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置合理的内存。 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“executor-memory”，“executor-cores”，“Executor-num”，并在此基础上，规划需要的CPU核数和内存大小。 在规划内存时，要预
初始设计表时，请根据业务提前规划是否使用分区表。 4.GaussDB SQL语句调优实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，能够大幅度提升业务查询效率，如使用union
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
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。
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
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
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
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 云数据库 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。
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。
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。
华为云数据库提供了多款关系型数据库服务，包含GaussDB、TaurusDB、RDS（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB）；其中GaussDB、TaurusDB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；RDS数据库服务可支持
动切换到只读节点，只读节点提升为主节点，原来故障的主节点也会自动恢复为只读节点。 云数据库 TaurusDB服务还支持异构容灾实例(MySQL节点)，支持在极端场景，如社区未知bug、用户误操作、AZ级故障导致服务无法正常提供服务等场景，可以快速将服务切换到异构容灾实例继续提供服务。
不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 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。
针对每种故障模式，分析其发生的频率以及造成的影响，以确定严酷度等级。对于存在单点故障的组件对应的故障模式，严酷度必须设置为高。云服务通用的故障模式有：CPU过载、内存过载、磁盘使用率过高、数据故障(被误删等)、AZ故障、Region故障等。 定义严酷度类别 严酷度是度量故障给系统造成的最坏潜在后果，一般分为四个等
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。
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