Cache存储器：电脑中为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM（Dynamic Random Access Memory）之间，规模较小，但速度很高的存储器，通常由SRAM（Static Random Access Memory 静态存储器）组成。它是位于CPU与内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。CPU的速度远高于内存，当CPU直接从内存中存取数据时要等待一定时间周期，而Cache则可以保存CPU刚用过或循环使用的一部分数据，如果CPU需要再次使用该部分数据时可从Cache中直接调用，这样就避免了重复存取数据，减少了CPU的等待时间，因而提高了系统的效率。Cache又分为L1Cache（一级缓存）和L2Cache（二级缓存），L1Cache主要是集成在CPU内部，而L2Cache集成在主板上或是CPU上。
对于性能来说，cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源，本文主要来介绍下cpu跟性能相关的调度逻辑和排障工具。
很久没写技术的话题了，所以写写进程与线程，我一直在想，在什么层面来看进程与线程，感觉很底层，感觉毫无价值。。。
在对一个挡板系统进行测试时，遇到一个由于TCP全连接队列被占满而影响系统性能的问题，这里记录下如何进行分析及解决的。
前几日早上打开邮箱收到一封监控报警邮件：某某 ip 服务器 CPU 负载较高，请研发尽快排查解决，发送时间正好是凌晨。
我们对索引这个名词最早的认知应该来自初学任何一门程序设计语言时 的数组吧，数组的下标即是索引，索引有什么用？我们的计算机没有想 像的那么聪明，cpu在查找数据是你如果不指定方式他只会从头到尾依次 遍历，有了索引之后我们就可以对Cpu进行优雅的指挥啦。快速定位，提 升效率！
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候，我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
Redis的AOF持久化策略是将发送到Redis服务端的每一条命令都记录下来，并且保存到硬盘中的AOF文件中，类似打日志文件，来一条命令就记录一条。 AOF设置 AOF文件的位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置，默认的文件名是appendonly.aof，可以通过appendfilename参数来修改。 AOF测试 当客户端向服务器发送一些redis命令时，Redis会将所执行的命令记录到aof文件中，如下所示： image.png 当redis服务器重启后，会将执行该aof文件，达到数据
在一次业务升级后，发现服务边的不稳定，zabbix各项监控指标相对上线前异常上升。
基本技术 : 在 Java 后端开发中 , 最基础的功能 , 可以通过以下 JavaWeb 技术进行实现 , 如 :
很多地方都需要用到截屏/录屏技术，比如桌面直播，桌面录制等等。在微软Windows平台，有很多截屏的接口，不过大多数性能并不理想，Windows8以后微软引入了一套新的接口，叫“Desktop Duplication API”，应用程序，可以通过这套API访问桌面数据。而由于Desktop Duplication API是通过Microsoft DirectX Graphics Infrastructure (DXGI)来提供桌面图像的，速度非常快。由于是通过GPU，所以cpu占用率很低，性能很高。
1.双击批注 基本使用不提，在整个测试过程我们经常会遇到很多场景，每个场景的性能数据一般都会各有不同，所以为了在报告中看的更明显，我们可以增加批注，比如标记关键节点等。 鼠标左键双加添加批注 批注及标定(鼠标左键双击，则批注。左键双击已生成的批注，则取消。鼠标左键单击，则标定)：
但是看到网络输入和输入流量都不是很高，所以网站被别人攻击的概率不高，后来服务器负荷居高不下，只能保存dump文件进行分析，并一台一台服务器进行重新启动（还好大家周五下班了）
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
Redis的AOF持久化策略是将发送到Redis服务端的每一条命令都记录下来，并且保存到硬盘中的AOF文件中，类似打日志文件，来一条命令就记录一条。
跟踪代码发现num_caps就是统计的客户端的inode数量, 大概统计了下已经打开的inode数量。
CPU 和 GPU 的设计目标和整体架构的区别分析，并在全文最后使用通俗的例子做比喻帮助理解。
采用RDB持久化方式，redis会定期把数据快照保存到一个rdb文件中，并在启动时加载rdb文件，恢复之前保存的数据，可以在配置文件中设置保存数据的时间：
在Linux的内存分配机制中，优先使用物理内存，当物理内存还有空闲时(还够用)，不会释放其占用内存，就算占用内存的程序已经被关闭了，该程序所占用的内存用来做缓存使用，对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
总的来说，CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务；而GPU擅长的是大规模的数据并行（data-parallel）的计算任务。
上一篇文章中我们做了一个除法的程序，其实现原理是不断使用减法当检测到0或者负数时停止。但是这种方式需要很多个时钟周期才能完成（13个周期，每次发一个时钟周期CPU去取一次指令执行【取指令，解码，执行】），特别低效。
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗？ 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗？ 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高？ 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少？ 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗？ 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy？
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题，当时业务感觉到卡顿，并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加，部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见，系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的，MySQL在运行环境中并不是孤立存在的，它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节，今天想和大家分享下，都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响，我们又如何进行分析。
