2024年9月如何将cpu性能调100%(cpu性能怎么调到最高)

 更新时间:2024-09-21 06:30:15

  ⑴如何将cpu性能调%(cpu性能怎么调到最高)

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  ⑶性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,最大化成本和收益。性能调整的方法并不新颖,传统的性能调整方法有:

  ⑷空间换时间,内存和缓存是空间换时间的典型例子。利用内存缓存从磁盘中取出的数据,CPU请求直接从内存中获取数据,从而获得比从磁盘中读取数据更高的效率。

  ⑸时间换空间,当空间成为瓶颈时,批量处理分段数据,用较少的空间完成任务处理。这种方法通常在上传大型附件时使用。

  ⑹分而治之,将任务分开执行,便于并行执行,提高效率。

  ⑺异步处理,服务链路上的任务消耗时间长,可以拆分服务,减少拥塞的影响。常见的异步处理机制是MQ(消息队列),它广泛应用于Inter应用程序中。

  ⑻并行,多个进程或线程同时处理业务,缩短了业务处理时间。比如我们在银行办理业务,如果排队的人多,银行就会多开几个柜台。

  ⑼离用户更近,比如CDN技术,把用户请求的静态资源放在离用户更近的地方。

  ⑽切可扩展,业务模块化,面向服务(同时无状态),良好的横向扩展能力。

  ⑾分布式架构的应用使性能发生了革命性的变化,业务流程的调整也将显著提升系统性能。单个系统的优化可以挤压更高的处理能力。单机性能分析和调优可以从以下四个部分开始:

  ⑿基于单机的性能分析和优化。

  ⒀基于业务流程优化的性能分析和调优

  ⒁基于结构(分布式和服务分离)的性能分析和优化

  ⒂性能分析是一个大话题。如果说不同架构、不同应用场景、不同编程语言之间有区别的话,大致可以分为两类。

  ⒃自下而上:通过监控硬件和操作系统的指标(CPU、内存、磁盘、网络等硬件资源的性能指标),分析性能问题(配置、程序等问题)。因为用户s的请求最终是由计算机硬件设备完成的,做事情的是CPU。

  ⒄自顶向下:通过生成负载观察测试的系统性能,如响应时间、吞吐量等;然后从请求的起点开始,由表及里逐层分析,从而找到性能问题。

  ⒅无论是自顶向下还是自底向上,关键点都是生成负载和监控性能指标。更好的办法是,先用自上而下的解决明显的性能问题,再用自下而上的分析更深层次的问题。

  ⒆常见的J测试时需要注意的一系列指标。

  ⒇客户端:客户端浏览器,如IE和Chrome,访问网页。

  ⒈负载机:是产生负载的机器,也就是我们的测压机用来模拟用户负载。

  ⒉Web服务器:提供Web服务的服务器,也就是我们访问的网页由这个服务器提供服务;一般部署在Nginx、Apache等中间件上。

  ⒊中间件:中间件,比如Tomcat,Jboss,WebLogic等等。

  ⒋OS:操作系统,Windows或Linux。

  ⒌系统资源:系统资源,如CPU、内存、磁盘、网络等。

  ⒍AppServer:实现业务逻辑的应用服务,如生成订单、生成统计报表等。

  ⒎DB:数据库服务器,如Oracle、Mysql、SqlServer等。

  ⒏RT:响应时间,一个业务的完成时间。

  ⒐TPS:每秒完成的事情数量。

  ⒑CPU:CPU的性能指标,如CPU利用率、CPU负载等。

  ⒒Mem:内存性能指标,例如可用的物理内存和虚拟内存使用情况。

  ⒓磁盘:磁盘性能指标,如磁盘时间和IO等待。

  ⒔网络:网络指标,如带宽利用率、任务队列长度等。

  ⒕TCP连接:指的是TCP连接的数量,可以通过stat命令来统计。

  ⒖线程池:中间件建立的一个线程池,用于监控线程状态。

  ⒗JVM:JVM性能指标,比如GC情况和堆使用情况。

  ⒘平均负载:CPU负载队列长度。

  ⒙数据库连接:中间件和数据库之间建立的连接的数量和状态。

  ⒚数据库时间:花费在数据库操作上的CPU时间。

  ⒛TOPSQL:按内存使用量从大到小排序SQL,按CPU使用量从大到小排序SQL。

  PGA和SGA:PGA和SGA的内存使用。

  上表列出了一个典型的分析思路,可以看出,绩效测试成绩分析是一个测试综合知识的活动,涉及多方面的知识,包括但不限于以下七个部分:

  硬件知识(CPU、RAM、磁盘、网络等。).

