一、问题背景 某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检，通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。...通过专属服务群第一时间与业务方联系，与业务方确认是否有正在执行的定时任务，或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后，确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。...二、异常现象 随着时间推移，运维人员收到不同应用系统主机系统资源占用过高的告警通知，但客户反馈业务上并没有受到明显影响，且处于业务低峰期。...进一步分析排查，发现异常实例cpu使用率，负载，网络流量，磁盘IO，TCP连接数都先后出现上升趋势，现象如下图： ? CPU使用率：持续10分钟维持在90% ?...TCP 连接数：established连接数持续10分钟上升 三、异常分析 1) 在排除业务上并没有相关的异常操作后，运维人员进一步分析了系统是否有受到外部攻击。
先简单测试一下16线程的效果（--threads=16）。从sysbench的输出来看，在并发数固定16的负载下，随着时间的推移，吞吐量tps逐步增加，延迟lat逐步降低，最终达到一个稳定值。...PCU数量从1弹升到5，并保持稳定，在弹升过程中，CPU的使用率随着资源的扩容逐步降低。看内存使用率曲线，每次弹升会有尖刺一样的形状。这是因为每次PCU增加，内存资源扩容，此时内存使用率会瞬间降低。...之后数据库开始利用扩充的内存资源提高计算能力（比如Buffer Pool），因此使用率会逐步增加，最终到达一个稳定状态。 停止 sysbench 压测，稍等一段时间，再调整合适的时间范围，刷新监控。...参数调整完，确保内存资源已经被释放，才会真正调小容器的 Mem规格，当 Mem上限调小后，相当于分母变小，计算出来的内存使用率则会上升。...压力停止之后，只读的cpu使用率会立刻降低，而主节点还需要purge undo，CPU消耗会持续一小段时间，最终降到1 PCU。
谷歌在今年3月份发布了最新核心搜索算法更新通知，这次应该是多年来最大的一次更新，将会对整体算法改进!...这次重大搜索更新被谷歌官方命名为“"March 2019 Core Update"(意译过来就是2019年3月核心更新)，而核心算法更新目的呢，有助于谷歌搜索更好的读懂搜索引擎查询与网页匹配。...谷歌搜索联络人“丹尼·沙利文”确认这次更新是从3月12日就开始的。 此次算法更新重点，要求大家关注网站内容及用户体验上的优化，对于优质内容的网页将会受益、加分。...Google方面还给出自己的建议：“即使是不怎么突出的网页，除了专注优质的内容构建输出外，没什么可修复的;随着时间的推移，优质内容网页会相比其他网页排名有所上升。”...过段时间，可能就会看到相关报告及算法更新对各个网站搜索流量的影响。
报告结果显示，随着勒索软件的“盛行”，“data”数据及安全话题正成为开发者关注的焦点，而 IoT 及游戏开发的兴起则重新激起了开发者对 C++ 编程语言的兴趣。...该报告数据也恰好证实了这一点：在过去一年中，分布式系统的内容使用率上升了 39% 。而相关主题复杂系统和复杂性也出现了显著增长（157%和8%）。...同样值得注意的是，几年来一直不受欢迎的设计模式又回来了：使用率非常稳定，同比增长19%。 当然，量子计算仍然是人们感兴趣的话题，但浏览量仍然很小，同比增长为 39%。...尽管目前已经有了一些原始的量子计算机，但能做实际工作的计算机还需要几年的时间。...数据显示，Go 语言内容的使用率在去年上升了 23%，Rust 的使用率上升了 31%（预计，Rust 语言还会继续增长），该语言反映了关于内存管理和并发性的全新思维方式。
随着在线使用量的增长，云计算应用程序的使用量相应增长。越来越多的组织为了应对疫情驱动的工作环境变化而加速将业务从数据中心迁移到云平台。与此同时，越来越多的组织将公共云作为一种更可靠的业务持续性资源。...云计算使用率上升 到2021年，几乎所有组织(99%)都使用至少一个公共云或私有云，其中AWS、Azure和谷歌仍是全球最主要的公共云提供商。...在今年，超过四分之三(76%)的用户每年在公共云上花费120万美元甚至更多。 随着越来越多的组织迅速扩大其云计算计划的规模，准确预测云成本往往具有挑战性，公共云支出平均超出预算24%。...《Flexera 2020云计算状态报告》的受访者估计，他们的组织浪费了30%的云支出;而在2021年发布的报告中，这一数字没有变化，这不仅表明仍然存在巨大的浪费，而且这一问题并没有随着时间的推移而逐渐缓解...随着云计算使用量的不断增长，云成本优化将具有新的意义。 因此，使云计算使用率达到最佳成本的控制措施，已经连续第五年成为组织的顶级计划。其他重要举措还涉及节省成本的方法。
