当前位置: 首页 > news >正文

CPU内存飙升

请添加图片描述

  1. CPU 飙升介绍

    • CPU 飙升是指中央处理器(CPU)的使用率在短时间内急剧上升,达到一个较高的水平。正常情况下,CPU 会根据系统和应用程序的需求合理分配资源,使用率会在一定范围内波动。但当 CPU 飙升时,可能会导致系统整体性能下降,出现诸如系统响应迟缓、应用程序卡顿甚至无响应等问题。例如,在一个服务器环境中,如果 CPU 使用率长时间处于高位,可能会影响该服务器上运行的所有服务,导致网站访问速度变慢、数据库查询延迟等情况。
  2. CPU 飙升的原因

    • 计算密集型任务
      • 复杂的数学运算:像科学计算软件、3D 建模与渲染工具、加密解密算法等应用场景会涉及大量复杂的数学计算。例如,在进行大规模的数值模拟时,需要对大量的数据进行浮点运算和矩阵运算,这些运算会占用大量的 CPU 资源。
      • 循环嵌套和递归调用:代码中的循环嵌套层数过多或者递归函数调用过深也会导致 CPU 使用率飙升。例如,一个简单的循环嵌套示例,如果有三层循环,且每层循环的次数较多,并且在循环体内有复杂的计算逻辑,那么 CPU 会花费大量时间来执行这些循环。
    • I/O 等待(I/O - bound)
      • 磁盘 I/O 密集型任务:频繁地进行大量的磁盘读写操作会导致 CPU 使用率上升。比如,数据库服务器在执行复杂的查询操作涉及大量的数据读取和写入磁盘时,或者文件备份软件在备份大型文件时,CPU 需要等待磁盘 I/O 操作完成,在这个等待过程中,CPU 会不断进行轮询,这就占用了 CPU 资源。
      • 网络 I/O 密集型任务:当应用程序大量地进行网络数据传输时,如高并发的网络爬虫、实时视频流服务器等,CPU 需要处理网络数据包的接收、发送和解析,同时等待网络响应,这期间的等待和处理过程会使 CPU 使用率升高。
    • 进程或线程问题
      • 多进程 / 线程竞争资源:在多进程或多线程的应用程序中,如果多个进程或线程同时竞争 CPU 资源,且没有合理的调度机制,就会导致 CPU 使用率过高。例如,在一个多线程的服务器应用程序中,多个线程同时处理大量的客户端请求,若没有对线程优先级进行合理设置或者没有限制线程数量,可能会导致 CPU 一直处于忙碌状态。
      • 死锁情况:当两个或多个进程或线程相互等待对方释放资源而无法继续执行时,就会形成死锁。在死锁状态下,CPU 会浪费资源来处理这些无法继续推进的进程或线程,导致 CPU 使用率上升。例如,在一个并发编程环境中,两个线程分别占用了对方需要的锁资源,并且都在等待对方释放锁,就会出现死锁。
  3. CPU 飙升的解决方案

