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- cpu使用率 內(nèi)容精選 換一換
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，避免對高峰期業(yè)務造成影響。 CPU使用率高問題排查與優(yōu)化 場景描述 業(yè)務側(cè)RDS for MySQL實例的SQL執(zhí)行速率在16:08分左右開始變慢，應用有超時的報錯。 原因分析 1.查看CPU使用率監(jiān)控指標，發(fā)現(xiàn)在16:08分左右實例的CPU使用率開始飆升到100%，且一直持續(xù)在高位線。來自：專題自定義監(jiān)控 NPD監(jiān)控 資源監(jiān)控指標 監(jiān)控指標 指標含義 CPU分配率 分配給工作負載使用的CPU占比。 內(nèi)存分配率 分配給工作負載使用的內(nèi)存占比。 CPU使用率 CPU使用率。 內(nèi)存使用率 內(nèi)存使用率。 磁盤使用率 磁盤使用率。 下行速率 一般指從網(wǎng)絡下載數(shù)據(jù)到節(jié)點的速度，單位KB/s。來自：專題
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數(shù)據(jù)庫性能問題解答 數(shù)據(jù)庫性能問題解答 時間：2020-09-01 18:25:31 Q：RDS for MySQL CPU使用率高的解決方法？ 使用 云數(shù)據(jù)庫MySQL 時，如果您的CPU使用率很高或接近100%，會導致數(shù)據(jù)讀寫處理緩慢、無法獲取連接、出現(xiàn)報錯等，從而影響業(yè)務正常運行。 解決方案 1來自：百科通過監(jiān)控E CS 或BMS的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤等基礎指標，確保ECS或BMS的正常使用，避免因為對資源的過度使用造成業(yè)務無法正常運行。 處理異常場景 云監(jiān)控服務 會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控數(shù)據(jù)達到告警策略時發(fā)送告警信息，讓您及時獲取異常通知，查詢異常原因。 擴容場景 對CPU使用率、內(nèi)存來自：百科
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通過監(jiān)控ECS或BMS的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤等基礎指標，確保ECS或BMS的正常使用，避免因為對資源的過度使用造成業(yè)務無法正常運行。 處理異常場景 云監(jiān)控 服務會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控數(shù)據(jù)達到告警策略時發(fā)送告警信息，讓您及時獲取異常通知，查詢異常原因。 擴容場景 對CPU使用率、內(nèi)存來自：百科![]()
行的操作，當滿足伸縮條件時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)一次伸縮活動。 2、目前系統(tǒng)中支持以下三種伸縮策略： 告警策略：基于云監(jiān)控系統(tǒng)告警數(shù)據(jù)（例如CPU使用率），自動增加、減少或設置指定數(shù)量的云服務器。 定時策略：基于配置的某個時間點，自動增加、減少或設置指定數(shù)量的云服務器。 周期策略：按照來自：百科![]()
成本開支、提高可用性和容錯能力的優(yōu)勢。適用以下場景： 訪問流量較大的論壇網(wǎng)站，業(yè)務負載變化難以預測，需要根據(jù)實時監(jiān)控到的云服務器CPU使用率、內(nèi)存使用率等指標對云服務器數(shù)量進行動態(tài)調(diào)整。 電商網(wǎng)站，在進行大型促銷活動時，需要定時增加云服務器數(shù)量和帶寬大小，以保證促銷活動順利進行。來自：百科![]()
RDS——排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解決方法 云數(shù)據(jù)庫 RDS——下載備份文件和恢復數(shù)據(jù) 云數(shù)據(jù)庫 RDS——使用RDS MySQL搭建WordPress 文檔數(shù)據(jù)庫服務 DDS ——排查DDS實例CPU使用率高的問題 安全防護最佳實踐 為您提供安全防護來自：專題![]()
