运行而改变。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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CPU使用率高问题定位及处理方法 指标异常说明（影响） 系统CPU使用率：指的是整个系统CPU运行时间占总CPU时间的百分比。 CPU使用率分别有用户态CPU时间占比和内核态CPU时间占比： 用户态：是用户程序运行时的状态。 内核态：是操作系统的管理程序运行时的状态，包含系统调用，内核线程和中断。

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原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299：在不区分业务的情况下，单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值，则请执行步骤2。

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什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云 服务器 实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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00:00前创建的实例，推荐使用解决方法二。 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。 解决方法一 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。 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以

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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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GeminiDB Mongo实例CPU使用率高问题排查 分析GeminiDB Mongo数据库正在执行的请求 通过Mongo Shell连接GeminiDB Mongo实例。 执行以下命令，查看数据库当前正在执行的操作。 db.currentOp() 回显如下： {

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等消耗资源的命令，导致CPU超高，建议客户改成scan命令或者禁用keys命令。 通过性能监控功能，确认CPU使用率高的具体时间段。 通过下述方法，找出高消耗的命令。 慢查询功能会记录执行超过指定时间阈值的命令，通过分析慢查询的语句和执行时长可帮助您找出高消耗命令，具体操参见慢查询。

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无业务情况下，RegionServer占用CPU高 问题背景 无业务情况下，RegionServer占用CPU较高。 原因分析 通过top命令获取RegionServer的进程使用CPU情况信息，查看CPU使用率高的进程号。 根据RegionServer的进程编号，获取该进程下线程使用CPU情况。 top -H

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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GaussDB (for MySQL) CPU使用率高的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)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、无法获取连接、出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓

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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。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题： Redis使用

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CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量云服务器计算、存储以及网络配置利用率的方式。云服务器利用CPU积分机制保证云服务器基准性能，解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的弹性云服务器适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 问题现象 Elasticsearch在某一时间段CPU比较高，logstash在该时刻报错Elasticsearch Unreachable，导致日志无法写入到Elasticsearch里。 原因分析 客户index

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高导致CPU上升，如下图： 该场景下，SQL语句一般比较简单，执行效率也高，数据库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解

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这种操作会造成输出的shape和输入的shape不一致，可以直接用index\_select(gatherV2)操作替换该算子运行在aicore性能高上很多 图5 index by index 情形二：index\_put by index tensor[index] = 3 这类操作尽量

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这种操作会造成输出的shape和输入的shape不一致，可以直接用index\_select(gatherV2)操作替换该算子运行在aicore性能高上很多 图5 index by index 情形二：index\_put by index tensor[index] = 3 这类操作尽量

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高导致CPU上升，如下图： 该场景下，SQL语句一般比较简单，执行效率也高，数据库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解

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确定是业务请求增高导致CPU上升，如下图： 该场景下，SQL语句一般比较简单，执行效率也高，数据库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1

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