踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟： 间歇性的网络故障。 磁盘瓶颈。 log

查看更多 →

踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟： 间歇性的网络故障。 磁盘瓶颈。 log

查看更多 →

不存在反压（绿色） 该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。

查看更多 →

的竞争力之一，难以想象，一个不懂如何做好软件的企业如何在未来强手如林的竞争中获胜。 随着移动、社交、云计算、大数据、IoT、人工智能等众多新技术的快速发展，颠覆式创新和跨界竞争加剧，企业急需快速而且持续的创新能力，传统研发能力越来越难于满足新型研发的要求，软件生产力正在6个方面发生巨大变革：

查看更多 →

适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

查看更多 →

Management，简称APM）帮助运维人员快速发现应用的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node

查看更多 →

户A）观察记录每路会话资源使用情况。 瓶颈指标：9记录的每路会话指标使用率最高的指标，如每路会话CPU使用率为10%，内存使用率为5%，GPU使用率为4%，则瓶颈指标为CPU。 建议最大会话数=(85%-空载时瓶颈指标使用率)/(每路会话瓶颈指标使用率)。 测算完成后确定资源后续

查看更多 →

性能测试服务提供一站式性能测试解决方案，帮助用户提前识别性能瓶颈。 低成本的超高并发模拟 能够为用户提供单执行机支持万级并发、整体千万级并发的私有性能测试集群。 秒级千万并发能力，模拟瞬间发起大量并发，不仅可让企业提前识别高并发场景下应用的性能瓶颈，防止上线后访问过大导致系统崩溃，而且易于操作，极大的缩短了测试时间。

查看更多 →

下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快，此时性能瓶颈主要集中在NPU侧；另一方面，理想情况下NPU侧算子计算流

查看更多 →

性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护，这一点也是需要权衡和关注的。

查看更多 →

项指标都接近100%，可能是实例到达了瓶颈。具体操作，请参见查看实例运行情况。 解决方案 确认实例到达瓶颈后，建议升级实例规格。具体操作，请参见变更实例的CPU和内存规格。 参数设置不当 原因及现象 部分参数（如innodb_spin_wait_delay）设置不当会导致性能变慢。

查看更多 →

高级专家基于aPaaS平台，提供企业应用开发的咨询规划： 企业应用开发咨询：对企业软件研发能力进行成熟度评估，深挖企业在产品管理、研发过程、发布等方面的瓶颈和突破点，找到企业软件研发流程中的问题点和对应的突破口，并给出优化建议。 研发能力规划：基于企业应用开发咨询的结果，依托华为30年的研发管

查看更多 →

如果有高并发的工作负载，您需关注SEMAPHORES信号量，它包含了两种数据：事件计数器以及可选的当前等待线程的列表，如果有性能上的瓶颈，可使用这些信息来找出瓶颈。 父主题： RDS相关类

查看更多 →

Cluster集群实例容量和性能未达到瓶颈，但某个分片容量或性能已过载是什么原因？ 这是由于Cluster集群采用的是分片设计理念，每个具体的Key只能分布到某一个具体的分片节点上，计算Key的分布过程有以下两个步骤： 针对Key值进行CRC16算法计算后对16384取模，得到对应的槽位（Slot）值。

查看更多 →

flume采集文件信息元数据保存路径。 /srv/BigData/hadoop/data1/tracker batchSize Flume一次发送数据的最大事件数。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。 hdfs://hacluster/flume/test hdfs

查看更多 →

录需对flume运行用户可写。 /home/omm/flume/positionfile batchSize Flume一次发送数据的最大事件数。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。 hdfs://hacluster/flume/test hdfs

查看更多 →

flume采集文件信息元数据保存路径。 /srv/BigData/hadoop/data1/tracker batchSize Flume一次发送数据的最大事件数。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。 hdfs://hacluster/flume/test hdfs

查看更多 →

录需对flume运行用户可写。 /home/omm/flume/positionfile batchSize Flume一次发送数据的最大事件数。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。 hdfs://hacluster/flume/test hdfs

查看更多 →

工作负载需求，收集容量数据需要包括系统资源消耗数据以及业务关键数据。 资源消耗数据：包括CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等，以便确定系统的瓶颈所在。 业务关键数据：包括用户数量、用户行为模式、业务类型、业务时段等，以便确定业务需求对工作负载的影响。 预测需求 有效的容量规划需要为

查看更多 →

人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。 APM作为云应用诊断服务，拥有强大的分析工具，通过拓扑图、调用链、事务分析可视化地展现应用状态、调用过程、用户对应用的各种操作，快速定位问题和改善性能瓶颈。 图1 APM架构图 访问APM：通过IAM

查看更多 →

集群扩容：对已有的集群添加节点，存储大小和集群已有节点一致。适合CPU和存储都存在瓶颈的场景。 集群缩容：对已有的集群进行节点删除。适合计算和存储都有冗余的场景。 调整大小：对已有的集群进行规格升降配或者迁移到其它规格。规格升降配适合CPU存在瓶颈或者冗余的场景，迁移适合对集群整体进行重新规划。 磁盘扩容

查看更多 →