表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
在集群升级发生了Leader选举和切换,当前时期集群处于不稳定,客户端连接的节点有倾斜。有两个节点x.x.x.88和x.x.x.15内存使⽤率过⾼,需要评估其能否扛得住。由于未全部完成升级,除了节点x.x.x.122和节点x.x.x16高配机(32C64G)外,其他均为低配机(4C8G)。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上,你会/应该做什么?又该如何去进行初步的性能分析?
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
从CPU发明到现在,有非常多种架构,从我们熟悉的X86,ARM,到不太熟悉的MIPS,IA64等
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
AI 科技评论按:作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一,Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言,拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势,同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步,Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁(GIL)。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
在系统运行过程中,由于各种服务、应用、进程等长时间的运行,势必会产生各种问题,这些问题很反馈在内存的特性中,下面就来看一下几个最常见的内存故障及其解决方案。
腾讯云新版本监控(5秒粒度)已经灰度3个多月了,原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间,有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控,后续官方应该会提供合适的升级方案。
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始,它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
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。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
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。
nodejs 提供了os.platform()和os.type(),可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下,其中有一台(4H/8G)近两天天天CPU使用率报警(阀值>95%,探测周期60s,触发频率6次),而且load acerage也居高不下,检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题,也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉,报警依旧。
性能测试过程中,出现的一些问题可直接导致了用户对当前app的使用率和卸载率,如果app使用时卡顿严重或者加载页面慢,cpu占用率高,导致app闪退等问题,在测试过程中,则需特别关注性能方面的体验,app性能好、ui设计美观、功能层级明确,路径层级较少,均可提升用户对app的使用率,性能测试中可关注的问题如下:
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
Grafana 大盘: https://github.com/clay-wangzhi/grafana-dashboard/blob/master/etcd/etcd-dash.json 导入即可
PerfDog是一个移动全平台Android/iOS性能测试、分析工具。可以快速定位分析性能问题。手机无需ROOT/越狱,手机硬件、游戏及应用APP也无需做任何修改,极简化即插即用。
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
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?
线上运行的Java应用突然没有响应、响应缓慢,进程突然消失,遇到这些情况应该如何应对呢?
性能问题不是一开始就有的,也不是某一天突然出现的,而是随着我们的开发进度不断累积产生的; 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
English User's Guide:https://bbs.perfdog.qq.com/article-detail.htmlid=7
这是系列文章的第五篇,主要探讨:Elasticsearch 出现 “429 reject 报错",怎么办?
这是系列文章的第四篇,主要探讨:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
综合来讲,这是一本介绍方法论的书,作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广,从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。并且本书通常以一个实例入手,深入的介绍系统原理,特别是在一些重点细节上,往往有超出一般的认识和方法。 本书函盖范围太广,更适合作为工具书时常翻阅,所以在阅读过程中也关注自己当前需要的方面。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
现在分时操作系统是通过循轮方式分配时间片进行进程调度的,如果进程在等待或阻塞,不会造成 CPU 资源使用。线程称为轻进程,共享进程资源,关于线程的调度,CPU 对于线程也是分时调度。而在 Java 中,线程的调用由 JVM 负责,线程的调度一般有两种模式,分时调度和抢占式调度。
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学问。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时,系统性能可能会受到严重影响,因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法,帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因,并提供实际代码示例。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
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。
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说,系统性能监控本身就是个
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