    • 优化计算任务
      • 采用高效算法:对于计算密集型任务,使用更高效的算法来减少 CPU 运算量。例如,在排序算法中,对于大规模数据,使用快速排序(Quick Sort)或归并排序(Merge Sort)等时间复杂度较低的算法,而不是简单的冒泡排序(Bubble Sort)。
      • 优化代码逻辑:减少循环嵌套深度和递归调用次数。如果可能,将复杂的循环计算分解为多个简单的步骤,或者将递归函数改写为迭代形式。例如,对于一个多层嵌套的循环,可以将内层循环的部分计算提取出来,作为一个独立的函数进行调用,这样可以使 CPU 执行更有顺序,避免过度占用。
    • 优化 I/O 操作
      • 缓存策略:对于频繁访问的磁盘数据,采用缓存机制。例如,在数据库应用中,可以使用查询缓存来存储经常查询的结果,减少磁盘读取次数。在文件读取方面,可以使用内存映射文件(Memory - mapped Files)技术,将文件内容映射到内存中,加快文件访问速度,从而减少 CPU 等待磁盘 I/O 的时间。
      • 异步 I/O 和缓冲池:在网络 I/O 和磁盘 I/O 中,尽可能采用异步 I/O 操作,使 CPU 在等待 I/O 完成的过程中可以去处理其他任务。同时,合理设置缓冲池大小,对于网络数据传输,优化数据包大小和传输频率,减少 CPU 在 I/O 操作上的等待时间。
    • 进程和线程管理
      • 合理调度资源:在多进程或多线程应用中,为进程或线程设置合理的优先级。例如,对于一个实时性要求较高的任务,如监控系统中的数据采集线程,可以赋予较高的优先级,而对于一些后台处理任务,如日志记录线程,可以设置较低的优先级。同时,限制同时运行的线程或进程数量,避免过度竞争 CPU 资源。
      • 死锁检测和解决:使用工具来检测死锁情况,如在 Java 中可以使用 JConsole 或 VisualVM 等工具。一旦发现死锁,需要分析死锁产生的原因,调整资源获取顺序或者采用资源分配策略来解决。例如,可以通过按照相同的顺序获取锁资源来避免死锁的发生。
  4. 完整回答:
    CPU是整个电脑的核心计算资源,对于一个应用进程来说,CPU的最小执行单元是线程

    导致CPU飙高的原因有几个方面:

    一个是上下文切换过多,对于CPU来说,同一时刻下每个CPU核心只能运行一个线程。如果有多个线程要执行,CPU只能通过上下文切换来执行不同的线程,这就需要保存运行线程的执行状态和启动等待的线程。

    CPU需要执行内核相关指令实现状态保存,如果较多的上下文切换会占据大量CPU资源,导致CPU无法执行用户进程中的指令,导致响应速度下降。

    在Java中,文件IO,网络IO,锁等待,线程阻塞等操作都会造成线程阻塞从而触发上下文切换

    另一个方面,就是CPU资源过度消耗,也就是程序中创建了大量的线程,或有线程一直占用CPU资源无法释放。

    既然是这两个问题导致的 CPU 利用率较高,于是我们可以通过 top 命令,找到 CPU 利用率较高的进程,再通过 Shift+H 找到进程中 CPU 消耗过高的线程,这里有两种情况。

    a. CPU 利用率过高的线程一直是同一个,说明程序中存在线程长期占用 CPU 没有释放的情况,这种情况直接通过 jstack 获得线程的 Dump 日志,定位到线程日志后就可以找到问题的代码。

    b. CPU 利用率过高的线程 id 不断变化,说明线程创建过多,需要挑选几个线程 id,通过 jstack去线程 dump 日志中排查。

    最后有可能定位的结果是程序正常,只是在 CPU 飙高的那一刻,用户访问量较大,导致系统资源不够

相关文章:

CPU内存飙升

CPU 飙升介绍 CPU 飙升是指中央处理器(CPU)的使用率在短时间内急剧上升,达到一个较高的水平。正常情况下,CPU 会根据系统和应用程序的需求合理分配资源,使用率会在一定范围内波动。但当 CPU 飙升时,可能会导…...

【Java】LinkedList实现类的使用

LinkedList实现类的使用 package com.star.test04;import java.util.Iterator;import java.util.LinkedList;/** * author : Starshine */public class Test { //这是main方法,程序的入口 public static void main(String[] args) { /* LinkedL…...

创建人物状态栏

接下来,我们来尝试制作一下我们的UI,我们会学习unity基本的UI系统 ************************************************************************************************************** 我们要先安装一个好用的插件到我们的unity当中,帮助…...

django5入门【01】环境配置

注意: ⭐前提:安装了annaconda(python版本管理工具),如果没有安装,强烈建议安装一下!!!操作: 前言: 这里新创建一个名为“python_3.11_start_dja…...