不一定，除了一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖（就是对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数量规模的改变而改变）， 比如join操作的每个partiion仅仅和已知的partition进行join，这个join操作是窄依赖，依赖固定数量的父rdd，因为是确定的partition关系。
有监控的情况下，首先去看看监控大盘，看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常
数据寄存器主要用来保存操作数和运算结果等信息，从而节省读取操作数所需占用总线和访问存储器的时间。
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好，越简单越好（如能用data就用data而不用字符串），尽量避免NULL。 如果数据允许NULL，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引，索引统计，和值比较都比较复杂。 TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT，8,16,24,32,64位整数，还有可选的UNSIGNED属性，只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度，但是对大多数应用这是没有意义的，他不会限制值的合法范围
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
CPU使用率（%processor time）,在80%±5%范围内波动为宜。过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
CPU是操作系统稳定运行的根本，CPU的速度与性能在很大程度上决定了系统整体的性能，因此，CPU数量越多、主频越高，服务器性能也就相对越好。但事实上并非完全如此。
早就听人说过Redis的HGETALL是个坑，可我偏偏不信邪：不管什么坑，一定要自己踩上去跺两脚才肯罢休。说好听点这是不到黄河心不死，说难听点就是不见棺材不落泪。
水平触发：socket的接收缓冲区里有数据来了，只要缓冲里有数据，select、poll或者epoll就都会一直收到通知
症状如下： 点击打开xcode后，就一直会看到loading，但是CPU消耗很高，基本上动弹不得，通过活动监测器看到xcode显示为“未响应”
监控io性能 : 有时候发现系统cpu和内存均有剩余，但是负载却很高，使用vmstat发现b列和wa列负载很高，要是想更详细的查看磁盘状态，那我们就用到了今天所讲的iostat。 yum install -y sysstat #iostat //直接查看磁盘的现状 #iostat 1 10 //和vmstat一样的功能 KB_read/s 读硬盘的速度 KB_wrtn/s 写硬盘的速度 #iostat x 1 （每隔一秒就会展现一次磁盘的IO状态） 我们重点关注的是 %util：如果长期大于50%代表着你的
排序引起的慢查询，通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高。造成线上故障。
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
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。
本文转载java知音
作者：Linux云计算架构 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/r8SvHyPKWUG1AwRIn9ah5w
本节从计算机系统的组成、工作原理、CPU、存储器输入输出设备、总线组成和类型等方面介绍计算机系统的组成。
Linux操作系统是一个开源产品，也是一个开源软件的实践和应用平台，在这个平台下有无数的开源软件支撑，我们常见的apache、tomcat、mysql、php等等，开源软件的最大理念是自由、开放，那么linux作为一个开源平台，最终要实现的是通过这些开源软件的支持，以最低廉的成本，达到应用最优的性能。因此，谈到性能问题，主要实现的是linux操作系统和应用程序的最佳结合。
熟悉pg的人对pgxc都不陌生，pgxc最初由stromdb公司开发，应用于商业，后来被TransLattice收购并将其开源，也就是现在的pgxl。Pgxc是基于pg的非常成熟的分布式架构，是一款混合负载的htap数据库。国内也有很多基于pgxc来做的分布式数据库，例如华为GaussDB-A，腾讯Tbase，亚信antdb等或多或少都借鉴了pgxc的架构理念。pgxc的总体架构大家都很清晰了，不再赘述。
症状如下： 点击打开xcode后，就一直会看到loading，但是CPU消耗很高，基本上就是死了（动弹不得），通过活动监测器看到xcode显示为“未响应” 以为是安装程序的问题，结果选中xcode拉到废纸篓中，重新下载安装，还是一样的总是，都快崩溃了。 出错原因：可能是上次强制退出时保存xcode出错，导致之后每次打开xcode都会加载这个错误的工程，出现假死现象。 出现这个问题就真得崩溃了，有些小伙伴甚至还重装了Xcode，这里给大家推荐一个行之有效的方法。 有效地解决方法： 打开终端：cd /Users
所有这些交易都利用了市场的时效性，speed = money，而这里的时间我们指的是millisecond。这里推荐一本Michael Lewis写的Flash Boys，这本书里讲述了很多高频交易的故事。
在上文《Milvus 最佳实践之如何选择索引类型》中，针对0.5.3版本和不同用户需求提出了关于选择索引类型的意见。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的一些关键系统配置项进行详细说明与测试验证，并给予如何设置的建议。
云桌面是一款价廉物美的计算机使用方式，一般来说云桌面需要云服务器来提供运算和储存方面的支持，但很多朋友对于云服务器的CPU主频了解较少，那么云桌面服务器cpu主频一般是多少？云桌面使用需要增加算力吗？
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
当我们使用C语言中的printf、C++中的"<<"，Python中的print，Java中的System.out.println等时，这是I/O；当我们使用各种语言读写文件时，这也是I/O；当我们通过TCP/IP进行网络通信时，这同样是I/O;当我们使用鼠标龙飞凤舞时，当我们扛起键盘在评论区里指点江山亦或是埋头苦干努力制造bug时、当我们能看到屏幕上的漂亮的图形界面时等等，这一切都是I/O。
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