云服务器cpu核数 更多内容
  • 云应用支持的基础监控指标

    KVM实例) cpu_util CPU使用率 该指标用于统计 云服务器 CPU使用率。 该指标为从物理机层面采集的CPU使用率,数据准确性低于从 服务器 内部采集的数据,查看详情。 单位:百分比。 计算公式:单个云服务器CPU使用率 / 单个弹性云服务器CPU。 ≥ 0% 云应用APS实例

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  • 通用计算型

    MB) 276 专属主机规格中的vCPUs计算公式:vCPUs=(槽位数 * CPU * 单核线程 - CPU开销) * CPU超分比 s3型专属主机 vCPUs = (2 * 22 * 2 - 16) * 2 = 144 s3_pro型专属主机 vCPUs = (2 * 22

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  • 线程池

    0-30)',利用0-30号CPU core进行绑;5. '(numabind: 0-30)',在NUMA组内利用0-30号CPU core进行绑。该参数不区分大小写。 默认值: 独立部署:'1024,2,(nobind)'(60CPU/480G内存,32CPU/256G内存);'512

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  • 线程池

    内存,104CPU/1024G内存,96CPU/1024G内存);'2048,2,(nobind)'(96CPU/768G内存,80CPU/640G内存);'1024,2,(nobind)'(64CPU/512G内存,60CPU/480G内存,32CPU/256G内存);'512

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  • 配置NodeManager角色实例使用的资源

    “实例配置”,选择“全部配置”。 “yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU,建议按节点实际逻辑的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-

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  • 通用计算增强型

    Memory:392GB(=401408 MB) 98 专属主机规格中的vCPUs计算公式:vCPUs = (槽位数 * CPU * 单核线程 - CPU开销) * CPU超分比 c3型专属主机 vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 c3_pro型专属主机

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  • 连接池参数

    96(8CPU/64G内存);2048(4CPU/32G内存);1000(4CPU/16G内存) 金融版(标准型): 32000(128CPU/1024G内存,104CPU/1024G内存,96CPU/1024G内存,96CPU/768G内存,80CPU/640G

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  • STAR-CCM+安装与运行

    判断系统是否开启超线程。 通过查询系统的物理和逻辑的关系可以判断是否开启多线程,如果:逻辑 = 物理,说明没有开超线程;逻辑 = 2*物理,说明系统开启了多线程。 Linux系统可以通过查询/proc/cpuinfo文件得到和cpu相关的信息,所需要参数解释如下: cat

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  • ClickHouse参数调优实践

    max_threads 执行请求的最大线程。默认情况下是按照机器CPU自动确定的。单并发情况下线程越大越好(该值要小于CPU),多并发情况建议设置为CPU/2的值。 CPU/2 64 否 max_result_rows 限制返回结果行,默认为0不限制。 0 100000

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  • 云耀云服务器支持的基础监控指标

    计算公式:单个云耀云服务器CPU使用率 / 单个云耀云服务器CPU。 ≥ 0% 云服务器 5分钟 mem_util 内存使用率 该指标用于统计云耀云服务器的内存使用率。 如果用户使用的镜像未安装vmtools,则无法获取该监控指标。 单位:百分比。 计算公式:该云耀云服务器内存使用量

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  • 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能

    ${Topic名称} -s ${消息大小} -w ${生产者线程} 连接地址:购买RocketMQ实例后,获取实例的连接地址。 Topic名称:创建Topic时设置的Topic名称。 消息大小:1KB 生产者线程:测试rocketmq.4u8g.cluster.small、rocketmq

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  • 节点扩容规格后未就绪怎么办?

    /kubelet/cpu_manager_state”文件储存的是原先的cpu_manager_policy,是针对原先CPU的绑设置,需要进行删除。然后重启kubelet,让cpu_manager根据现有的CPU Topology进行绑,重新生成cpu_manager_state。

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  • 设置

    2us(196CPU/1536G内存,128CPU/1024G内存,104CPU/1024G内存,96CPU/1024G内存,96CPU/768G内存,80CPU/640G内存,64CPU/512G内存,60CPU/480G内存,32CPU/256G内存,16CPU/

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  • 资源和成本规划

    3211.9 弹性云服务器 X86计算 | CPU型 | 32 | 64GB 镜像: CentOS | CentOS 7.4 系统盘: 高IO | 250GB 弹性公网IP: 全动态BGP | 独享 | 按带宽计费 | 5Mbit/s 1 1814.70 弹性云服务器 X86计算 |

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  • 查看监控指标及告警

    指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量(cpuCoreLimit) 该指标用于统计测量对象申请的CPU总量。 ≥1 (Core) CPU内核占用(cpuCoreUsed) 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU个数。 ≥0 (Core) CPU使用率(cpuUsage)

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  • 怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况?

    Spark作业CUs=Executor所占CU+driver所占CUs Executor所占CU=max { [(Executor个数 x Executor内存)÷4],(Executor个数 x Executor CPU)} x1 driver所占CUs=max [( driver内存÷4),

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  • 资源与成本规划

    资源与成本规划 表1 资源与成本规划 云服务类型 规格 数量 每月费用参考 弹性云服务器1 规格: X86计算 | 通用计算增强型 | c3ne.2xlarge.4 | 8 | 32GB;镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit;系统盘: 通用型SSD | 100GB;数据盘:

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  • 并行查询简介

    现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU正相关,也就是说并行度越高能够使用的CPU就越多,性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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  • GS_RESPOOL_MONITOR

    ize_pretty格式化。 used_cpu double precision 资源池在所有DN上占用CPU的平均值;CPU隔离以节点和资源池为单位,单个节点上包含多个DN时,资源池在单节点上占用的CPU需要乘以DNcpu_limit double precision

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  • 锁管理

    256(196CPU/1536G内存,128CPU/1024G内存,104CPU/1024G内存,96CPU/1024G内存,96CPU/768G内存,80CPU/640G内存,64CPU/512G内存,60CPU/480G内存,32CPU/256G内存,16CPU/

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  • 调整GaussDB(for MySQL)代理的节点数量

    整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量,单击“确定”,完成修改。 推荐代理实例节点数量=(主节点CPU+所有只读节点CPU总和)/(4*代理实例CPU),计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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