  系统知识(OSLinux,Windows)。

  中间件知识(JVM,Tomcat,Jboss,WebLogic,WebSphere等。).

  数据库知识(Mysql,s。Ql服务器、Oracl测试性能工程师来说,第一件事就是要知道要监控哪些指标。这些指标反映了什么问题?什么时候关注这些监测信息?你是绩效测试执行和分析的首席设计师,你负责协调这些事务。

  节目调谐是一种基本手段。目前,测试的演出往往是在《SIT测试》完成后进行,演出问题暴露得太晚。此时修改代码是有风险的。所以性能测试往往需要提前规划,架构要遵循程序(整体要遵循个人)。

  SSH架构是目前最流行的MVC模式。SSH架构提供了清晰的层次结构,各层协同实现业务,简化了程序设计过程,加快了程序交付过程。但对于大型业务系统,尤其是大数据量的分析计算过程,可以用在数据库中处理来代替数据处理,减少网络传输,提高性能,所以要针对不同的应用场景选择更适合的处理。

  低效的代码优化,消除架构问题,纯粹是程序逻辑和算法的取消,比如逻辑混乱、调用继承不合理、内存泄漏等等。常见的解决方案如下:

  表单压缩,减少网络传输容量和本地刷新,减少对服务器只取所需的请求,只向服务器请求必要的内容,逻辑清晰,便于维护和分析问题;不犯错误,不做不必要的调用,资源请求后谨慎继承即可释放,开发过程熟悉系统架构,合理调用,减少大型对象产生的程序算法可能的优化,提高查询过程的效率。对于大数据,最好做批处理和延迟加载,对于大对象的显示,可以采用延迟加载,比如分页。使用分页时,请求防止内存泄漏,减少大型对象的引用,防止死锁索引的争用:编写合理的SQL,充分利用索引内存分配,合理分配数据库内存,如并行设置PGA和SGA,使用多个进程或进程处理任务异步,如使用MQ解耦系统间的依赖关系,减少拥塞,使用好的设计模式优化程序,如使用回调减少拥塞,使用器阻塞依赖关系,如NI。阿·AIO等。()配置优化

  JVM配置优化:合理分配堆内存和非堆内存,分配合适的内存回收算法,提高系统服务能力。连接池:数据库连接池可以节省连接建立和连接关闭的资源消耗线程池。它可以通过缓存线程状态来减少新线程和线程关闭的开销,一般在中间件中配置,比如在Tomcat的server.xml文件。可以通过缓存数据来减轻磁盘的读写压力,降低存储和CPU的效率差异。().

  数据库连接池存在的意义在于重用连接。通过建立一个数据库连接池(缓冲区)和一套连接使用、分配和管理策略,可以高效、安全地重用这个连接池中的连接,避免频繁建立和关闭数据库连接的开销。

  连接池的配置参数。多少个连接适合连接池配置?监控连接池()线程优化。

  线程池优化,线程池是为了减少创建新线程和销毁线程对系统资源的消耗。()数据库优化。

  常用数据库有三个要求:性能好,保证数据一致性,数据安全可靠;数据库优化的前提也是这三个要求。

  优化物理结构,数据库的逻辑设计和物理设计要科学高效,如分区、索引建立、字段类型和长度、冗余设计、共享SQL、绑定变量、降低高水位的查询优化、特殊情况下调整执行计划等。指定的执行计划加快了搜索速度。比如连接查询时,指定驱动表,减少表的扫描次数,优化单SQL,优化分析单SQL,比如查询条件选择索引列并行SQL,海量数据遍历表的数据,多线程分块处理任务。减少资源争用(锁、闩锁、缓存)可以提高IO效率,减少响应时间,提高吞吐量来缓解争用,比如使用缓存;热数据可以被物理分割并分布在不同的表空间()中,以优化内存并减少物理IO访问。

  优化IO、条带化、读写分离、减少热点等。

  注意:单系统性能分析的思想是监控和锁定性能问题(程序、配置、IO等。)通过现象组合。

  单一系统性能调优的目的是减少资源占用和请求。

  准确的说是业务结构的调整,这是整个系统成败的关键。这里做调整就是之前的设计,有风险。这对建筑师的要求是明确的。现实往往是残酷的。另一方面,正是这种矛盾导致了性能测试和性能调优的存在。

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