1000集《楼兰》系列短剧开机仪式在疆举行,开启全球传播新篇章

2024年10月18日,光明媚,秋风送爽。 在这个收获的季节里,倍受期待的楼兰系列短剧《楼兰之天女归来》和《楼兰之时空秘宝》在新疆吐鲁番东方红卓览文化博物馆举行了隆重的开机仪式,正式拉开了摄制的序幕。 1000集《楼兰》系列短剧…...

【景观生态学实验】实验五 景观生态脆弱性评价

实验目的 1.学习层次分析模型思路,对丹江口库区2000年景观生态脆弱性评价建模:通过实验课的学习,深入理解层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)理论与模型,了解其在决策问题中的应用&…...

ChatGPT 现已登陆 Windows 平台

今天,OpenAI 宣布其人工智能聊天机器人平台 ChatGPT 已开始预览专用 Windows 应用程序。OpenAI 表示,该应用目前仅适用于 ChatGPT Plus、Team、Enterprise 和 Edu 用户,是一个早期版本,将在今年晚些时候推出"完整体验"。…...

和鲸社区数据科学实训季,西安交通大学圆满收官,西安,后会有期!

和鲸社区数据科学实训季活动已走进数十家高校,在西安的收官之站,落定西安交通大学管理学院,为本次西安之旅画上了圆满的句号。 和鲸社区 2024秋 数据科学实训季以“帮助同学积累真实场景项目经验”为出发点,提供 60 个数据科学实践…...

工作使用篇:如何在centos系统中安装anaconda

在CentOS 7上安装Anaconda的步骤如下: 1. 下载Anaconda 首先,你需要下载Anaconda的安装脚本。可以使用wget命令从Anaconda的官网获取最新版本的安装脚本。打开终端并运行以下命令: wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024…...

qt creator 转 visual stdio 项目调试

因果 大家在使用qt creator调试程序时,会出现未知错误,比如下图,直接release运行就没有问题。由于调试复杂程序,使用qt creator都感觉不如vs,会报未知中断。 所以有了从qt creator转换到 visual stdio来调试的想法。…...

django5入门【02】创建新的django程序

注意: ⭐前提:已经安装了python以及django所依赖的包1、通过django-admin管理工具在命令行创建Django应用程序,创建命令如下: django-admin startproject ProjectName❓ 疑问:除了使用命令行创建django程序外&#x…...

乐趣无限,十个让你沉浸的“摸鱼”网站

在繁忙的生活中,我们总需要一些摸鱼时刻,来为紧绷的神经松绑。无论是工作间隙的小憩,还是下班后的放松,适当的摸鱼不仅能提升效率,还能让生活充满乐趣。今天,我为大家推荐几个绝对能让你乐在其中的网站&…...

ubuntu22.04 桌面系统怎么搭建一个esp-idf的项目,搭建开发环境

详细介绍如何在 Ubuntu 22.04 桌面系统上搭建 ESP-IDF 的开发环境,并创建一个 ESP-IDF 项目。以下内容将涵盖从环境准备到项目创建和编译的所有步骤。 目录 环境准备 1.1 更新系统1.2 安装必要的工具和依赖项 安装 ESP-IDF 2.1 克隆 ESP-IDF 仓库2.2 运行安装脚本 …...

iOS Swift逆向——deMangle过程中的偏移计算

碰到好多函数最开始都会调用这个函数&#xff0c;xref了一下&#xff0c;发现有上万个xref。 __int64 __fastcall sub_1000B6ED0(__int64 *a1) {__int64 result; // x0result *a1;if ( result < 0 ){result swift_getTypeByMangledNameInContext((char *)a1 (int)result…...

国产大模型基础能力大比拼 - 计数:通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞-正经应用场景的 LLM 逻辑测试

在大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;不断涌现的时代&#xff0c;如何评估这些国产大模型的逻辑推理能力&#xff0c;尤其是在处理基础计数问题上的表现&#xff0c;成为了一个备受关注的话题。随着越来越多的国产大模型进入市场&#xff0c;比较它们在不同任务中的表现尤为…...

YOLO11改进 | 注意力机制 | 正确的 Self-Attention 与 CNN 融合范式,性能速度全面提升【独家创新】

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 卷积和自注意力是两种强大的表征学习技术…...