分析问题需要整体数据联动分析，单独看某单一信息是没是意义的 第一次测试数据 FPS： 内存： CPU： 结论： 1.我们发现在战斗时FPS波动较大 2.内存呈现持续上升的趋势 3.CPU...我这里使用的谷歌浏览器的Head Profiling,或者你也可以使用白鹭引擎的profiler： 使用很简单: 1.打开Google浏览器，打开要监控的网页，win下按F12弹出开发者工具 2.切换到...，随着时间变化记录内存信息。...bones帧动画而不是spine 动画 5.使用cacheAsBitmap，把矢量图在运行时以位图形式进行计算 降低帧事件的开销： 1.不要的DisplayObject，直接removeChild 而不是设置他的...如果游戏静止放置不动，理论上hashCount diff的结果应该是0，实际上要尽可能控制在120以下，如果超标，只需要在引擎的 HashObject 的构造函数这里添加一个断点，在运行时去检查调用堆栈就排查就可以了
考虑到许多组织依赖VBA模型来自动化重复的任务，可能还需要一段时间才会发生。与JavaScript API和微软集成相关的问题可能意味着该语言还将继续存在一段时间，但它实际上只是一个单一的应用领域。...作为一种用于区分商业和科学计算的语言而开发，它已经自然消亡。 它与其他语言的集成性极低，对开发人员几乎没有影响力。尽管与联邦和政府要求相关联，但它的低调使得这种语言是一个小众领域。...总的来说，Perl提供了很多灵活性并拥有出色的功能集。然而，所有这些都以更高的CPU使用率和内存要求为代价。 随着开发人员转向更易用、更高效的Web开发替代方案，Perl的市场份额正在逐渐减少。...随着Flash及其相关版本的衰落，多年来ActionScript的使用也在下降。 然而，一旦苹果决定在其iOS设备上停止支持Flash，ActionScript的命运也就注定了。...这里列出的编程语言受到了竞争的冲击，由于未能提供现代和相关的功能，随着时间的推移，逐渐出现了更好的编程语言，被其他语言取代了，将它们淘汰出局。
所以计算机资源，特别是 CPU 和 GPU 资源短缺时（比如打显卡杀手类的游戏），也会影响页面性能。 当然，以上的维度不是划线而治的，它们更多是犬牙交错的关系。...2：概览面板，其中有描述帧率（FPS）、CPU 使用率、网络资源情况的 3 个图表。帧率是描绘每秒钟渲染多少帧图像的指标，帧率越高则在观感上更流畅。...随着时间增加，脚本运算事件的 CPU 使用率逐渐增加，而加载事件的使用率在 600ms 左右降为 0；另一方面渲染事件（紫色）的使用率先升后降，在 1100ms 左右降为 0。...）；计算每个节点在屏幕中的精确位置与大小（Layout）；将渲染树按照上一步计算出的位置绘制到图层上（Paint）；渲染引擎合成所有图层最终使人眼可见（Composite Layers）。...而从帧率图和 frames 线程图中分别可看到，帧率明显上升，一帧图像的绘制时间明显下降，意味着动画流畅性大幅提高，优化目的已达到。
峰值使用率和分配之间的比率将被称为 CPU 使用率。图 2 显示了基于过去 14 天 CPU 使用率的模型如何确定峰值使用率（绿色），并由此计算目标分配（红色）。...从图 3 也可以清楚地看出，高类别容器的比例有所上升。这实际上是有意为之的，因为我们已经意识到，在区域故障转移期间，一些存储集群的负载不会增加太多。...2 计算分配目标 上一节讨论了为什么可以使用 CPU 容器指标来垂直调整存储工作负载的大小。在本节中，我们将更详细地介绍如何准确地计算目标。...原因是存储集群内的职责可能会随着时间的推移而变化，因此必须为所有 Pod 分配足够的资源，以便它们能够成为集群中最繁忙的 Pod。 图 4：计算给定存储集群的峰值 CPU 利用率所涉及的步骤。...将原始时间序列降采样（downsample）到 8 小时分辨率。在此步骤中，每个 Pod 的原始时间序列被降采样为 8 小时分辨率，计算每个时间窗口的 P99 CPU 利用率。
作者 | 王行行 张丽颖 策划 | 田晓旭 Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎，作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它可以快速存储...启动对资源的消耗要低很多，可以做到快速的启停。另外由于是资源限制类，只限制最大使用量而不隔离最小，这样又可以做到虚拟化进行资源超买，提升资源使用率。...因此，京东选择了当时相对不太成熟的容器化部署方式，并进行了服务器上 Elasticsearcht 资源隔离： ?...无状态实例阶段 随着业务的不断增长，集群数量及消耗的服务器资源成比例上升，京东 Elasticsearch 实例上升为上万个，维护的集群快速增长为上千个，集群规模从几个到几十个不等。...基于这种假设以及对提高磁盘使用率的迫切需要，我们考虑引入了公司内部部署的 ChubaoFS 作为存储，将 Elasticsearch 作为无状态的实例进行存储计算分离。
