不同模式的内存使用情况 内存使用率 百分比 主机内存使用率 磁盘写入速率 字节/秒 不同的磁盘的写入速率 磁盘读取速率 字节/秒 不同的磁盘的读取速率 磁盘空间使用 字节 磁盘可用量和已使用量 磁盘空间使用率 百分比 不同设备的磁盘使用率 磁盘IO延迟（秒） 秒 磁盘IO延迟 TCP连接 个

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排查TaurusDB标准版CPU使用率高的原因和解决方法 使用TaurusDB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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SMS .1902 IO监控启动失败 问题描述 启动Agent时出现“SMS.1902 IO监控启动失败”报错。 处理步骤 如果在源端 服务器 上启动Agent时，出现“IO监控失败”。请进行以下排查： 卸载Agent并且重新安装。 Python3版本安装完成后按界面提示输入AK、SK和SMS 域名 。

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GLOBAL_WLM_RESPOOL_IO_INFO字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 respool_name name 资源池名称。 io_limits integer 每秒触发I/O的次数上限。0表示不控制。 行存单位：GUC参数io_control_uni

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PGXC_COLUMN_TABLE_IO_STAT PGXC_COLUMN_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有列存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_COLUMN_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。

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查看资源使用率 当您创建完工作负载后，您也许会非常关心每个Pod的资源利用率。 云容器实例提供了查看CPU/内存、GPU/显存的界面，您只需要在无状态负载、任务、定时任务中Pod列表的“监控”Tab下即可查看资源使用率，如图1所示。 您也可以在Pod管理中查看所有Pod的资源使用率。

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82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘IO延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络IO延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。

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当前CPU的使用率。 cpu-usage-threshold CPU使用率阈值。系统默认值为80%，可修改。 对系统的影响 当前CPU使用率高，会影响CPU对协议报文的处理。 可能原因 当前CPU使用率过高。 处理步骤 检查设备上开启的服务和配置。若CPU持续出现高使用率，请联系技术支持工程师。

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常，分布式表基本不受影响。 影响业务，会导致IO失败。 可能原因 磁盘老化或者磁盘坏道。 处理步骤 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-45428 ClickHouse磁盘IO异常告警”，查看“定位信息”中的角色名以及确认主机名所在的IP地址。

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性能调优 参数调优 数据库读写性能提升 实例CPU使用率高问题排查 磁盘使用率高问题排查 内存使用率高问题排查 集群实例负载不均衡问题排查 慢请求定位方法 优化数据库语句方法 通过设置数据分片提升性能

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/内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。

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SQL Server CPU使用率高的原因和解决方法 使用云数据库 RDS for SQL Server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、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方法 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率低的查询，再优化查询效率低的语句。

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82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘IO延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络IO延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。

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节点级别 - CPU使用率 Y Y 内存使用率 Y Y 数据写入量 Y Y 数据传出量 Y Y 数据磁盘每秒读写次数 Y Y 数据磁盘写吞吐量 Y Y 数据磁盘读吞吐量 Y Y 数据磁盘单次写入花费的时间 Y Y 数据磁盘单次读取花费的时间 Y Y 交换内存使用率 Y Y 交换内存总大小

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spar

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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 百分比 CPU节流周期限制率

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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 百分比 CPU节流周期限制率

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Tools，云监控无法监控 弹性云服务器 的内存使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率三个指标。但可以监控带外网络流入速率和带外网络流出速率指标，这样导致CPU使用率指标的精确性可能会降低。 如果弹性 云服务器 类型是IO优化实例，无论是否安装了vmtools，监控弹性云服务器的监控指标不包含磁盘使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率指标。

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周期内的累计使用率情况。 导出使用率数据 导出资源包使用率汇总数据 在使用率走势图中单击“导出”按钮，可以导出使用率汇总数据。 在左侧导航中选择“导出记录”菜单，可以下载对应的记录。 导出资源包使用率明细数据 在资源包使用率列表左上角单击“导出”按钮，导出资源包使用率的详情。 在

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} } ] } 则使用kubectl top node查看节点内存使用率： 节点内存使用率 = 节点已使用量 / 节点可分配 = 2413824Ki / 2213604Ki = 109% 实际节点内存使用率： 实际节点内存利用率 = 节点已使用量 / 节点内存总量 = 2413824Ki

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常见性能问题 CPU使用率高问题定位及处理方法 内存使用率高问题定位及处理方法 数据库年龄增长问题定位及处理方法 磁盘使用率高问题定位及处理方法 连接数和活跃连接数异常情况定位及处理方法 长事务问题定位及处理方法 存在非活跃逻辑复制槽问题定位及处理方法 最滞后副本滞后量和复制时延高问题定位及处理方法

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