昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

问题场景在某一时刻，某个微服务的某个实例CPU负载突然飚高：!image(https://zhxhashblog.osscnbeijing.aliyuncs.com/JFR%20%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E5%9B%A0%E4%B8%BA%20SSL%20%E5%AF%BC%E8%87%B4%20CPU%20Loa

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

话不多说，直接看代码1、区分Android、iphone、ipad：varuanavigator.userAgent.toLowerCase();if(/android|adr/gi.test(ua)){//安卓}elseif(/\(i^;;(U;)?CPU.

10.6监控io性能iostat命令\iostat命令被用于监视系统输入输出设备和CPU的使用情况。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。iostatxroot@

CaffeCaffe安装(Python2CPU版本)参考博文https://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/79418896(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp

基础知识并发编程的优缺点为什么要使用并发编程（并发编程的优点）充分利用多核CPU的计算能力：通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升方便进行业务拆分，提升系统并发能力和性能：在特殊的业务场景下，先天的就适合于并发编程。现在的系统动不动就要求百万

1问题回顾1.1问题描述在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。1.2分析思路谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？1）使用火焰图

随着云计算技术的快速发展，云主机已经成为了许多企业和个人用户首选的计算解决方案。在部署和配置云主机时，CPU和内存的配比是一个非常重要的考虑因素。本文将深入探讨云主机CPU和内存配比的问题，以帮助用户更好地优化资源分配，提高云主机的性能和效率。

如果你的网站服务器CPU经常无缘无故100%，查看网站请求日志的时候发现有大量乱七八糟的请求