EntityThresholdCurrent 当前的使用率。 EntityTrapFaultID 报警错误ID。 对系统的影响 CPU使用率过高会造成对某些业务的处理不及时。 可能原因 设备的CPU使用率超过门限阈值。 处理步骤 请根据《故障启示录-园区交换机-设备管理及维护》中的“CPU使用率高”进行排查。 参考信息

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在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图13 broker-0的CPU使用率（1副本） CPU消耗=58.10% 图14 broker-0的CPU使用率（3副本） CPU消耗=86.70% 图15 broker-1的CPU使用率（1副本） CPU消耗=56.70% 图16

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采集方式（Linux）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。 采集方式（Windows）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。 % 2.4.5 1分钟 cpu_usage_system

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查看设备的“运行时间”、“CPU使用率”、“内存使用率”、“网卡吞吐量”、“磁盘使用情况等”信息。 图1 查看设备状态 表1 查看设备状态 参数 说明 系统概况 展示系统实时的CPU使用率与内存使用率。 CPU使用率 展示最近15分钟系统CPU使用率的变化情况。 内存使用率 展示最近15分钟系统内存使用率的变化情况。

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info: "集群CPU实际使用率超过50%, 集群当前CPU使用率为{{ printf \"%.2f\" $value }}%" description: "集群CPU实际使用率超过50%, 集群当前CPU使用率为{{ printf \"%.2f\"

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RDS for MySQL CPU升高定位思路 RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%，引起业务响应慢，新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。 排查思路： 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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资源监控页面，您可以查看APS资源使用率、主机资源使用率（如未购买云办公专属主机，默认主机资源使用率为0），如图5所示。 图5 资源监控 根据资源实例的CPU使用率或内存使用率划分低负载、中负载、高负载三个档位。 低负载：CPU使用率 ≤ 50%且内存使用率≤70% 中负载：CPU使用率＞50%或者内存使用率＞70%

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Pod监控 CPU相关指标 CPU：Pod 的所有容器在不同的时间段 CPU 使用总量占 Pod 的所有容器 CPU Limit 总量的比例。 CPU 使用量：Pod 已经使用的 CPU 核数。 CPU 申请量：Pod CPU Request 值。 CPU 限制量：Pod CPU Limit

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根据您的CPU使用率及内存使用情况在该范围内进行弹性伸缩。 纵向伸缩：指节点的性能（CPU和内存的规格）发生变化。 通过 云监控服务 监控Serverless实例的CPU使用率、内存使用率，当满足如下条件中的任何一种，就会自动触发Serverless纵向扩容。 “CPU使用率”大于8

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在 弹性云服务器 中安装Agent资源占用情况如下： CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200M。一般情况下，CPU单核使用率<5%，内存<100M。 在 裸金属服务器 中安装Agent资源占用情况如下： CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200M。一般情况下，CPU单核使用率<5%，内存<100M。

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ICAgent安装成功后，AOM中无法监控到CPU内存使用率等信息 问题描述 ICAgent安装成功后，AOM无法监控到CPU内存使用率等信息。 原因分析 8149端口未连通。 用户侧节点时间与所在时区当前时间不一致。 解决办法 以root用户登录安装ICAgent的 服务器 。 执

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排查 GaussDB (for MySQL)标准版CPU使用率高的原因和解决方法 使用GaussDB(for MySQL)标准版时，如果CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 建议提前开启审计日志，便于在出现CPU使用率高的情况时，通过审计日志查看SQL执行记录协助定位问题原因。

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见创建主题。 CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率等为E CS 基础监控的指标。（Agent）使用率、（Agent）内存使用率、（Agent）磁盘使用率等为细粒度（分钟级）监控指标。 建议针对（Agent）CPU使用率、（Agent）内存使用率、（Agent）磁盘使用率可配置“平均值

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是 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或带宽利用率高时，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使用率高，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使用率高的进程。 问题处理：排查进程是否正常，并分类进行处理。

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次 容器被重启的次数 CPU使用量 Cores Pod CPU使用量 CPU 有效率&使用率 百分比 有效率：使用量/请求量；使用率：使用量/总量 内存使用量 字节 内存使用量 内存 有效率&使用率 百分比 有效率：使用量/请求量；使用率：使用量/总量 CPU Throttling

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次 容器被重启的次数 CPU使用量 Cores Pod CPU使用量 CPU 有效率&使用率 百分比 有效率：使用量/请求量；使用率：使用量/总量 内存使用量 字节 内存使用量 内存 有效率&使用率 百分比 有效率：使用量/请求量；使用率：使用量/总量 CPU Throttling

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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内存使用量第5的节点名称。 cpu_top1_value bigint cpu使用率。 cpu_top2_value bigint cpu使用率。 cpu_top3_value bigint cpu使用率。 cpu_top4_value bigint cpu使用率。 cpu_top5_value

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内存使用量第5的节点名称。 cpu_top1_value bigint cpu使用率。 cpu_top2_value bigint cpu使用率。 cpu_top3_value bigint cpu使用率。 cpu_top4_value bigint cpu使用率。 cpu_top5_value

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云服务器使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云服务器卡顿。 云服务器的带宽和CPU使用率过高。 如果您已经通过云监控服务创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 当云服务器使用共享

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n + 10% 启动迁移服务后，数据压缩场景下，CPU使用率的计算公式为： CPU核数为 c，压缩线程个数为 p，当前CPU使用率为 n。 启动迁移服务后，数据不压缩场景下，迁移执行过程中对CPU占用小于10%。不压缩场景，CPU使用率的计算公式为： Linux块迁移默认启用压缩功

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