CPU Utilization, CPU Load Average, Context Switch Rate
相關推薦
壓力測試衡量CPU的三個指標:CPU Utilization、Load Average和Context Switch Rate
版權宣告:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/marising/article/details/5182771 CPU Utilization 好理解,就是CPU的利用率,75%以上就比較高了(也有說法是80%或者
CPU Utilization, CPU Load Average, Context Switch Rate
[[email protected] ~]# vmstat procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu----- r b swpd free buff cache s
上下文切換頻繁,導致load average 過高
一、問題現象 現網有兩臺虛擬機器主機95%的cpu處於idle狀態,記憶體使用率也不是特別高,而主機的load average達到了40多。 二、問題分析 先在主機上通過top、free、ps、iostat 等常用工具分析了下主機的CPU、記憶體、IO使用情況,發現三者都不高。通過vmstat 1
十六.監控系統cpu.內存,磁盤等,自動報警,發送郵件
subject sub percent tmp 工具 exc sendmai join pri 發送郵箱小工具,將它放在#/usr/bin/mail chmod +x /usr/bin/mail #!/usr/bin/python #-*- coding: UTF-8 -
ASP.NET Core奇遇記:無用戶訪問,CPU卻一直100%
redis ces core default async ima wid 阿裏雲服務器 services 這是5月11日遇到的一個問題,1臺1核1G阿裏雲Linux服務器運行著生產環境中的ASP.NET Core站點,出現CPU 100%問題。 開始以為是這臺服務器負
linux查看物理cpu,cpu核數,邏輯cpu數
linux查看物理cpu cpu核數 邏輯cpu數 查看物理CPU個數#cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l查看每個物理CPU中core的個數(即核數)#cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores
TPS低,CPU高--記一次storm壓測問題排查過程
進入 狀態 其他 value 由於 均衡 線程狀態 左右 grep 命令 一、業務背景+系統架構 本次場景為kafka+storm+redis+hbase,通過kafka的數據,進入storm的spout組件接收,轉由storm的Bolt節點進行業務邏輯處
關於在zabbix監測腳本中使用ps命令監控進程CPU使用率和內存使用率,獲得數據為0的情況描述
zabbix shell linux 前提:想自己編寫zabbix監測腳本,然後通過配置模板的方式,實現對資源(cpu和內存)使用率高的進程進行監控。 過程描述:zabbix版本為2.21,被監控主機操作系統為CentOS 6.4。腳本中主要命令如下:percent=0; #通過腳本輸入參數pro
多線程編程,CPU是如果解決多線程內存訪問問題的
這份 adding lock mes body 進行 後繼 圖片 share CPU對內存變量的修改是先讀取內存數據到CPU Cache中,然後再由CPU做運算,運算完成後繼續寫入到內存中 在單核CPU中,這完全沒有問題,然而在多核CPU中,每一個CP
記一次伺服器掛掉,cpu佔用過大的問題
凌晨一點電話:咚咚咚 喂:伺服器掛掉了,你查檢視問題,然後處理下。 我:好的。 從日誌看幾乎所有的logic日誌全都掛掉,不再列印日誌,然後logic程序僵死,佔用cpu百分90多,有些可怕。 第一反應是邏輯迴圈問題。 因為是公司自己的框架採用lua編寫。
談談ISA,CPU和SOC
著名:原文發表於智聯網事微信公眾號(iotthings), 作者在大型SOC外企工作六年,歡迎相關市場開發人員聯絡交流。 經常使用微控制器開發應用的軟體工程師,大部分時候不會留意CPU和SOC的區別,對ISA就更是不清楚,本文,本文將介紹ISA, CPU 和SOC的區別及相關的技術。
雲主機被拿去挖礦,cpu暴漲,tcp連線突增
1.雲主機被拿去挖礦,cpu暴漲,tcp連線突增 2.現象:top -c 3.然後我再檢視pstree程序樹 4.查詢檔案來源 ind / -name '*suppoie*' 5. 然後刪除 suppoie , supsplk,config.json 檔案 然後過了一會suppo
yarn資源排程引數配置(記憶體,cpu)
Hadoop YARN同時支援記憶體和CPU兩種資源的排程(預設只支援記憶體,如果想進一步排程CPU,需要自己進行一些配置),本文將介紹YARN是如何對這些資源進行排程和隔離的。 在YARN中,資源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,Resou
linux下檢視CPU、記憶體、磁碟資訊,資料夾資訊,GPU資訊
1、檢視CPU資訊 # 總核數 = 物理CPU個數 X 每顆物理CPU的核數 # 總邏輯CPU數 = 物理CPU個數 X 每顆物理CPU的核數 X 超執行緒數 # 檢視物理CPU個數 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| w
dstat---統計磁碟,CPU,IO,等相關資訊
dstat命令是一個用來替換vmstat、iostat、netstat、nfsstat和ifstat這些命令的工具,是一個全能系統資訊統計工具。與sysstat相比,dstat擁有一個彩色的介面,在手動觀察效能狀況時,資料比較顯眼容易觀察;而且dstat支援即時重新整理,譬如輸入dstat 3即每三秒收集一次
pytorch 深度學習, CPU預處理時間大於GPU網路處理時間、資料增強
背景:想知道訓練網路時,時間花在了哪. 做了一個性能分析,關於訓練網路時的時間消耗問題。 1.電腦: i7-6700,1070 ti 2.tiny-YOLO_v1(9層) , 3.預處理包括隨機平移,縮放,Hue,Saturation等 結果 batch-size =
嵌入式平臺執行程式碼,CPU佔用及記憶體佔用
檢視程式碼執行過程中,嵌入式平臺的CPU佔用情況,以及memeory情況。 開兩個命令視窗,一個執行程式碼,另外一個輸入命令檢視。 1.CPU佔用情況 top //持續重新整理CPU的佔用情況。 儲存到文字:top | tee top.txt 2.memory fr
linux效能分析工具介紹(CPU,記憶體,磁碟I/O,網路)
一. CPU效能評估 1.vmstat [-V] [-n] [depay [count]] -V : 打印出版本資訊,可選引數 -n : 在週期性迴圈輸出時,頭部資訊僅顯示一次 delay : 兩次輸出之間的時間間隔 count : 按照delay指定的時間間隔統計
jmeter監控記憶體,CPU等方法
方法1: 使用外掛來監控CPU,記憶體等的使用情況 1.需要的外掛準備 JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip , JMeterPlugins-Extras-1.4.0.zip下載 https://jmeter-plugins.org
Win10 64位 用Anaconda安裝Tensorflow,CPU安裝無安裝CUDA
一、安裝Anaconda 安裝Anaconda,我下載的是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 預設安裝就行,注意勾選將新增環境變 安裝