Linux服务器进行性能优化中,CPU 相关指标异常的分析思路是什么?

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1)CPU 利用率:如果我们观察某段时间系统或应用进程的 CPU利用率一直很高(单个 core 超过80%),那么就值得我们警惕了。我们可以多次使用 jstack 命令 dump 应用线程栈查看热点代码,非 Java 应用可以直接使用 perf 进行 CPU 采采样,离线分析采样数据后得到 CPU 执行热点(Java 应用需要符号表进行堆栈信息映射,不能直接使用 perf得到结果)。
2)CPU 平均负载:平均负载高于 CPU 数量 70%,意味着系统存在瓶颈点,造成负载升高的原因有很多,在这里就不展开了。需要注意的是,通过监控系统监测平均负载的变化趋势,更容易定位问题,有时候大文件的加载等,也会导致平均负载瞬时升高。如果 1 分钟/5 分钟/15 分钟的三个值相差不大,那说明系统负载很平稳,则不用关注,如果这三个值逐渐降低,说明负载在渐渐升高,需要关注整体性能;
3)CPU 上下文切换:上下文切换这个指标,并没有经验值可推荐(几十到几万都有可能),这个指标值取决于系统本身的 CPU 性能,以及当前应用工作的情况。但是,如果系统或者应用的上下文切换次数出现数量级的增长,就有很大概率说明存在性能问题,如非自愿上下切换大幅度上升,说明有太多的线程在竞争 CPU。
上面这三个指标是密切相关的,如频繁的 CPU 上下文切换,可能会导致平均负载升高。根据这三者之间的关系进行应用调优。
CPU 上的的一些异动,通常也可以从线程上观测到,但需要注意的是,线程问题并不完全和 CPU 相关。与线程相关的指标,主要有下面几个(均都可以通过 JDK 自带的 jstack 工具直接或间接得到):

应用中的总的线程数;
应用中各个线程状态的分布;
线程锁的使用情况,如死锁、锁分布等;

 

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Flink 任务里面写入Hologres表报错

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报错原因:没有自动创建分区及路由到对应分区的参数

解决办法:设置createparttable=’true’参数。

 

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