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。
吃一堑，长一智，做学问就要研究的清楚，透彻，不要模模糊糊，稀里糊涂的用（某题为什么要用list而不用vector？？？这都不知道，题目怎么做的？CCF2018-12-3）
2. 查看网络流量没有发现瓶颈后发现的sso的机器负载很高，内存占用很高。
问题描述及原因：HBase RegionServer 发生full gc，内存不足导致
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：
对于系统级的监控来说,top命令是实用而高效的瑞士军刀。相比vmstat,sar来说提供的是实时的进程信息，对于监控性能，排查问题是很高效的。而且提供了交互式的命令模式，能够灵活的对输出结果进行组合。 如果数据库系统中存在着cpu或者内存的过度使用，或者说IO等待较高，都可以通过top命令进行一个快速的定位到系统进程信息，然后从系统级和数据库级的进程进行一个映射，从而得到数据库级的进程信息,定位可能存在的问题。 top命令是个人比较喜好的一个命令，大体的总结了下，有一些比较实用的功能。 首先简单解释下top
个人总结一下，有持久化需求或者对数据结构和处理有高级要求的应用，选择redis，其他简单的key/value存储，选择memcache。
c++程序的内存格局通常分为四个区： 全局数据区； 代码区； 栈区； 堆区（即自由存储区）。 全局变量、静态数据、常量存放在全局数据区，所有类成员函数和非成员函数代码存放在代码区，为运行函数而分配的局部变量、函数参数、返回地址等存放在栈区，余下的空间都被称为堆区。 new和delete，malloc和free，都从堆中分配和释放内存块，但在具体操作上两者有很大的区别。 详细的内存分配情况见：http://www.cnblogs.com/heyonggang/p/3250220.html
内存将继续成为未来人工智能系统的关键推动因素。我们的行业必须继续为未来的系统进行创新，以提供更快、更有意义的人工智能，而行业正在做出回应。
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。
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。实在想不通。
索引（Index）是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构，数据库索引本质上是以增加额外的写操作与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。
堆中具有垃圾回收机制，但是垃圾回收的前提是堆中的对象不再被引用(实际上，回收引用的算法是根可达算法，后面会讲述，这里的表述是不准确的)，因此如果我们有过多无法被回收的对象，就可能导致内存溢出。
【标记压缩算法】 标记压缩算法如下图所示： 📷 由于老年代的对象存活率很高，不容易被消亡，而复制算法不仅存在空间浪费，而且当老年代对象很多的时候，复制对象的效率会非常的低，所以，基于老年代的特性，产生了标记压缩算法。 它在标记清除算法的基础上做了优化，和标记清除算法一样，也是首先需要从根节点开始，对所有可达对象做一次标记。但之后，它并不是简单地清理未标记的对象，而是将所有的存活对象压缩到内存的一端，然后，清理边界外所有的空间。这种方法即避免了碎片的产生，又不需要两块相同的内存空间，因此，性价比很高
收到业务反馈，在执行任务时很慢，提供了job的ID，经排查发现某些节点CPU负载很高，影响了他的job运行，而节点负载高的开始时间都是9:30左右。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/147966.html原文链接：https://javaforall.cn
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
Linux下的top命令我相信大家都用过，自从我接触Linux以来就一直用top查看进程的CPU和MEM排行榜。但是top命令的其他输出结果我都没有了解，这些指标都代表什么呢，什么情况下需要关注呢？以及top命令输出结果的来源数据是什么呢，又是怎么一个计算原理呢？
在 Unix编程艺术 中,提到了尽量避免多线程编程模型, 认为这样只会增加复杂度, 提倡使用多进程, 这样本质上就可以避免多线程『共享内存数据』产生的 “corruotped memory” 问题。
mysql执行查询语句之前，把查询语句同查询缓存中的语句进行比较，且是按字节比较，仅完全一致才被认为相同。如下，这两条语句被视为不同的查询
第2章 选择排序 数组是个重要的主题，一定要高度重视！很多算法仅在数据经过排序后才管用 内存工作原理 需要将数据存储到内存时，你请求计算机提供存储空间，计算机给你一个存储地址。需要存储多项数据时，有两
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
设想一个场景：有100万用户同一时候与一个进程保持着TCP连接，而每个时刻仅仅有几十个或几百个TCP连接时活跃的（接收到TCP包），也就是说，在每一时刻，进程值须要处理这100万连接中的一小部分连接。那么，怎样才干高效地处理这样的场景呢？进程是否在每次询问操作系统收集有事件发生的TCP连接时，把这100万个连接告诉操作系统，然后由操作系统找出当中有事件发生的几百个连接呢？实际上，在Linux内核2.4版本号曾经，那时的select或者poll事件驱动方式就是这样做的。
非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序，并且使用指针连接在一起。 B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块，通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件，因为磁盘也是以固定大小的块排列的。 问题：如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案：分裂多个块解决，空的空间使用空闲空间。
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查，笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材^_^。
对于Java开发者来说，想把自身能力提升到更高层次，某些JVM相关知识应该是优先级很高的。比如说GC策略，JVM调优。