可能是云服務器的帶寬和CPU使用率過高導致。如果您已經(jīng)通過云監(jiān)控服務創(chuàng)建過告警任務，當CPU或帶寬利用率高時，系統(tǒng)會自動發(fā)送告警給您。 Linux實例帶寬流量過高或CPU使用率高，您可以按如下步驟進行排查： 1、問題定位：定位影響云服務器帶寬和CPU使用率高的進程。 2、問題處理：排查進程是否正常，并分類進行處理。來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 云盤存儲的實例規(guī)格CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，具體實例規(guī)格類型如下： 規(guī)格 說明 適用場景 通用型（推薦） 與同一物理機上的其他通用型規(guī)格實例共享CPU資源，通過資源復用換取CPU使用率最大化，性價比較高，適用于對性能穩(wěn)定性要求較低的應用場景。來自：專題![]()
新開始累積。 CPU積分/小時 每小時云服務器獲取的CPU積分，與基準CPU計算性能對應。 1個vCPU計算性能100%時，運行1分鐘 ，消耗1個積分。 以t6.large.1為例，CPU積分/小時為24，代表CPU積分分配速度為每小時24個CPU積分。 基準CPU計算性能（%）來自：百科![]()
ze”。 ----結(jié)束 TaurusDB變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 可以根據(jù)業(yè)務需要對實例的規(guī)格進行變更，規(guī)格指實例的CPU/內(nèi)存 變更實例的CPU和規(guī)格 TaurusDB可以根據(jù)業(yè)務需要對實例的規(guī)格進行變更，規(guī)格指實例的CPU/內(nèi)存。當實例的狀態(tài)由“規(guī)格變更中”變?yōu)?ldquo;正常”，則說明變更成功。來自：專題![]()
則可能是云服務器的帶寬和CPU使用率過高導致。如果您已經(jīng)通過云監(jiān)控服務創(chuàng)建過告警任務，當CPU或帶寬利用率高時，系統(tǒng)會自動發(fā)送告警給您。 Linux實例帶寬流量過高或CPU使用率高，您可以按如下步驟進行排查： 問題定位：定位影響云服務器帶寬和CPU使用率高的進程。 問題處理：排查進程是否正常，并分類進行處理。來自：專題![]()
可能是云服務器的帶寬和CPU使用率過高導致。如果您已經(jīng)通過云監(jiān)控服務創(chuàng)建過告警任務，當CPU或帶寬利用率高時，系統(tǒng)會自動發(fā)送告警給您。 Linux實例帶寬流量過高或CPU使用率高，您可以按如下步驟進行排查： 1、問題定位：定位影響云服務器帶寬和CPU使用率高的進程。 2、問題處理：排查進程是否正常，并分類進行處理。來自：專題![]()
云監(jiān)控服務會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控數(shù)據(jù)達到告警策略時發(fā)送告警信息，讓您及時獲取異常通知，查詢異常原因。 擴容場景： 對CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤使用率等監(jiān)控項創(chuàng)建告警規(guī)則后，可以讓您方便的了解云服務現(xiàn)狀，在業(yè)務量變大后及時收到告警通知進行手動擴容，或配合彈性伸縮服務自動伸縮。 站點監(jiān)控：來自：專題![]()
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節(jié)點切換后，從客戶端寫入數(shù)據(jù)報錯的問題。 3、分析實例的監(jiān)控指標是否存在異常 檢查方法：通過查看監(jiān)控指標，觀察CPU使用率、內(nèi)存使用率等使用情況。 解決方案：如果CPU和內(nèi)存指標異常，需要檢查客戶端業(yè)務或者實例數(shù)據(jù)是否過于集中，造成負載過高。客戶端業(yè)務過于集中，則需要客戶端進行架來自：專題![]()
供服務器的系統(tǒng)級、主動式、細顆粒度監(jiān)控服務。數(shù)據(jù)采集頻率為1分鐘1次。除了CPU使用率等指標外，還可以支持內(nèi)存使用率（Linux）等指標。針對主機內(nèi)活躍進程還可以進行進程監(jiān)控，默認采集活躍進程消耗的CPU、內(nèi)存，以及打開的文件數(shù)量等信息。進行延遲、錯誤信息主動上報，提前發(fā)現(xiàn)有問題的服務并采取擴容、降級等相關措施。來自：百科![]()
通用入門型T6型彈性云服務器提供均衡的計算、存儲以及網(wǎng)絡配置，利用CPU積分機制保證基準性能，適合平時都保持很低的CPU利用率，但偶爾需要瞬時CPU占用超高的場景，較之其他類型的彈性云服務器，CPU使用率最靈活且成本最低。 了解更多CPU計算方法請參考CPU積分計算方法。 表1 T6型彈性云服務器的規(guī)格來自：百科![]()
簽查看到如下指標信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。 MEM：物理內(nèi)存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：顯存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。來自：專題
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