CPU占用高 更多内容
  • 查看CPU

    查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPUCPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU:插在 裸金属服务器 上的真实的CPU硬件,一般一台裸金属 服务器 都会配置2块及以上的物理CPUCPU核心数:随着CPU技术的发展,现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CPU检查

    判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU:示例执行结果:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询用户异常体验事件

    32000030:服务侧返回的异常信息 15:浏览器设置sdp异常 当异常类型为2或者3时,异常因素取值范围为: 1:系统CPU占用高 2:App CPU占用高 3:音频上行网络延时 4:音频上行网络抖动 5:视频上行网络延时 6:视频上行网络抖动 7:音频下行网络延时 8:音频下行网络抖动

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GeminiDB Mongo实例CPU使用率高问题排查

    GeminiDB Mongo实例CPU使用率问题排查 分析GeminiDB Mongo数据库正在执行的请求 通过Mongo Shell连接GeminiDB Mongo实例。 执行以下命令,查看数据库当前正在执行的操作。 db.currentOp() 回显如下: {

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ALM-303046798 AP CPU利用率过高告警

    登录到AP,在诊断视图下使用display cpu-usage命令查看各任务的CPU占用率,查看CPU占用的任务,判断是否需要减少不需要的业务和配置,以降低CPU占用率。 如果减少业务后继续产生告警,则=>步骤5。 如果不再产生告警,则=>步骤6。 请收集告警、日志和配置信息,以及步骤4搜集的CPU占用率明细信息,并联系技术支持人员。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高

    Kafka集群节点内多磁盘数据量占用 用户问题 Kafka流式集群节点内有多块磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用如何处理? 问题现象 客户购买的 MRS Kafka流式集群节点内有多块磁盘,由于分区不合理及业务原因导致某几个磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动诊断

    影响占比:某异常影响的用户数占总异常影响的用户数的比例。 影响用户数:某异常影响的用户数。 表1 影响因素说明 影响因素 检测阈值 系统CPU占用高 80% App CPU占用高 70% 音频上行网络延时 500ms 音频上行网络抖动 500ms 视频上行网络延时 500ms 视频上行网络抖动 500ms

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Linux云服务器卡顿怎么办?

    云服务器 的带宽和CPU使用率过高导致。如果您已经通过 云监控服务 完成创建过告警任务,当CPU或带宽利用率时,系统会自动发送告警给您。 Linux云服务器实例带宽流量过高或CPU使用率,您可以按如下步骤进行排查: 问题定位:定位影响云服务器带宽和CPU使用率的进程。 问题处理:排查进程是否正常,并分类进行处理。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Linux云服务器卡顿怎么办?

    带宽或CPU利用率过高导致。您可通过云监控服务创建告警规则,当CPU或带宽利用率时,系统将自动发送告警给您。更多主机监控信息详见管理主机监控。 Linux云服务器实例带宽流量过高或CPU使用率,您可以按如下步骤进行排查: 问题定位:定位影响云服务器带宽和CPU使用率的进程。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Linux云服务器卡顿怎么办?

    N:以PID的大小的顺序排列进程列表。 P:以CPU占用率大小的顺序排列进程列表。 M:以内存占用率大小的顺序排列进程列表。 h:显示命令帮助。 n:设置在进程列表所显示进程的数量。 通过ll /proc/PID/exe命令可以查看每个进程ID对应的程序文件。 CPU使用率问题处理 对于导致CPU使用率的具体进程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Linux云服务器卡顿怎么办?

    N:以PID的大小的顺序排列进程列表。 P:以CPU占用率大小的顺序排列进程列表。 M:以内存占用率大小的顺序排列进程列表。 h:显示命令帮助。 n:设置在进程列表所显示进程的数量。 通过ll /proc/PID/exe命令可以查看每个进程ID对应的程序文件。 CPU使用率问题处理 对于导致CPU使用率的具体进程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Windows云服务器卡顿怎么办?

    是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。如果您已经通过云监控服务完成创建过告警任务,当CPU或带宽利用率时,系统会自动发送告警给您。 Windows云服务器带宽流量过高或CPU利用率,您可以按如下步骤进行排查: 问题定位:定位影响云服务器带宽和CPU利用率的进程。 Wind

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Redis实例CPU使用率高问题排查和解决

    等消耗资源的命令,导致CPU超高,建议客户改成scan命令或者禁用keys命令。 通过性能监控功能,确认CPU使用率的具体时间段。 通过下述方法,找出消耗的命令。 慢查询功能会记录执行超过指定时间阈值的命令,通过分析慢查询的语句和执行时长可帮助您找出消耗命令,具体操参见慢查询。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GaussDB(for MySQL) CPU使用率高的解决方法

    GaussDB (for MySQL) CPU使用率的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)时,如果您的CPU使用率很高或接近100%,会导致数据读写处理缓慢、无法获取连接、出现报错等,从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ALM-3276800158 AP CPU利用率过高告警

    登录到AP,在诊断视图下使用display cpu-usage命令查看各任务的CPU占用率,查看CPU占用的任务,判断是否需要减少不需要的业务和配置,以降低CPU占用率。 如果减少业务后继续产生告警,则=>步骤5。 如果不再产生告警,则=>步骤6。 请收集告警、日志和配置信息,以及步骤4搜集的CPU占用率明细信息,并联系技术支持人员。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka性能优化

    broker带宽占用 gzip 中 中 低 中 低 lz4 中 中 中 中 中 zstd 中 低 低 低 snappy 低 如果追求TPS,建议采用lz4压缩算法;如果追求较低的网络I/O或希望较低的客户端/服务端CPU占用,建议采用zstd压缩算法。这里通常推

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Windows云服务器卡顿怎么办?

    带宽或CPU利用率过高导致。您可通过云监控服务创建告警规则,当CPU或带宽利用率时,系统将自动发送告警给您。更多主机监控信息详见管理主机监控。 Windows云服务器带宽流量过高或CPU利用率,您可以按如下步骤进行排查: 问题定位:定位影响云服务器带宽和CPU利用率的进程。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了