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本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散
状态线程数、TIMED_WAITING 状态线程数、可使用内存等指标 进程监控 进程监控是针对主机内活跃进程进行的监控，默认采集活跃进程消耗的 CPU、内存，以及打开的文件数量等信息。当您配置了自定义进程监控，还会监控包含关键字的进程个数。主要关注：运行中进程数、空闲进程数、僵死进程数等指标 日志监控 配置日志
Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManag
uce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注
6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大量
Go等编译型语言。 内存规格 函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
COST03-03 公共成本分配 风险等级 中 关键策略 跨团队共享使用的CDN、直播带宽应按照各业务团队的实际带宽占比，将带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务，应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、ECS、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。
使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数：循环是一个常见的算法结构，但是循环次数过多会导致程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。
pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大内存池，block是pytorch向device驱动申请内存的粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释放（这点最开始也不是很好理解，也就是说：
了解资源限制 容量规划时了解和合理使用资源限制非常重要，常见的资源限制包括进程、线程、CPU使用率、内存使用量、磁盘空间等。资源限制的主要目的是保证系统的稳定性，防止某些进程或应用程序占用过多的系统资源，导致其他进程或应用程序无法正常运行，甚至导致系统崩溃。 父主题： 性能规划
合理选择规格 如果业务增长会带来Redis请求增长，请选择集群实例（Proxy集群和Cluster集群） 强制 单机和主备扩容只能实现内存、带宽的扩容，无法实现计算性能扩容。 生产实例需要选择主备或者集群实例，不能选用单机实例 强制 - 主备实例，不建议使用过大的规格。 建议
内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器
对常见的性能问题进行分析，可以发现对于一个系统或组件来说，性能问题经常发生在以下方面： 实体间通信或者调用处理（包括数据库） 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题： 性能效率支柱
故障，典型的例子是内存泄漏，内存泄漏往往不会立刻导致系统失效，系统首先会因为Swap Memory不足变得运行缓慢，消耗内存量持续增加，因此通过监控实例内的内存占用率，在超过阈值的情况下及时告警，人工介入迅速恢复，可避免造成业务中断。 典型的亚健康场景有：通信链路丢包/错包、硬盘
属服务器”。 集群HA 配合共享云硬盘，可以构建AZ内集群或HA关键应用。一块共享云硬盘最多可同时挂载至16台BMS。并需要搭建共享文件系统或类似的集群管理系统，例如Windows MSCS集群、Veritas VCS集群和CFS集群等。 详见“共享云硬盘及使用方法”。 负载均衡
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用
CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘
TaurusDB的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
如机房发生灾难(AZ或Region级灾难)、计算服务器故障/重启、使用本地硬盘时硬盘故障/亚健康、网络通信中断/丢包等。而对于应用自身相关的故障模式，如软件系统类、数据类、通信类、负荷过载、人因差错等类型的故障，更需要充分分析并提供检测和恢复措施。 风险等级 高 关键策略 针对每
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