在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据,cpu跑满(比较耗时) 脚本迁移 命令行操作数据库进行数据的导出和导入(比较耗时) 第二种迁移方案 redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案 在源数据服务器上跑一个多线程脚本,并行读取数据库里面的数据,并把数据写入到redis队列 目标服务器作为一个消费者,在目标服务器上也跑一个多线程脚本,远程连接redis,并行读取redis队列里面的数据,并
如果是1颗CPU的压测,建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
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)
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。
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。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
在互联网后端日常开发接口的时候中,不管你使用的是C、Java、PHP还是Golang,都避免不了需要调用mysql、redis等组件来获取数据,可能还需要执行一些rpc远程调用,或者再调用一些其它restful api。 在这些调用的底层,基本都是在使用TCP协议进行传输。这是因为在传输层协议中,TCP协议具备可靠的连接,错误重传,拥塞控制等优点,所以目前应用比UDP更广泛一些。 相信你也一定听闻过TCP也存在一些缺点,那就是老生常谈的开销要略大。但是各路技术博客里都在单单说开销大、或者开销小,而少见不给出具体的量化分析。不客气一点,这都是营养不大的废话。经过日常工作的思考之后,我更想弄明白的是,开销到底多大。一条TCP连接的建立需要耗时延迟多少,是多少毫秒,还是多少微秒?能不能有一个哪怕是粗略的量化估计?当然影响TCP耗时的因素有很多,比如网络丢包等等。我今天只分享我在工作实践中遇到的比较高发的各种情况。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
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随着云计算的广泛普及和云原生实践,越来越多的公司开始将目光投向云上的稳定性治理。混沌工程的概念最早来自Netflix,并且在NF取得成功,证明了混沌工程在云计算中扮演关键角色,通过有计划地引入故障和不稳定性,确保系统的健壮性和可靠性,使组织能够充分利用云计算的优势,并实现高质量的应用交付。
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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。
在 CPU 看来内存好慢啊,看我跑的多快;在内存看来磁盘你好慢啊,看我比你还快点;磁盘…
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。
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
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
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。
• Inactive = Inactive(anon) + Inactive(file)
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
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。
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:
最近服务器遇到一些瓶颈,就是在部分人员多的时候会出现内存跑满,直接卡死的状态,在优化服务器和MySQL数据库配置文件的时候,PHP有个运行模式引起我的注意,觉得不错,可以仔细的研究下,当然解决内存卡死的原因很多,今天仅仅聊聊PHP-FPM的运行模式,不代表是因为运行模式引起的内存卡死,请勿过多解读,设置正确可以缓解服务器堵塞,PHP-FPM(FastCGI Process Manager)是一个PHP FastCGI实现,它可以处理PHP请求并将结果返回给Web服务器。PHP-FPM有三种运行模式:静态、动态和按需。每种模式都有其优缺点,选择哪种模式取决于您的服务器性能和应用程序需求。
对于基于互联网的通信应用(比如IM聊天、推送系统),数据传递时使用TCP协议相对较多。这是因为在TCP/IP协议簇的传输层协议中,TCP协议具备可靠的连接、错误重传、拥塞控制等优点,所以目前在应用场景上比UDP更广泛一些。
NVIDIA InfiniBand是一种被广泛使用的网络互联技术,基于IBTA(InfiniBand Trade Association)而定义的高带宽、低延时、低CPU占用率、大规模易扩展的通信技术,是世界领先的超级计算机的互连首选,为高性能计算、人工智能、云计算、存储等众多数据密集型应用提供了强大的网络性能支撑。通过高速的InfiniBand技术,将业务负载由单机运行转化为基于多机协作的高性能计算集群,并使高性能集群的性能得以进一步释放与优化。
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
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)。
今天转载了一篇文章,对如上标题分析的很到位(很容易理解) 这个观点,阿铭不是绝对地赞同。原因如下: 1 如果网站为php站点,抛除静态的页面、图片之类的请求,单纯说php脚本这种请求,无论是apache还是nginx,性能旗鼓相当。因为,这种动态的请求,瓶颈不在web server本身上,而是在php连接的后端MySQL上,MySQL查询有性能问题,nginx跑再快也是没有任何意义的。就好比一台服务器cpu配置很高,但是磁盘比较差,那这个牛逼的cpu就没有啥意义了。 2 apache在最新版的2.4默认使
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。
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。
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
MySQL 一般出现 CPU 负载过高问题的时候,我们都会去看下故障期间的慢sql日志,然后找出全表扫描、索引不合理、函数运算过多的sql,让开发同学优化下。实在不行的话,那就升级CPU硬件,替换更高频率的CPU,1路的升级成2路,2路的升级成4路。
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。
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。
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