变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题： 变更实例

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节点CPU数量检查异常处理 检查项内容 检查您的集群Master节点的CPU核心数量，要求Master节点的核心数量大于2核。 解决方案 当前您的Master节点cpu数量为2，可能会导致集群升级失败； 请联系技术支持人员，将该集群Master节点扩容至4核及以上。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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相关参数说明 对于和CPU相关的参数（即参数值与CPU变动有关，内存变动时不会影响取值）：threadpool_size、slave_parallel_workers，参考如下表格规则重置参数值： 表3 CPU变更场景下重置参数值 场景 参数值无修改 参数值有修改 升配（CPU升高） 重置为新规格的默认值

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可配置目标工作负载中的目标容器的容器规格。 CPU配额 配额申请：容器使用的最小CPU需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量 ≥ 容器CPU申请数时，才允许将容器调度到该节点。 配额限制：容器能使用的CPU最大值，如果CPU使用值大于限制值，则容器使用CPU资源可能会被限流。

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您可以在控制台查看实例的资源使用情况。如果资源使用率各项指标都接近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_wa

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查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。

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CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘

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观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象： 服务器 、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。 父主题： 建立性能可观测性体系

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行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升

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DWS_2000000001 节点CPU使用率超阈值（Node CPU Usage Exceeds the Threshold） 告警解释 GaussDB (DWS)每30秒采集集群各节点的CPU使用率。如果某节点最近10分钟（可配置）内的平均使用率超过90%（可配置），则上报节点CPU使用率超阈值告

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存在内存溢出和大量清除缓存而导致系统性能急剧下降。 集群实例，请参见变更集群实例的CPU和内存规格。 副本集实例，请参见变更副本集实例的CPU和内存规格。 单节点实例，请参见变更单节点实例的CPU和内存规格。 父主题： 性能调优

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行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升

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GaussDB(DWS)性能调优流程说明 阶段 描述 性能诊断 获取集群各节点的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点。 系统调优 进行操作系统级以及数据库系统级的调优，更充分地利用机器的CPU、内存、I/O和网络资源，避免资源冲突，提升整个系统查询的吞吐量。

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Edgectl判断，节点CPU核数不足以安装IEF软件。节点CPU核数过少。使用CPU核数较多的节点安装IEF软件。

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断结果以及优化建议。 14.观测性能指标（GaussDB为例） 指标ID 指标名称 指标说明 rds001_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 rds002_mem_util 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 rds003_bytes_in

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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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实例CPU使用率高问题排查 使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，

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如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 以4U8G节点为例，并提前在集群中部署一个CPU request为1，limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点，查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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使用前 使用后 TPS 1749 1496 Latency 2.8ms 3.34ms CPU 50% 100% Concurrency 5 5 从以上结果可以看出mesher本身性能损耗很低，性能的主要瓶颈是在业务代码，如果增大payload内容，性能将会进一步降低。 建议在初期选型与

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GaussDB(DWS)性能调优流程说明 阶段 描述 性能诊断 获取集群各节点的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点。 系统调优 进行操作系统级以及数据库系统级的调优，更充分地利用机器的CPU、内存、I/O和网络资源，避免资源冲突，提升整个系统查询的吞吐量。

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/sys/fs/cgroup/cpu/A echo 1 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/cpu.qos_level mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/A/B echo -2 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/B/cpu.qos_level mkdir

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