【1】定位高负载进程 pid：登录进服务器使用 top 或 top -c命令[ps -ef | grep xxx 命令]查看当前 CPU消耗过高的进程，从而得到进程id。观察各个进程资源使用情况，可以看出进程id为18571的进程，有着较高的CPU占比。按P(大写)可以倒序查看占CPU占用率。
提供了一个商品信息查询接口，此接口中会从Redis缓存中读取一个大对象列表出来，然后再根据传入的参数，对大对象列表进行过滤，进而得到最终的返回结果。
对于互联网公司，线上CPU飙升的问题很常见（例如某个活动开始，流量突然飙升时），按照本文的步骤排查，基本1分钟即可搞定！特此整理排查方法一篇，供大家参考讨论提高。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题，提供该问题的排查思路，从而定位出问题的代码点，进而提供解决该问题的思路。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。
probably another instance of uWSGI is running on the same address (127.0.0.1:8000)
对于分页式的虚拟内存，在准备执行时，不需要也不可能把一个进程的所有页都读取到内存，因此，操作系统必须决定读取多少页，也就是说，给特定的进程分配多大的内存空间，这需要考虑以下几点： 1）分配给一个进程的存储量越小，在任何时候驻留在主存中的进程数就越多，从而可以提高处理机的时间利用效率。 2）如果一个进程在主存中的页数过少，尽管有局部性原理，页错误率仍然会相对较高。 3）如果页数过多，由于局部性原理，给特定的进程分配更多的主存空间对该进程的错误率没有明显的影响。 基于这些因素，现代操作系统通常采用三种策略： 1）固定分配局部置换 它为每个进程分配一定数目的物理块，在整个运行期间都不改变。若进程在运行中发生缺页，则只能从该进程在内存中的页面中选出一页换出，然后再调入需要的页面。实现这种策略难以确定 为每个进程应分配的物理块数目：太少会频繁出现缺页中断，太多又会使CPU和其他资源利用率下降。 2）可变分配全局替换 这是最易于实现的物理块分配和置换策略，为系统中的每个进程分配一定数目的物理块，操作系统自身也保持一个空闲 物理块队列，当某进程发生缺页时，系统从空间物理块队列中取一个物理块分配给该进程，并将欲调入的页装入其中。 3）可变分配局部替换 它为每个进程分配一定数目的物理块，当某进程发生缺页时，只允许从该进程在内存的页面中选出一页换出，这样就不会影响其他进程的运行。如果进程在运行中频繁地缺页，系统在为该进程分配若干物理块，直至该进程缺页率趋于适当程度；反之，若进程在运行中缺页率特别低，则可适当减少分配给该进程的物理块。
国际劳动节又称“五一国际劳动节”、“国际示威游行日”（International Workers' Day或者May Day），是世界上80多个国家的全国性节日。定在每年的五月一日。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及 Full GC 次数过多的问题。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
当用户提交(commit)语句时，一个进程会建立一个redo 记录并把它拷贝至SGA中的log buffer中，然后这个进程会通知LGWR进程再将log buffer中的内容写入日志文件(redo file)中，同时清空log buffer的内容，最后返回完成消息，这就完成了一次commit操作
在一次系统上线后，我们发现某几个节点在长时间运行后会出现内存持续飙升的问题，导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐OOM；如果调度到同样问题的节点上，也会出现Pod一直起不来的问题。我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法（label），当然也可以排除调度节点。但是在一段时间后还会复现，我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况，但应该和内存持续占用没有关联，这时我们意识到这可能是程序的问题。
关于 Buffered Query 和 Unbuffered Query： http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php
Primary Shard可以将索引的数据分散到多个Data Node上， 实现存储的水平扩展，主分片个数在索引创建的时候指定，后续默认不可更改，如果要更改，必须重建索引。
u 数据库的表空间大小，是否有表空间快满了，表空间增长是否过快（系统表空间是否增长过快）。
swpd: 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器；
在 dotnet 里面的 MemoryFailPoint 可用来测试当前进程是否还能分配申请给定大小的内存空间，这个是一个高级编程的类型，大部分情况下都不需要用到。本文内容由 New Bing 编写，将和大家介绍 MemoryFailPoint 的使用方法
DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝
响应时间长、超时，甚至不响应，这是最直观的表现；而CPU使用率极高或极低，频繁出现Full GC，这些需要借助系统日志或者监控辅助发现。
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
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。
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.
