要检查处理器性能和温度的最佳方法是在高负载的情况是对 CPU 进行压力测试。当您对 CPU 进行压力测试时，您可以监控系统资源查看它们在 CPU 处于峰值工作负载时的表现。 压力测试对于爱好者在构建新系统时必不可少，特别是如果您打算稍后对 CPU 进行超频，如果配置不当，温度可能会影响其运行。 例如，如果您的 CPU 在压力测试期间过快过热。您需要通过更换 CPU 散热器、使用更好的气流柜等来获得

按 CPU 使用率排序： ps aux --sort=-%cpu 此命令按 CPU 使用率降序显示进程。“%”符号表示 CPU 利用率的百分比。 有选择地格式化输出： ps -eo pid,cmd,%cpu,%mem 通过指定所需的列（如 PID、命令、CPU 使用率和内存消耗），您可以自定义输出以专注于相关信息。 B. 过滤过程： “”命令允许您根据不同的条件过滤流程，将输出范围缩小到流程的特定

前言 本篇使用 kubeadm 工具来安装和部署Kubernetes 1.24.9版本的一主多从集群环境。首先声明下没有选择最新版本的 K8S 原因是 Kubesphere 的版本兼容 ，好在不同版本安装的过程大同小异。 前置准备 安装虚拟机 K8S 一主两从的3 台 Linux 系统服务器配置如下： 主机名 K8S角色 IP 配置 操作系统 k8s-master Master节点 192.168

原因总结 产生的原因一句话总结就是：等待磁盘I/O完成的进程过多，导致进程队列长度过大，但是cpu运行的进程却很少，这样就体现到负载过大了，cpu使用率低。 下面内容是具体的原理分析： 在分析负载为什么高之前先介绍下什么是负载、多任务操作系统、进程调度等相关概念。 什么是负载 什么是负载：负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息，也就是cpu使用队列的长度统计信息

Linux：QEMN，QEMN由法国天才程序员研发，大小1到2兆。众多虚拟化都不具备IO模拟，它需要结合QEMN来实现 Virtio：澳大利亚天才研发。天才你懂得 虚拟化技术分类： 模拟:PearPC,Bochs，QUMU这三种模拟器 1，  底层硬件，硬件之上运行主机，主机之上运行虚拟化模拟器软件，模拟器可以模拟众多硬件环境，如CPU,IO,内存等 完全虚拟化：也称为nativevirtuliz

容器中的nginx优化 在物理机上配置Nginx时通常会将Nginx的worker进程数配置为CPU核心数并且会将每个worker绑定到特定CPU上，这可以有效提升进程的Cache命中率，从而减少内存访问损耗。在Nginx配置中一般指定worker_processes指令的参数为auto，来自动检测系统的CPU核心数从而启动相应个数的worker进程。在Linux系统上Nginx获取CPU核心数是

我们知道容器能够运行，依赖内核的两个特性，一个是名称空间，一个是控制组。默认在docker中是没有任何资源限制的，在某些极端情况下能够几乎耗尽docker主机之上的所有资源。 在此基础之上docker provides提供了一个控制容器能够使用多少内存，cpu，io，我们可以进行控制cpu和内存，而IO较弱控制。而其中的内存是非可压缩资源，CPU是可压缩资源。当容器内的进程耗尽CPU时，并且申请更

zabbix 优化基础监控系统资源，如：CPU，内存，网络，磁盘IO,tcp链接等，在这里有些容易被忽视的监控如防火墙，还有一些文件等 CPU load优化 1,linux修改CPU监控 通常我们使用top查看CPU负载，在zabbix中，你看到的system.cpu.load[percpu,avg1]是单个核数的负载(The processor load is calculated as sys

我们遇到的场景是CPUThrottlingHigh 警报被正常触发，而触发的对象的CPU本身并不高，或者空闲。鉴于此，我们开始怀疑这个警报的必然性。 通常在许多情况下，会将此警报修改或者沉默，因为应用程序对延迟不敏感，即使受到限制也可以正常工作，警报基于原因而非症状。因此警报的级别是Info。但是并不能说明此警报是误报。并且沉默只会隐藏背后的真正问题。 目前这个问题仍然在讨论中，特别是在这个讨论的

在nginx服务器上，对多颗cpu做亲和性绑定 CPU亲和性修改 #taskset -p  mask  pid pID和-p之间加上CPU掩码！CPU掩码：假设有4课CPU，第一颗便是：0000,第二颗0001，第三颗0101,第四颗1111也可使用-c选项提供都好分开的独立处理器，或者一组处理器列表，如下:#taskset -c 0,1,2-4 -- myprogram从第0颗开始，以逗号分隔查

Saltstack数据系统Grains:静态数据当minion启动，收集服务器所有信息保存，在后面进行调用，如果需要设备变动则需要重启进行收集信息Pillar grains.items可查看服务器的详细信息，也可以分别刷选 [root@master ~]# salt 'minion.23.com' grains.items minion.23.com: ---------- SSDs: biosr

@Contended是Java 8中引入的一个注解，用于减少多线程环境下的“伪共享”现象，以提高程序的性能。 要理解@Contended的作用，首先要了解一下什么是伪共享（False Sharing）。 1. 什么是伪共享？ 伪共享（False Sharing）是多线程环境中的一种现象，涉及到CPU的缓存机制和缓存行（Cache Line）。 现代CPU中，为了提高访问效率，通常会在CPU内部设计

我在并发编程过程中经常会看到一个全局变量前面用volatile关键字进行修饰，于是去百度了一下这个关键字的用处，于是出现了： 锁？？？真的是这样吗？ 那么我们今天就来深度看看volatile到底是什么。 CPU缓存模型 简单画了个图。 我们的变量都是存储在内存中的，而cpu用于执行代码。在早期的计算机里当cpu需要去读取和修改某一个变量或数据时每次都需要去请求内存，这样就导致cpu的执行效率相对不

首先，我们先普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如编写一篇文章，下载一首MP3等，而计算机干活的CPU只认识机器的指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。理论上任何语言干任何事情几乎都可以, 但是主要干什么那就不一样了。 01、Java java常常跟”企业”联系在一起, 因为具备一些很好的语言特性, 以及丰富的

最近发生在我公司的事故，以及如何避免，并且如何处理优化。 间接原因还有很多，技术跟不上业务的发展，由每日百万量到千万级是一个大的跨进，公司对于系统优化的处理优先级不高，技术开发人手的短缺 第一次宕机 20180913某个点，公司某服务化项目的RDS实例连接飙升，CPU升到100%，拒绝了其他应用的所有请求服务整个过程如下： 1. 监控报警，显示RDS的CPU使用率达到80%以上，DBA介入，准备K

pprof是golang提供的一个性能分析工具，功能强大。包含cpu、heap、block、traces等执行信息。 原生工具包 "runtime" "runtime/pprof" "runtime/trace" 原生工具包包含pprof、trace。具体用法如下，直接贴代码: 获取CPU信息 cf, err := os.Create("cpu.pprof") if err != nil { lo

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Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简写 GIL），它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码，这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。（注：本文中 Python 解释器特指 CPython） 这把锁在 Python 的早期发展中具有积极的作用（单核 CPU 时代），然而，它阻碍了 Python 在多核 CPU 上

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