此外，谷歌云自己的Kubernetes容器引擎——Google Kubernetes Engine也可以在T2A上运行，谷歌云托管的批处理服务和流媒体分析服务也可以在T2A上运行。...在实际的使用中，谷歌可能也会在内部使用，用在Borg和Omega这样的云上管理系统上，支撑着包括搜索引擎、广告、邮件以及其他工作负载。...随着内部的工作负载一步步迁移到云上后，才会更多地面向外部提供服务。...而通用负载中包括E和N2和N2D，E2根据性能选CPU平台，N2用的是英特尔至强，N2D用的是AMD霄龙处理器。...通常，价格会随着vCPU个数的增长而线性增长。 仔细看看就会发现有意思的点，上图中Google Tau T2A实例和微软Azure D系列，在相同CPU和内存配置下，价格完全一样。
来源：程序员杂志 某知名打车平台从随着业务的发展，系统访问量迅速膨胀，很多复杂的问题要在短时间内解决，且不能影响线上业务，这是比较大的挑战，本文将会阐述打车架构演变过程遇到的一些有代表性的问题和解决方案...MongoDB集群是一主多从的复制集方式，读写都很密集（4w+/s写、1w+/s读）时出现以下问题： 从服务器CPU负载急剧上升； 查询性能急剧降低（大量查询耗时超过800毫秒）； 查询吞吐量大幅降低；...先说说硬件问题，现象是CPU的第一个核经常使用率100%，其他的核却非常空闲，系统吞吐量上不去，对业务的影响很大。...经过较长时间排查，最终发现这是因为服务器用了单队列网卡，I/O中断都被分配到了一个CPU核上，大量数据包到来时，单个CPU核无法全部处理，导致LVS不断丢包连接中断。...分库分表解决了前台应用的性能问题，数据同步解决了多库多表归一的问题，但是随着时间推移，后台单库的问题越来越严重，迫切需要一种方案解决海量数据存储的问题，同时又要让现有的上层应用不会有太大改动。
谷歌的TPU，是第一款真正意义上的DSA芯片。很多AI芯片的架构也是类似思路下的产物，都是期望在ASIC级别性能的基础上实现一定程度的可编程能力。...但随着系统复杂度的上升，ASIC的劣势逐渐就暴露出来了： ASIC的迭代跟系统迭代不匹配。复杂系统的变化要远高于简单系统，而ASIC是紧耦合的设计，没法随着系统功能和业务逻辑的快速变化而变化。...随着系统复杂度的进一步上升，ASIC和系统的灵活性冲突会愈演愈烈。 ASIC性能效率不一定最高。ASIC功能确定，为了覆盖更多的场景，势必需要功能超集。...AI芯片未来要想落地，需要芯片和应用算法的相向而行： 芯片增加更多的灵活性能力（典型案例：Tenstorrent Wormhole，在提升灵活性的同时，提供极致的系统可扩展性）； 随着时间推移，AI算法的灵活性降低...协同某种程度上代表着静态，随着时间的发展，可能初始任务划分不一定能适应系统的发展；而融合代表着动态以及更多的自适应性。服务拆分成微服务，客户端拆分成瘦客户端和微服务。
MongoDB集群是一主多从的复制集方式，读写都很密集（4w+/s写、1w+/s读）时出现以下问题： 从服务器CPU负载急剧上升； 查询性能急剧降低（大量查询耗时超过800毫秒）； 查询吞吐量大幅降低；...先说说硬件问题，现象是CPU的第一个核经常使用率100%，其他的核却非常空闲，系统吞吐量上不去，对业务的影响很大。...经过较长时间排查，最终发现这是因为服务器用了单队列网卡，I/O中断都被分配到了一个CPU核上，大量数据包到来时，单个CPU核无法全部处理，导致LVS不断丢包连接中断。...分库分表解决了前台应用的性能问题，数据同步解决了多库多表归一的问题，但是随着时间推移，后台单库的问题越来越严重，迫切需要一种方案解决海量数据存储的问题，同时又要让现有的上层应用不会有太大改动。...打散 单调变化的Rowkey读写压力很难均匀分布到多个Region上，而打散将会使读写均匀分布到多个Region，因此提升了读写性能。但打散也有局限性，主要的是，经过打散的字段将无法支持范围查询。
