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GaussDB(for MySQL)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。
RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高,为了释放内存,RabbitMQ 会把消息转存到磁盘,转存过程会耗费大量时间,造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外,如
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入H
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
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
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
GaussDB(for MySQL)云数据库 云数据库 GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库,完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储,采用计算存储分离架构,128TB的海量存储,故障秒级切换,既拥有商业数据库的高可用和性能,又具备开源低成本效益。
(for MySQL)到GaussDB(for MySQL)单主灾备” ),或双主灾备(详见“GaussDB(for MySQL)到GaussDB(for MySQL)双主灾备”)。 监控告警 配合CES服务,支持对GaussDB(for MySQL)的CPU、内存、磁盘、网络等
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。
常见故障模式 RDS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。 开启存储空间自动扩容,以便在磁盘容量不足时自动扩容。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测:通过CES监控CPU /内存/带宽/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。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行,如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测:连接失败。
常见故障模式 ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测:通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更规格以扩展资源或增加ECS实例进行负荷分担。 对于无状态业务,启动AS弹性伸缩,自动扩展资源。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。
常见故障模式 BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测:通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率 恢复: 根据业务情况,更换规格更高的BMS实例或增加BMS实例进行负荷分担。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。 连接后端BMS失败 检测:网络连接失败。
ussDB、GaussDB(for MySQL)、RDS(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB);其中GaussDB、GaussDB(for MySQL)是华为推出的基于openGauss生态和MySQL生态的企业级关系型数据库,性能表现更好;R
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
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
实践 考虑升级实例规格,将内存利用率维持在合理范围,防止业务突增导致实例OOM,或根据业务实际情况优化慢查询。 11.GaussDB(for MySQL)联合索引设置不当导致慢SQL的解决实践 查询变慢首先确认是否由于CPU利用率达到性能瓶颈导致执行慢,考虑升级资源规格;或是库表
关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故障,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。
训练显存优化实践 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
相比CPU利用率、内存利用率等基础指标,能更真实的指示系统性能问题。 常用USE方法(Utilization Saturation and Errors Method)对资源监控,包含: 使用率Utilization:覆盖系统资源,包括但不限于CPU、内存、网络、磁盘等。 饱和