如何修改CPU的阈值？ SAP应用弹性伸缩安装后，默认CPU的阈值为85%，当CPU的使用率超过85%，自动扩展实例，根据实际业务可修改CPU的阈值，保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏，单击“告警

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Average End 结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPU、CPU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CPU。 CPU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

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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row in set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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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：

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Average End 结束snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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Average End 结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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Average End 结束snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： 查看WDR报告

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Average End 结束snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： 查看WDR报告

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Redis整体性能表现。 P99 Latency（ms） 请求的P99时延，是比较严格的时延指标，表示99%的请求执行时间都小于该值。 P9999 Latency(ms) 请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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性能测试 使用sysbench模型测试。 准备1000w数据。 sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --tables=1 --report-interval=10 --table-size=10000000 --mysql-user=root

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-A iperf3占用的cpu编号。 本文示例中假设E CS 最大为16vcpu，实际中根据ECS CPU数量进行循环。如ECS为8vcpu，则-A范围0~7，0~7。 测试准备 准备弹性 云服务器 。 要求：被测机与辅助弹性云服务器的类型、规格需保持一致，并在同一云服务器组，遵循反亲和部署。

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换DCS实例IP。 父主题： Redis使用

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本次测试采用开源社区的YCSB 0.12.0版本的测试工具。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2所示的业务模型，配置

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“scanproportion”、“readmodifywriteproportion”的值。 按照表3 预置数据量所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以测试模型workload-insert-mostly为例，执行以下命令，准备数据。 sh

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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CPU管理策略 使用场景 默认情况下，kubelet使用 CFS 配额 来执行Pod的CPU约束。 当节点上运行了很多CPU密集的Pod时，工作负载可能会迁移到不同的CPU核， 这取决于调度时Pod是否被扼制，以及哪些CPU核是可用的。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即

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和时序自定义、多事务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过简单的四步操作，您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试的测试资源组。 说明： 测试

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