群友有一个网站使用宝塔面板，做了 301 重定向和 https 之后，打算把最终目标域名落到 www 域名上，也就是说访客输入 vpsss.net，最后打开的是 www.vpsss.net。他设置之后出现了如下问题：
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。
项目是棋牌,web架构是典型的lnmp,server产生的牌局通过http协议请求webserver,由php分析并持久化到mysql,中间参杂了很多业务逻辑,整个流程耗时平均接近2s。 这种方式存在以下2个问题 1.整个流程是同步的，server会一直等待php响应,一旦server处理不慎，会造成server阻塞，玩家无法玩牌。 2.如果牌局数量较多,会占用较多的php-fpm进程,可能造成php-fpm无法处理其他业务。
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
腾讯云‘一键HTTPS’底层使用就是SaaS WAF，所以这里的排查思路是一致的。SaaS WAF可以理解为一个Nginx服务集群，域名接入SaaS WAF并将DNS解析到WAF CNAME后，将隐藏源站，客户端的访问流量会先经过SaaS WAF，由WAF进行对访问流量进行识别、拦截、正常流量转发回源。
vmstat 是一个相当全面的性能分析工具，通过它可以观察： 1）统的进程状态 2）内存使用情况 3）虚拟内存的使用情况 4）磁盘的I/O、中断、上下文切换 5）CPU的使用情况 使用方式 1）直接执行 vmstat 命令，返回系统当前状态 2）使用参数来指定执行命令的间隔时间 # vmstat 2 1 表示每个两秒采集一次服务器状态 执行结果示例 image.png 结果说明 （1）procs r：等待运行的进程数，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，
Nginx和Apache和Tomcat的区别及优缺点 1、定义： 1）Apache Apache HTTP Server（简称Apache）是Apache软件基金会的一个开放源码的网页，它是一个模块化的服务器，可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上。其属于应用服务器。 Apache支持模块多，性能稳定，Apache本身是静态解析，适合静态HTML、图片等，但可以通过扩展脚本、模块等支持动态页面等。 缺点：配置相对复杂，自身不支持动态页面。 优点：相对于Tomcat服务器来说处理静态文件是它的优势，速度快。Apache是静态解析，适合静态HTML、图片等。 (Apche可以支持PHPcgiperl,但是要使用Java的话，你需要Tomcat在Apache后台支撑，将Java请求由Apache转发给Tomcat处理。)
返回值 =-1:出现错误 =0:调用成功但是没有出现子进程 >0:成功退出的子进程的id
| 导语 在大家的工作当中，是否碰到大量的插入、更新请求同时到达数据库，这会导致行或表被锁住，最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常”（Too Many Connections)错误，遇到这样的清况？你又是如何处理？
第一种方法： 到s.jb51.net 下载 3389 windows终端连接器加强版(解决终端人数过多问题)
一个三个es进程组成的es集群，约定了该index有三个primary shard，三个replicat shard 分布式es的框架图demo
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
要换出就需要考虑该将当前物理内存中那一部分数据换出，这就涉及到相关算法，就和进程的调度算法一样。
最近 CC 在编译，编译多次之后，有挺多人反馈会出现 OOM 的，在项目的根目录下面会出现 hs_err_pid*.log 的错误文件。内容大概如下
目录 1.什么是CPU上下文切换 2.CPU上下文切换的类型 3.如何查看系统中的上下文切换 4.案例 5.总结 ---- 读过倪朋飞的《Linux性能优化实战》经常说的 CPU 上下文切换是什么意思
一个大规模的App工程，往往引入了数量繁多的第三方开发库，其中既有官方的Jetpack库，也有第三方厂商的开源包。有时候运行这种App会报错“Cannot fit requested classes in a single dex file (# methods: 65894 > 65536)”，意思是App内部引用的方法数量超过了65536个，导致App异常退出。 原来Android的每个App代码都放在一个dex文件中，系统会把内部方法的索引保存在一个链表结构里，由于这个链表的长度变量是short类型（short类型的数字占两个字节共16位），使得链表的最大长度不能超过65536（2的16次方），因此App方法数超过65536的话，链表索引溢出就报错了。为了解决方法数过多的问题，Android推出了名叫MultiDex的解决方案，也就是在打包时把应用分成多个dex文件，每个dex的方法数量均不超过65536个，由此规避了方法数过多的限制。 若想让App工程支持MultiDex，需要对其略加改造，具体改造步骤说明如下。 首先要修改模块的build.gradle文件，往dependencies节点添加下面一行配置，表示导入指定版本的MultiDex库：
在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。
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