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大并發(fā)慢查詢導(dǎo)致CPU資源耗盡問題 場景描述 數(shù)據(jù)庫實例上存在大量并發(fā)的select count(0)慢操作，系統(tǒng)CPU耗盡，隨時有宕機(jī)的風(fēng)險。 執(zhí)行Show processlist，顯示存在多次并發(fā)執(zhí)行select count(0)進(jìn)程信息： 原因分析 應(yīng)用端大并發(fā)觸發(fā)select
【功能模塊】上電連接到虛擬機(jī)【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、cann選的是3.0.0，sd卡制作的是ubuntu18.04.52、將sd卡插入硬件，然后上電，通過usb-typec連接到電腦3.輸入ifconfig，查看設(shè)備，無法查看到該硬件4.ping 192.168.1.2 ，有
變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 當(dāng)您購買的實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格無法滿足業(yè)務(wù)需要時，可以在控制臺進(jìn)行CPU和內(nèi)存規(guī)格變更。 使用須知 用戶既可以擴(kuò)大規(guī)格，也可以降低規(guī)格。 節(jié)點規(guī)格變更采用滾動方式，單個節(jié)點耗時約5-10分鐘，總時長與節(jié)點數(shù)量有關(guān)。 正在進(jìn)行變更的節(jié)點，其計算任務(wù)由其
在Atlas800上推理的時候，通過npu-smi info watch查看npu使用情況的時候，AI CPU的資源占用率一直都在1%或者2%，請問這種情況是正常的嗎？如果有問題，請問該從什么地方著手解決呢？
某個進(jìn)程的CPU使用率： 就是某個進(jìn)程在一段時間內(nèi)占用的CPU時間占總的CPU時間的百分比。 活躍連接數(shù)： 指狀態(tài)為activity的數(shù)據(jù)庫連接。 CPU核心數(shù)與活躍連接數(shù)的關(guān)系： 正常情況下，合理的活躍會話數(shù)量應(yīng)當(dāng)是當(dāng)前CPU核數(shù)的2~3倍，例如實例規(guī)格為2核4GB時，活躍會話數(shù)應(yīng)當(dāng)維持在4~6個，此時的CPU使用效率最高。
start cloud-config systemctl start cloud-final 執(zhí)行步驟1中命令，查看Cloud-Init狀態(tài)是否為active，如圖。 父主題： 查看Cloud-Init服務(wù)狀態(tài)
start cloud-config systemctl start cloud-final 執(zhí)行步驟1中命令，查看Cloud-Init狀態(tài)是否為active，如圖。 父主題： 查看Cloud-Init服務(wù)狀態(tài)
每個進(jìn)程的CPU用量通過TIME+和%CPU列表示，TIME列顯示了進(jìn)程自從創(chuàng)建開始消耗的CPU總時間(用戶態(tài)+系統(tǒng)態(tài))，格式為“小時：分鐘：秒”。 Linux上，CPU列顯示了在前一秒內(nèi)所有CPU上的CPU用量之和。一個單線程的CPU型進(jìn)程會報告100%。而一個雙線程的CPU型進(jìn)程則會報告200%。 top
口也是正常的2. 查看虛擬機(jī)日志，有如下報錯3.懷疑用戶虛擬機(jī)組策略，發(fā)可能導(dǎo)致虛擬機(jī)只支持部分加密算法，但是檢查虛擬機(jī)中未配置相關(guān)組策略4.發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)未安裝補丁包【解決方法】按照產(chǎn)品文檔安裝如下補丁后，虛擬機(jī)登錄正常【總結(jié)&建議】建議用戶制作虛擬機(jī)模板時嚴(yán)格按照產(chǎn)品文檔執(zhí)行
四個階段的服務(wù)已被自啟動，其中“YES”為自啟動，“No”為沒有被自啟動。如果沒有自啟動，按照圖中的功能鍵將其添加到自啟動中。 父主題： 查看Cloud-Init服務(wù)狀態(tài)
CPU經(jīng)常會成為系統(tǒng)性能的瓶頸，可能： 內(nèi)存泄露導(dǎo)致頻繁GC，進(jìn)而引起CPU使用率過高代碼Bug創(chuàng)建了大量的線程，導(dǎo)致CPU頻繁上下文切換 通常所說的CPU使用率過高，隱含著一個用來比較高與低的基準(zhǔn)值，比如 JVM在峰值負(fù)載下的平均CPU利用率40％CPU使用率飆到80%就可認(rèn)為不正常
