CPU 如下图，应用经常会碰到，CPU 使用率很低，但是 CPU 限流很严重，需要不断地提高 CPU Limit，而过高的 Limit 又会导致节点不稳定。...使用率已经超过 400%。 在这种情况下，首先得升级内核版本至 5.14 及以上。5.14 内核新增的 CPU Burst 策略，通过累计算法，可以应对这种瞬时的 CPU 需求。...如果不升级内核，99 百分位 CPU 限流核数会很高，需要适当调整。 Memory 内存超了会被内核 OOM，你会发现内存的监控值始终不会超过 Limit。...上限最好设置得比平时多一些，同时设置为 5 的倍数为宜，方便识别扩容数量达到 HPA 上限之后，继续增加。 CPU 使用率 CPU 使用率设置得越低，扩容时就越灵敏；设置得越高，资源的利用率就越低。
从库IO性能 从ARM服务器的IO性能监控来看，单块磁盘的IO使用率很高达到了100%，不过等待和队列参数并没明显异常；另外MySQL写日志的线程CPU使用率也很高。...业务高峰期的CPU监控可以看出，ARM架构从库节点的Coordinator协调线程的CPU使用率99.9%，已经用完了一整颗逻辑CPU。而SQL线程的CPU使用率普遍只有40%。...作为对比，X86架构从库节点的协调线程的cpu使用率只有不到40%，SQL线程的CPU使用率在30-50%之间。...难道是ARM架构下的单核CPU处理能力低于X86架构，导致协调线程CPU使用率高，从而无法有效分发事务给SQL线程，阻塞了从库回放？...锁竞争CPU必然到100%，sched_yield只是自旋锁竞争的一个结果而已。也就是说，协调线程的CPU使用率99.9%是自旋锁的结果，并不是原因。
GatewayWorker使用经典的Gateway和Worker进程模型。...安装 D:\dnmp\www\webman-admin>composer require webman/gateway-worker ..../composer.json has been updated Running composer update webman/gateway-worker Loading composer repositories...Use the `composer fund` command to find out more!...' => [ 'handler' => BusinessWorker::class, 'count' => cpu_count()*2,
/reli i:eg -p 2184553 0x55e17fe1b1a0 4、跟踪当前进程正在执行的操作码 如果用户想分析一个真正的CPU受限的应用程序，那么他或她不仅想知道哪一行是慢的，还想知道操作码是什么...系统资源指标可以是 CPU 时间、off-CPU 时间、内存使用、硬盘使用、延时等任何其他你能想到的资源。 代码路径 可以定义为目标软件代码中的调用栈轨迹。...Target PHP version: 8.1 (inferred from composer.json) Enabled extensions: ffi. Scanning files......其他 google-chrome安装(非必要) 下载 $ wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64...Resolving dl.google.com (dl.google.com)... 120.253.253.225 Connecting to dl.google.com (dl.google.com
Google Cloud Client Libraries 稍高级的库：每个负责一个特别的服务，比如GCS、Google BigQuery、Google Cloud Natural Language、Google..."] = "my_service_account_key.json" 笔记：如果将应用部署到Google Cloud Engine (GCE)的虚拟机上，或Google Cloud Kubernetes...Engine的容器中，或Google Cloud App Engine的网页应用上，或者Google Cloud Functions的微服务，如果没有设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS...集中参数数据并行 另一种方法是将模型参数存储在做计算的GPU（称为worker）的外部，例如放在CPU上（见图19-19）。...要启动任务，你需要命令行工具gcloud，它属于Google Cloud SDK。可以在自己的机器上安装SDK，或在GCP上使用Google Cloud Shell。
/installer | php sudo mv composer.phar /usr/local/bin/composer 设置为中国大陆地区的云镜像源。...composer config -g repos.packagist composer https://mirrors.tencent.com/composer/ 最后下载腾讯云的sdk composer...tencentcloud/tencentcloud-sdk-go 也可以访问（golang.google.cn）这个域名是解析到国内的，https://golang.google.cn/dl/这个URL...Ruby的RubyGems 加载以下源地址 gem source -r https://rubygems.org/ gem source -a http://mirrors.cloud.tencent.com...from=10680 python安装: https://www.runoob.com/w3cnote/python-pip-install-usage.html 腾讯云的sdk:https://cloud.tencent.com
）配置国内源 请参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1601851 2、go环境配置，下载安装文件 golang.google.cn这个域名是解析到国内的...，https://golang.google.cn/dl/这个URL下载速度快一些 3、composer源配置 改源到国内(n选1) 域名：mirrors.cloud.tencent.com或mirrors.tencent.com...composer config -g repos.packagist composer http://mirrors.cloud.tencent.com/composer/ composer config...-g repo.packagist composer http://pkg.phpcomposer.com/ composer config -g repos.packagist composer http...://php.cnpkg.org/ composer config -g repos.packagist composer http://mirrors.aliyun.com/composer/ 参考https
直观的看，有几个 spp_worker 相关的进程使用 CPU TIME 相对较高。 第一个进程因为启动的时间比较长，所以 CPU TIME 也比较大。...spp_worker 使用 CPU 相对要高一些： ?...选其中的一个 PID 为 45558 的 Worker 进程监控器 CPU 使用率： ? 可以发现其 CPU 大部分情况很低，但是在某一个时间点会升高，持续 1 秒左右。...而《Linux Agent 采集项说明 - CPU 使用率》中描述的 CPU 使用率的采样策略为： Linux Agent 每分钟会采集 4 次 15 秒内的 CPU 平均使用率。...具体的命令是perf top -p 45558，在低 CPU 使用率的时候： ? 但是当 CPU 飚上去的时候，perf采样的位置变成如下这样： ?
在只有2个CPU的系统上，意味着所有的CPU刚好被完全占用 在4个CPU的系统上，意味着CPU有50%的空闲 而在只有1个CPU的系统上，则意味着有一半的进程竞争不到CPU 平均负载和CPU使用率 现实工作中...可能你会疑惑，既然平均负载代表的是活跃进程数，那平均负载高了，不就意味着CPU使用率高吗？...而CPU使用率，是单位时间内CPU的繁忙情况的统计，跟平均负载并不一定完全对应，例如： CPU密集型进程，使用大量CPU会导致平均负载升高，此时这两者是一致的 I/O密集型进程，等待I/O也会导致平均负载升高...，但CPU使用率不一定很高 大量等待CPU的进程调度也会导致平均负载升高，此时的CPU使用率会很高 平均负载案例 这里我们需要安装几个工具sysstat、stress、stress-ng 这里Centos...的系统CPU使用率升到63.04。
如果机器配置很高，并且 TiKV 承担了非常大量的读写请求，观察到 Grafana 上的监控 Thread CPU 的 gRPC poll CPU 的数值超过了 server.grpc-concurrency...Scheduler 线程池的大小配置 (storage.scheduler-worker-pool-size) 在 TiKV 检测到机器 CPU 核数大于等于 16 时默认为 8，小于 16 时默认为...（如果线程池大小为 8 的话，那么 Grafana 上的 TiKV-Details.Thread CPU.scheduler worker CPU 应当在 400%～600% 之间较为合理） Raftstore...此时建议采取如下调优操作： 将 Raftstore 线程的整体 CPU 使用率控制在 60% 以下。...由于存在 I/O 请求，理论上 Raftstore 线程的 CPU 使用率总是低于 100%。
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