top: 动态查看进程变化，监控 linux 的系统状况，是 Linux 下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于 Windows 的任务管理器。
top是linux程序员经常使用的分析机器运行状态的工具。但是并不是所有人都能清楚如何使用该工具对程序占用CPU资源的情况进行分析，比如图中us、sy、ni、id、wa和si等各是什么意思？高低都能说明什么问题？本文将抛砖引玉，讲解下该工具的使用。
「CAS」(Compare And Swap) 是一种无锁算法的实现手段，中文名称为比较并交换。它由 CPU 的原子指令实现，可以在多线程环境下实现无锁的数据结构。
索引 ：好比书的目录，是为了加快查找的效率，如果数据库中没有索引，此时查找的时候就需要把整个表都遍历一遍，就有点像“顺序表查找”，针对数据库进行查找，数据库在磁盘上，磁盘访问速度很慢，并且数据量也可能非常多，那么这个查找速度就很慢。索引就是为了避免数据库进行顺序查找，提高查找效率。
三星和百度本周表示，两家公司将在2020年初开始批量生产AI加速器芯片。百度的昆仑芯片将使用三星成熟的14纳米制程技术制造，并使用三星的Interposer-Cube 2.5 D包装结构。
如果对C++这门语言熟悉的人，再来看Java，就会发现这两者对垃圾（内存）回收的策略有很大的不同。
首先我还是先说答案吧，省得看到最后失望，其实这是个伪命题，没有绝对结果，卡与不卡是相对的。
要执行垃圾回收（GC），需要先判断对象是否还被引用，用通俗的话讲，就是需要判断对象是否还存在引用，那么如何判断呢？判断对象状态的算法有哪些呢？
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。
object（对象） Counters（计数器名称） Description（描述） 参考值 Memory Available Mbytes 可用物理内存数。如果该值很小（4MB或更小），则说明该计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。每个附加连接将在此基础上占用10KB左右 至少要有10%的物理内存值 Memory Page/sec 表示因为页面错误，从磁盘取出的页面数，或是由于页面错误，写入磁盘以释放工作空间的页面数 推荐值为0~20，一般如果该值持续高于几百，那么应该进一步研究页交换活动 M
我们知道Java是一门面向对象的语言，在一个系统运行中，会伴随着很多对象的创建，而这些对象一旦创建了就占据了一定的内存，在上一篇中，我们介绍过创建的对象是保存在堆中的，当对象使用完毕之后，不对其进行清理，那么会一直占据内存空间，很明显内存空间是有限的，如果不回收这些无用的对象占据的内存，那么新创建的对象申请不了内存空间，系统就会抛出异常而无法运行，所以必须要经常进行内存的回收，也就是垃圾收集。
刘兆瑞，腾讯云高级研发工程师，负责腾讯明眸极速高清，画质重生等产品。专注于codec优化，画质增强等技术。 背景和问题 随着流量资费的降低和带宽的增加，视频成为人们获取信息越来越重要的方式，随之而来的是云点播、视频处理等视频相关业务的飞速发展，而视频转码平台作为云点播、视频处理的基础产品，面临着高并发、高 SLA、高压缩率等等多样的需求，面临着极大的挑战。 对于一般流程来说，我们面临着下面几个挑战和诉求： 不同的转码产品对核心数的需求不同，比如：极速高清、延时敏感的业务，需要大核心来保证复杂运算的稳定性，
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
今日拔刺： 1、小米8系列手机发布，哪款性价比更好？ 2、618优惠，2000元左右买什么手机最合适？ 3、为什么联通信号那么差还不多建基站？ 本文 | 1418字 阅读时间 | 三分钟 小米8系列手机发布 哪款性价比更好？ 首先小米8系一共有三款手机，分别是小米8，小米8透明探索版和小米8 SE。 我们先看一下小米8的配置。搭载骁龙845处理器，6.21英寸的全面屏，4+64G运行内存售价仅2699元。跟其他搭载骁龙845处理器的其他手机相比，如三星s9，索尼XZ2相比便宜的近两千元。依旧是小米性价比当家
说起垃圾收集（Garbage Collection，下文简称GC），有不少人把这项技术当作Java语言的伴生产物。事实上，垃圾收集的历史远远比Java久远，在1960年诞生于麻省理工学院的Lisp是第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。
https://github.com/libin7278/ImageLoaderCourse.git
Android 平台中代码的正确性是每一个 Android 版本安全性、稳定性和质量的重中之重。C 和 C++ 中的内存安全漏洞仍然是最难解决的不正确性原因。我们投入了大量的人力和物力来检测、修复和缓解这类 bug，这些努力有效 ¢¢ 地防止了大量的 bug 混入 Android 发行版中。然而，尽管做出了这些努力，内存安全漏洞仍然是造成稳定性问题的首要因素，并且一直占到 Android 高严重性安全漏洞的 70% 左右。
今天发现使用PHPstorm自带的Git操作，Git会占用很高的内存，而禁用之后，使用终端操作，Git基本不占内存...
产生400报错的原因是es7做了熔断优化，当jvm内存使用超过阈值，为了避免丑陋的oom，会直接限流并抛出EsRejectedExecutionException。
总线（Bus）在计算机体系结构中是一个关键组件，它用于连接各种硬件组件（如CPU、内存、硬盘和外围设备），并提供数据、地址和控制信号的传输路径。总线的设计和性能直接影响到计算机系统的效率和速度。
我们很高兴地宣布面向 .NET Core 的 App Services Linux 诊断工具正式发布。借助此功能，我们现在为收集可帮助您调试应用程序代码问题的深度诊断数据提供内置支持。这些数据包括内存转储和分析器跟踪。这些工具使开发人员能够诊断 Linux 上的各种 .NET 代码场景，包括：
聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。
当我们需要导入大Excel时候，用POI会内存溢出，这时候我们用EasyExcel来解决，它底层采用的是SAX（Simple Api for Xml）事件驱动，解析xml的方式来解析excel文件，就不会出现内存溢出的情况，并且性能很高。
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