在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

经常有用户咨询:MongoDB CPU 利用率很高,都快跑满了,应该怎么办? 遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起的? op

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆尽,存在很多占用CPU很高的

1,现象 写的一个storm应用,主要是通过mysql的binlog来同步表到hbase.运行一段时间后发现,经常会出现cpu使用率飙升到200%以上,然后各种消息堆积报警等等出现各种问题 2,调研过程 cpu使用率很高,所以首先找到该进程,通过top命令,监控该进程的使用率,然后通过H,查看各个线程的cpu使用率情况,记下cpu使用率高的线程id,然后通过jstack pid,获取各个线程栈,听过top获取的线程id转化成16进制后,发现有问题的线程栈如下: 发现主要问题原来出现在HashMa

上一节我讲了 CPU 使用率是什么,并通过一个案例教你使用 top.vmstat.pidstat 等工具,排查高 CPU 使用率的进程,然后再使用 perf top 工具,定位应用内部函数的问题.不过就有人留言了,说似乎感觉高 CPU 使用率的问题,还是挺容易排查的. 那是不是所有 CPU 使用率高的问题,都可以这么分析呢?我想,你的答案应该是否定的. 回顾前面的内容,我们知道,系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理.等待 I/O 以及内核线程等.所以,当你发现

小结 碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时,首先要想到有可能是短时应用导致的问题,比如有可能是下面这两种情况. 第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现. 第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU. 对于这类进程,我们可以用 pstree 或者 execsnoop 找到它们的父进程,再从父进程所在的应用入手,排查问题的根源. 如果碰到不好解释的CPU问题时,比如现象:通过top观察CPU

上一节讲了 CPU 使用率是什么,并通过一个案例教你使用 top.vmstat.pidstat 等工具,排查高 CPU 使用率的进程,然后再使用 perf top 工具,定位应用内部函数的问题.不过就有人留言了,说似乎感觉高 CPU 使用率的问题,还是挺容易排查的.那是不是所有 CPU 使用率高的问题,都可以这么分析呢?我想,你的答案应该是否定的. 回顾前面的内容,我们知道,系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行, 还包括中断处理.等待 I/O 以及内核线程等.所以,当你发现系

MySQl服务器CPU占用很高 1.  问题描述 一个简单的接口,根据传入的号段查询号码归属地,运行性能测试脚本,20个并发mysql的CPU就很高,监控发现只有一个select语句,且表建立了索引 2.  问题原因 查询语句索引没有命中导致 开始时的select SELECT `province_name`, `city_name` FROM `phoneno_section` WHERE SUBSTRING(号码,1, phoneno_section_len) = phoneno_secti

业务背景 业务背景就是需要将多张业务表中的数据增量同步到一张大宽表中,后台系统基于这张大宽表开展业务,所以就开发了一个数据同步工具,由中间件采集binlog消息到kafka里,然后我去消费,实现增量同步. 生产环境发现的现象 在程序发布到生产环境时候,机器的CPU使用率立马被打到100%, load还在不停的上升,开始机器的配置是4核心8G内存,load可以到21,通过topc命令查看load average的三个值都大于20,说明机器非常的繁忙. 排查步骤及手段 1.  通过top命令查看到C

1.某日zabbix告警,某台机器CPU使用率过高. 查看慢查询日志,看到很多sql语句都超过10秒 把sql语句拿出来放在查询窗口执行.前面加上explain就可以查看详细查询信息 playcode字段没设置索引导致每次查询都执行了全表扫描 通过加入explain可以看到它查询遍历了多少行 下面是我随便找一个语句查询的. 当时告警时忘记截图了.实际查询全表扫描了.有50万行.肯定很慢 加索引

kipmi is supposed to run with low priority. When you say it consumes 70-90% of the CPUs, is that constant (does it still consume the processor when they are other tasks in the process queue that should have a larger slice of the CPU time) or the 70%/

在启用了iptables web服务器上,流量高的时候经常会出现下面的错误: ip_conntrack: table full, dropping packet 这个问题的原因是由于web服务器收到了大量的连接,在启用了iptables的情况下,iptables会把所有的连接都做链接跟踪处理,这样iptables就会有一个链接跟踪表,当这个表满的时候,就会出现上面的错误. iptables的链接跟踪表最大容量为/proc/sys/net/ipv4/ip_conntrack_max,链接碰到各种状

CPU度量 1.  指标范围 1.1  User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害:us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素:sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素. 1.2  Wa(wait) 参考

今天遇到一个情况使用了 Kafka-python 1.3.3 来操作读取 broker 1.0.1 版本的 kafka.出现了 rebalance 之后分配到了客户端,但是 cpu 利用率很高且无法消费的情况. 先是排查了连接方面和代码方面的问题,后来发现都没有问题就把注意力转移到了 kafka-client 本身. 搜索相关问题首先搜到了 kafka-python issues 1033 When no module exists to handle Snappy decompression,

一.背景 1.1 问题描述 近期发现一台SQL Server的CPU利用率很不稳定,发现不定时的飙升到100%,更可怕的是在业务繁忙时,影响了业务调用,失败率明显增加,所以,减低CPU的利用率,是迫切需要解决的问题. CPU升高的原因直观上来说,就是CPU(中央处理器)的负载过高, 中央处理器忙不过来.进一步分析的话,可以从两个角度优化,1.减少单个CPU 的处理时间:2.减少单个任务占有的CPU核数,即一个任务不要分配太多的CPU核数. 1.2 优化的方法 1.表结构的优化,例如索引是否合理.

对于CPU的性能监测,通常用top指令能显示出两个指标:cpu 利用率和cpu负荷. 其中%Cpu相关的内容: us表示用户进程cpu利用率,sy表示系统内核进程cpu利用率,ni表示运行正常进程消耗的 CPU 时间百分比,id表示idle time, wa表示IO waiting time,hi表示硬中断(Hardware IRQ)占用CPU的百分比: si表示软中断(Software Interrupts)占用CPU的百分比: st表示steal time:在内存紧张环境下,pagein 强

转自:https://blog.csdn.net/Alisa_xf/article/details/71430406 在Linux/Unix下,CPU利用率(CPU utilization)分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的CPU利用率是指:CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间.(上述代码中使用的方法为:1 - CPU空闲运行时间/总运行时间 ,与这个计算方法原理上是一样的)      在Li

一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高.但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上.比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销.因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断. 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的C

遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.db.currentOp()的操作需要用MongoDB的root账户登录才能正常分析. 重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起

概述 做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载 Linux中,进程分为三种状态: 阻塞的进程blocked process 可运行的进程runnable process 正在运行的进程running process 当进程处于不可中断时,进程会等待I/O设备的数据或者系统调用:进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPU CPU使用率 CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计. 通过这个指标

高手是怎么使用jstack精确找到异常代码的(java程序CPU利用率高的情况) 请jstack神器来帮忙 本文介绍Linux环境下使用jstack定位问题的秘笈1.[top命令]找到CPU利用率持续比较高的进程,获取[进程号],此处PID为 1289112891 2.[ps p 12891 -L -o pcpu,pid,tid,time,tname,cmd 命令]找到上述进程中,CPU利用率比较高的[线程号TID](十进制数),此处为 12946ps p 12891 -L -o pcpu,pi