0基础学java之Day11

二维数组 静态二位数组 理解&#xff1a;二维数组中包含了多个一维数组 声明&#xff1a; 数据类型 变量名;--推荐 数据类型 变量名; //静态初始化1//String[][] names new String[][]{{"小红","小绿","小蓝"},{"小黄","小紫…...

python主流框架Django:ORM框架关联查询与管理器

目录 注意 使用前要调用之前的模型类 F对象 Q对象 聚合函数 排序 关联查询(连表查询) 修改 删除 查询集 QuerySet 注意 使用前要调用之前的模型类 F对象 之前的查询都是对象的属性与常量值比较&#xff0c;两个属性怎么比较呢&#xff1f; 答&#xff1a;使用 "F对象&quo…...

如何有效维护您的WordPress在线商店内容:提高客户参与度与转化率的实用技巧

在电子商务领域&#xff0c;内容为王。新鲜、相关且有吸引力的内容能显著提升客户参与度和转化率。本文将探讨如何有效更新和维护您的在线商店内容&#xff0c;确保客户始终获得最佳体验。 定期更新产品信息 产品描述 产品描述是吸引客户和促成销售的关键。定期检查并更新产…...

【Java】认识异常

1.异常概念与体系结构 1.1异常的概念 在我们日常开发中&#xff0c;代码都是尽可能完善&#xff0c;但是难免会出现一些奇奇怪怪的问题。而这些奇奇怪怪的问题可能很难通过代码去控制&#xff0c;比如格式不对会报错&#xff0c;网络不好也会报错等。 在Java中&#xff0c;将…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 &#xff08;忘了有没有这步了 估计有&#xff09; 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

OPENCV形态学基础之二腐蚀

一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式&#xff1a;dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一&#xff0c;腐蚀跟膨胀属于反向操作&#xff0c;膨胀是把图像图像变大&#xff0c;而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类

在发表科研论文的过程中&#xff0c;科研绘图是必不可少的&#xff0c;一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用&#xff0c;本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中&#xff0c;获取方式&#xff1a; R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,

为了数据安全&#xff0c;让Comfyui导出的图像不包含工作流信息&#xff0c;导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo&#xff08;推荐&#xff09;​​ 在 save_images 方法中&#xff0c;​​删除或注释掉所有与 metadata …...

华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)

题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...

Vue 3 + WebSocket 实战:公司通知实时推送功能详解

&#x1f4e2; Vue 3 WebSocket 实战&#xff1a;公司通知实时推送功能详解 &#x1f4cc; 收藏 点赞 关注&#xff0c;项目中要用到推送功能时就不怕找不到了&#xff01; 实时通知是企业系统中常见的功能&#xff0c;比如&#xff1a;管理员发布通知后&#xff0c;所有用户…...

【51单片机】4. 模块化编程与LCD1602Debug

1. 什么是模块化编程 传统编程会将所有函数放在main.c中&#xff0c;如果使用的模块多&#xff0c;一个文件内会有很多代码&#xff0c;不利于组织和管理 模块化编程则是将各个模块的代码放在不同的.c文件里&#xff0c;在.h文件里提供外部可调用函数声明&#xff0c;其他.c文…...

Linux基础开发工具——vim工具

文章目录 vim工具什么是vimvim的多模式和使用vim的基础模式vim的三种基础模式三种模式的初步了解 常用模式的详细讲解插入模式命令模式模式转化光标的移动文本的编辑 底行模式替换模式视图模式总结 使用vim的小技巧vim的配置(了解) vim工具 本文章仍然是继续讲解Linux系统下的…...

麒麟系统使用-进行.NET开发

文章目录 前言一、搭建dotnet环境1.获取相关资源2.配置dotnet 二、使用dotnet三、其他说明总结 前言 麒麟系统的内核是基于linux的&#xff0c;如果需要进行.NET开发&#xff0c;则需要安装特定的应用。由于NET Framework 是仅适用于 Windows 版本的 .NET&#xff0c;所以要进…...