年轻的球员像本·西蒙斯和尼古拉·约基奇，肯定在上升期，有持续的表现将很快统治这些统计数据。 比赛使用率（usage percentage）是一个球员占用球队进攻回合的比例估计。...通常，当使用率增加，得分效率降低。真正的超级球星能够保持这两个数字上升，变成非常有效率的射手。 7. 谁是最高效的射手？ ? 乔尔·恩比德的平均使用率最高，而博班·马尔贾诺维奇的平均投篮命中率最高。...随着时间的推移，这个游戏已经发生了很多变化。许多人认为游戏的攻击性和强度已经随着时间的推移而降低，而其他人则认为游戏已经演变成一种更优雅、更值得观看的形式。...可以说，到目前为止，最重要的指标是得分，助攻和篮板。 10. 随着时间的推移，这些重要的指标(得分，助攻，篮板)实际上发生了多大的变化？ ?...每个赛季的助攻总数和篮板总数在大多数情况下似乎保持不变，有轻微上升的趋势。 而另一方面，每个赛季的总分却有了显著的增长。1996-97赛季总共得到3540分，而2018-19赛季则有4565分。
研究成果发表在了题为Compiling machine learning programs via high-level tracing的论文中： Jax是一个用于高性能数值计算的Python库，而深度学习只是其中的功能之一...自诞生以来，它受欢迎的程度就一直在上升。 最大的特点就是快。 一个例子感受一下。 比如求矩阵的前三次幂的和，用NumPy实现，计算需要约478毫秒。...当然，JAX也是有一些缺点在身上的。 比如： 1、虽然JAX以加速器著称，但它并没有针对CPU计算中的每个操作进行充分优化。 2、JAX还太新，没有形成像TensorFlow那样完整的基础生态。...因此它还没有被谷歌以成型产品的形式推出。 3、debug需要的时间和成本不确定，“副作用”也不完全明确。 4、不支持Windows系统，只能在上面的虚拟环境中运行。...（从Stack Overflow上的提问占比来看，PyTorch逐年上升，TensorFlow却一直停滞不前） 在竞争之中，TensorFlow的缺点逐渐暴露出来，API不稳定、实现复杂、学习成本高等问题并没有随着更新解决多少
研究成果发表在了题为Compiling machine learning programs via high-level tracing的论文中： Jax是一个用于高性能数值计算的Python库，而深度学习只是其中的功能之一...自诞生以来，它受欢迎的程度就一直在上升。最大的特点就是快。 一个例子感受一下。比如求矩阵的前三次幂的和，用NumPy实现，计算需要约478毫秒。用JAX就只需要5.54 毫秒，比NumPy快86倍。...当然，JAX也是有一些缺点在身上的。比如： 1、虽然JAX以加速器著称，但它并没有针对CPU计算中的每个操作进行充分优化。 2、JAX还太新，没有形成像TensorFlow那样完整的基础生态。...因此它还没有被谷歌以成型产品的形式推出。 3、debug需要的时间和成本不确定，“副作用”也不完全明确。 4、不支持Windows系统，只能在上面的虚拟环境中运行。...（从Stack Overflow上的提问占比来看，PyTorch逐年上升，TensorFlow却一直停滞不前） 在竞争之中，TensorFlow的缺点逐渐暴露出来，API不稳定、实现复杂、学习成本高等问题并没有随着更新解决多少
； 到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题，而实际上结果往往不会尽如人意。...而且相同的问题，相同的人，在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。...所以说性能问题看上去是研发团队的技术问题，但本质上其实是研发团队的开发流程问题 如果我们可以规范流程，做到每一个版本皆有一份数据展示，一旦发现问题，及时处理，那么可以大大减少以后的优化时间；而人力每个版本做性能又比较鸡肋...再来看看CPU 我们发现在开启airtest的IDE连接时，Total cpu的使用率显著上升，在跑自动化脚本时Total cpu的使用率也在上升。...而app的cpu使用率几乎是没有影响的。
整个过程如下： 监控报警，显示RDS的CPU使用率达到80%以上，DBA介入，准备KILL慢SQL 1分钟内，没有发现明显阻塞的SQL，CPU持续上升到99% 5分钟内，大量应用报警，并且拒绝服务，RDS...CPU使用率也持续上升 15分钟内，备库CPU使用率超过97%，业务再次中断，进行切回主库，并进行限流 20分钟内，关闭一些次要应用的流量入口 25分钟内，主库CPU使用率恢复正常 30分钟内，逐步开启关闭的限流应用...第二次宕机 由于上一次的宕机原因未找到，所以此次的宕机是可以预见的。...在实际的使用过程中，redis最大的瓶颈一般是CPU，由于它是单线程作业所以很容易跑满一个逻辑CPU，可以使用redis代理或者是分布式方案来提升redis的CPU使用率。...因为若不设置，这些Key会一直占用内存不释放，造成极大的浪费，而且随着时间的推移会导致内存占用越来越大，直到达到服务器内存上限！另外Key的超时长短要根据业务综合评估，而不是越长越好！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