CPU經(jīng)常會成為系統(tǒng)性能的瓶頸，可能： 內(nèi)存泄露導(dǎo)致頻繁GC，進(jìn)而引起CPU使用率過高代碼Bug創(chuàng)建了大量的線程，導(dǎo)致CPU頻繁上下文切換 通常所說的CPU使用率過高，隱含著一個用來比較高與低的基準(zhǔn)值，比如 JVM在峰值負(fù)載下的平均CPU利用率40％CPU使用率飆到80%就可認(rèn)為不正常
變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 操作場景 當(dāng)用戶購買的實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格無法滿足業(yè)務(wù)需要時，可以在控制臺進(jìn)行CPU和內(nèi)存規(guī)格變更。 使用須知 用戶既可以擴(kuò)大規(guī)格，也可以降低規(guī)格。 節(jié)點規(guī)格變更采用滾動方式，單個節(jié)點耗時約5-10分鐘，總時長與節(jié)點數(shù)量有關(guān)。 正在進(jìn)行變更的節(jié)點，其
變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 操作場景 當(dāng)用戶購買的實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格無法滿足業(yè)務(wù)需要時，可以在控制臺進(jìn)行CPU和內(nèi)存規(guī)格變更。 使用須知 用戶既可以擴(kuò)大規(guī)格，也可以降低規(guī)格。 節(jié)點規(guī)格變更采用滾動方式，單個節(jié)點耗時約5-10分鐘，總時長與節(jié)點數(shù)量有關(guān)。 正在進(jìn)行變更的節(jié)點，其
時的b）。有興趣的同學(xué)可以把注釋去掉，隔幾秒運行一下，看看寄存器值的變化情況。最終選取7個值的十六進(jìn)制生成一個字符串作為CPU的序列號。這個序列號，即使對同一個CPU下的Virtualbox虛擬機(jī)的CPU序列號和其宿主的CPU序列號也是不同的。到了這里，還不算完。咱們說的是Python，可上面是C啊。別急，先編譯一下這個C代碼生成一個庫文件：gcc
最近張小白的虛擬機(jī)用量有點見漲。。。要裝系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)文件系統(tǒng)空間不足了。 怎么辦呢？顯然是擴(kuò)容。 首先，關(guān)機(jī)！ 點擊編輯虛擬機(jī)設(shè)置： 點擊添加，確定： 選擇硬盤，下一步： 下一步： 下一步： 選擇要擴(kuò)容的容量，比如說40G，下一步： 選擇硬盤對應(yīng)的文件，點擊完成：
events unavailable. See stderr of the target process.如圖所示 需要在docker所在虛擬機(jī)上執(zhí)行如下命令 echo 1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid echo 0 > /proc/
在診斷視圖下使用display cpu-usage命令查看各任務(wù)的CPU占用率，查看CPU占用率高的任務(wù)，判斷是否需要減少不需要的業(yè)務(wù)和配置，以降低CPU占用率。 如果減少業(yè)務(wù)后繼續(xù)產(chǎn)生告警，則=>步驟4。 如果不再產(chǎn)生告警，則=>步驟6。 收集告警、日志和配置信息，以及步驟4搜集的CPU占用率明細(xì)信息，聯(lián)系技術(shù)支持人員進(jìn)行處理。
目錄 前言 虛擬化 虛擬機(jī)Virtual Machine 虛擬化的分類 x86 CPU架構(gòu)與虛擬化的關(guān)系 全虛擬化 Full virtualization 半虛擬化 Paravirtualization 硬件輔助虛擬化 HVM 內(nèi)存虛擬化 內(nèi)存虛擬化的映射實現(xiàn)
在開發(fā)過程中，有時候我們發(fā)現(xiàn)JVM占用的CPU居高不下，跟我們的預(yù)期不符，這時，CPU在做什么呢？是什么線程讓CPU如此忙碌呢？我們通過如下幾步，可以查看CPU在執(zhí)行什么線程。1.查找jvm進(jìn)程ID: jps -lv 或者 ps aux | grep java2.根據(jù)pid，查找占用cpu較高的線程：ps
