如果只是想简单地对整个程序做计算统计，通常使用UNIX下的time命令就足够了。由于我用的是Mac系统，和Linux系统的输出可能有不同，不过关键都是这三个时间：user: 运行用户态代码所花费的时间，也即CPU实际用于执行该进程的时间，其他进程和进程阻塞的时间不计入此数字；system: 在内核中执行系统调用（如I/O调用）所花费的CPU时间。total(Linux下应该是real):即挂钟时间
通常情况下计算除法会使用`div/idiv`这两条指令，该指令分别用于计算无符号和有符号除法运算，但除法运算所需要耗费的时间非常多，大概需要比乘法运算多消耗10倍的CPU时钟，在Debug模式下，除法运算不会被优化，但Release模式下，除法运算指令会被特定的算法经过优化后转化为为乘法，这样就可以提高除法运算的效率。
## 准备环境 准备两台服务器节点，如果需要安装虚拟机，可以参考[《wmware和centos安装过程》](https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/109510266) | 机器名 | IP | 角色 | CPU | 内存 | | : :
作者：郝建伟 背景 面对更多项目现场交付，偶而会遇到客户环境不具备公网条件，完全内网部署，这就需要有一套完善且高效的离线部署方案。 系统资源 | 编号 | 主机名称 | IP | 资源类型 | CPU | 内存 | 磁盘 | | -- | | | | | | | | 01 | k8s-master1
本文探讨了进程调度的原理和算法，并提供了全面的概述。进程调度是操作系统中的重要组成部分，用于决定进程的执行顺序和分配CPU时间。我们讨论了优先级调度和时间片轮转调度算法。优先级调度根据进程的优先级确定执行顺序，可以分为抢占式和非抢占式。时间片轮转调度将CPU时间划分为固定大小的时间片，每个进程在一个时间片内执行。合理设置时间片长度能够避免资源浪费和频繁的上下文切换。最短作业优先和最短剩余时间优先是
golang pprof监控系列（2） —— memory，block，mutex 使用 大家好，我是蓝胖子。 profile的中文被翻译轮廓，对于计算机程序而言，抛开业务逻辑不谈，它的轮廓是是啥呢？不就是cpu，内存，各种阻塞开销，线程，协程概况 这些运行指标或环境。golang语言自带了工具库来
大家好，我是蓝胖子，mysql对大表(千万级数据)的ddl语句，在生产上执行时一定要千万小心，一不小心就有可能造成业务阻塞，数据库io和cpu飙高的情况。今天我们就来看看如何针对大表执行ddl语句。 通过这篇文章，你能了解到下面的知识点, ![Pasted image 20230831165346.
> 大家好，我是蓝胖子，前段时间线上elasticsearch集群遇到多次wildcard产生的性能问题， elasticsearch wildcard 一直是容易引发elasticsearch 容易宕机的一个风险点， 但究竟它为何消耗cpu呢？又该如何理解elasticsearch profile
最近在看面试题，所以想用自己的理解总结一下，便于加深印象。 为什么使用多线程 使用多线程可以充分利用CPU，提高CPU的使用率。 提高系统的运行效率，对于一些复杂或者耗时的功能，可以对其进行拆分，比如将某个任务拆分了A、B、C三个子任务，如果子任务之间没有依赖关系，那么就可以使用多线程同时运行A、B
本文主要通过例子介绍了如何给核函数计时的思路和实现。实现例子代码参考文献[7]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.用CPU计时器计时(sumArraysOnGPU-timer.cu)[7] 在主函数中用CPU计时器测试向量加法的核函数
问题排查 应用程序不在接收新请求 关键词：springboot，jstack，Arthas 问题描述 查看前端网页，发现所有请求都pending，都超时。但是查看后端程序发现并没有挂掉，cpu，内存都正常。但是日志不打印了。看起来应用程序整体卡死了。 然后重启应用程序，发现又能正常运行了，但是过了半
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他们在查询报表的时候发现程序的稳定性会受到影响，但服务器的内存，CPU都是正常的，让我帮忙看下怎么回事，问了下程序的稳定性指的是什么？指的是卡死，那既然是卡死，就抓一个卡死的dump吧。 ## 二：Windbg 分析 ### 1. 当前
## 一：背景 ### 1. 讲故事 有很多朋友跟我说，在 Windows 上看过你文章知道了怎么抓 Crash, CPU爆高，内存暴涨 等各种Dump，为什么你没有写在 Docker 中如何抓的相关文章呢？瞧不上吗？ 哈哈，在DUMP的分析旅程中，跑在 Docker 中的 .NET 占比真的不多，
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前几天有位朋友找到我，说他们公司的后端服务内存暴涨，而且CPU的一个核也被打满，让我帮忙看下怎么回事，一般来说内存暴涨的问题都比较好解决，就让朋友抓一个 dump 丢过来，接下来我们用 WinDbg 一探究竟。 ## 二：WinDbg 分析 ### 1. 到底是
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000384468&type=1 https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000385712&type=1 此前讲过CPU limitation：s
# 「TAOI-2」Ciallo～(∠・ω 考场上以防万一，我用的双哈希……但好像有点多余。 ```cpp #include #include #include #include using namespace std; const int N = 4e5 + 7, BASE = 131, mod
### 一、哪些因素会成为系统的瓶颈？ 1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率 作者：京东健康 牛金亮 >
搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
正值618大促，各方接口的调用都会大幅度增加。通过梳理接口依赖关系来减少重复调用，对本系统而言，降低了调用数据接口时的线程占用次数，可以有效降级CPU。对调用方来说，减少了调用次数，可减少调用方的资源消耗，保障底层服务的稳定性。
