最近在百度云做一些RTC大客户的项目，晚上边缘计算的一台宿主机由于CPU单核耗被打满，最后查到原因是网卡调优没有生效，今天查了一下网卡调优的资料，欢迎大家共同探讨。 一.网卡调优方法 1、Broadcom的网卡建议关闭GRO功能 ethtool -K eth0 gro off ethtool -K
目录 一：sar命令概述 1.1sar概述 1.2sar常用选项 1.3常用参数 二：CPU资源监控 2.1整体CPU使用统计（-u） 2.2各个CPU使用统计（-P） 2.3将CPU使用情况保存到文件中 三：内存监控 3.1内存和交换空间监控 3.2内存分页监控 3.3系统交换活动信息监控 四：I
https://www.anbob.com/archives/1143.html OS Watcher简称OSW(oswbb)，用于收集并归档操作系统cpu,memery,disk io,network等相关信息的工具，是oracle提供的脚本工具集，全是shell编写，OSW内部是使用操作系统提供
针对容器的nginx优化 本篇文章介绍了 Nginx 在容器内使用遇到的CPU核数获取问题以及对应的解决方法。 回顾上篇文章：TCP 半连接队列和全连接队列 背景 容器技术越来越普遍，很多公司已经将容器技术作为基础架构的一部分，容器中可以运行任何软件，包括 Web Server、Applicatio
https://www.cnblogs.com/luohaixian/p/15227788.html 1.准备环境 准备4台ubuntu 16.04虚拟机 部署规划： 节点类型 CPU 内存 存储 部署数量 所在节点IP TiKV 8 core 8 GB 200GB 3 10.10.10.2 10.
资源相关 Grafana监控 TiKV-Details —> Cluster - Store Size / Available Size Grafana监控 TiKV-Details —> Cluster - Cluster - CPU/Memory/IO Util Grafana监控 TiKV-D
VMware-workstation软件安装和虚拟机创建 环境说明： 1、宿主机：Windows 10 专业版 19045.2364，CPU四核八线程，内存16G，硬盘1TB。 2、VMware-workstation软件版本：VMware-workstation 16.1.2 build-1796
背景 边缘集群（基于 树莓派 + K3S) 需要实现基本的告警功能。 边缘集群限制 CPU/内存/存储 资源紧张，无法支撑至少需要 2GB 以上内存和大量存储的基于 Prometheus 的完整监控体系方案（即使是基于 Prometheus Agent, 也无法支撑） （需要避免额外的存储和计算资源
一次系统延迟性优化案例 服务监控系列文章 服务监控系列视频 延迟的本质 本质是cpu没有及时的运行程序代码。 进程内部 网络io，磁盘io，cpu调度 达到瓶颈 第三方系统 调用的第三方系统慢，mysql，redis等基础组件调度慢， 第三方应用系统调用慢 问题背景 线上隔三差五晚上10点左右总会有
一、处理机调度的层次 概念 按什么原则分配CPU：调度算法。 何时分配CPU：调度时机。 如何分配CPU：调度过程。 周转时间：完成时间-进入时间。（注意：从进入系统到执行完成包括在后备队列中等待调度、在就绪队列中等待进程调度、执行以及等待I/O操作完成四部分时间，作业进入是指作业准备好被调度的状态
通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度，比网络中公开的算法速度（CPU版本）至少快二倍以上，结合多线程技术，可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例，做了特别优化，可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度，如果用双线程，可满足实时处理的需求。
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
摘要：集群运行过程中，根据集群的综合负载和业务接入情况进行分析：增加CN可以适当降低CPU消耗，增大接入连接数，分散CN节点业务压力，根据实际情况来识别是否要增加CN,如果是提升集群容量和扩展比能力，建议进行扩容操作。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】在线运维-在线增
最近有个java应用在做压力测试，压测环境配置：CentOS系统 4核CPU 8g内存 jdk1.6.0_25，jvm配置-server -Xms2048m -Xmx2048m，出现问题，本篇文章是对此次问题的回顾和复盘
哈喽大家好，我是咸鱼 今天我们来学习一下 Linux 操作系统核心之一：内存 跟 CPU 一样，内存也是操作系统最核心的功能之一，内存主要用来存储系统和程序的指令、数据、缓存等 关于内存的学习，我会尽量以通俗易懂的方式且分成多篇文章去讲解 那么今天在 pt.1 文章中，我们来学习一下 Linux 中
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
《Programming from the Ground Up》学习第1天，p1-18总结，总计18页。 一、技术总结 1.fetch-execute cycle p9, The CPU reads in instructions from memory one at a time and exec
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
1 介绍 云计算资源弹性伸缩是一种根据业务需求动态调整计算资源规模的技术。它可以根据系统的性能指标（如CPU使用率、内存占用率、磁盘IO、网卡读写率、请求响应时间等）或者预定义的规则（如时间周期、业务事件等），自动增加或减少计算资源的数量，以满足业务负载的变化。这种技术可以确保系统在高峰时期拥有足够
