数据库
数据库cpu占用过高怎么解决？
一、数据库cpu占用过高怎么解决？
解决cpu占用过高必须系统优化，优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等。如今电脑均已经达到了双核以上，即便入门处理器在满足上网与办公也会有非常流畅的运行速度，因此如果是老电脑经常出现CPU使用率过高，那么建议大家最好升级处理器或者换电脑从根本上解决问题。
二、数据库导致服务器CPU过高怎么优化？
mysql数据库导致cpu过高一般从执行状态分析：
执行状态分析
Sleep状态
通常代表资源未释放，如果是通过连接池，sleep状态应该恒定在一定数量范围内
实战范例：因前端数据输出时（特别是输出到用户终端）未及时关闭数据库连接，导致因网络连接速度产生大量sleep连接，在网速出现异常时，数据库too many connections挂死。
简单解读，数据查询和执行通常只需要不到0.01秒，而网络输出通常需要1秒左右甚至更长，原本数据连接在0.01秒即可释放，但是因为前端程序未执行close操作，直接输出结果，那么在结果未展现在用户桌面前，该数据库连接一直维持在sleep状态！
Waiting for net, reading from net, writing to net
偶尔出现无妨
如大量出现，迅速检查数据库到前端的网络连接状态和流量
案例:因外挂程序，内网数据库大量读取，内网使用的百兆交换迅速爆满，导致大量连接阻塞在waiting for net，数据库连接过多崩溃
Locked状态
有更新操作锁定
通常使用innodb可以很好的减少locked状态的产生，但是切记，更新操作要正确使用索引，即便是低频次更新操作也不能疏忽。如上影响结果集范例所示。
在myisam的时代，locked是很多高并发应用的噩梦。所以mysql官方也开始倾向于推荐innodb。
Copy to tmp table
索引及现有结构无法涵盖查询条件，才会建立一个临时表来满足查询要求，产生巨大的恐怖的i/o压力。
很可怕的搜索语句会导致这样的情况，如果是数据分析，或者半夜的周期数据清理任务，偶尔出现，可以允许。频繁出现务必优化之。
Copy to tmp table通常与连表查询有关，建议逐渐习惯不使用连表查询。
实战范例：
u 某社区数据库阻塞，求救，经查，其服务器存在多个数据库应用和网站，其中一个不常用的小网站数据库产生了一个恐怖的copy to tmp table操作，导致整个硬盘i/o和cpu压力超载。Kill掉该操作一切恢复。
Sending data
Sending data并不是发送数据，别被这个名字所欺骗，这是从物理磁盘获取数据的进程，如果你的影响结果集较多，那么就需要从不同的磁盘碎片去抽取数据，
偶尔出现该状态连接无碍。
回到上面影响结果集的问题，一般而言，如果sending data连接过多，通常是某查询的影响结果集过大，也就是查询的索引项不够优化。
如果出现大量相似的SQL语句出现在show proesslist列表中，并且都处于sending data状态，优化查询索引，记住用影响结果集的思路去思考。
Storing result to query cache
出现这种状态，如果频繁出现，使用set profiling分析，如果存在资源开销在SQL整体开销的比例过大（即便是非常小的开销，看比例），则说明query cache碎片较多
使用flush query cache可即时清理，也可以做成定时任务
Query cache参数可适当酌情设置。
Freeing items
理论上这玩意不会出现很多。偶尔出现无碍
如果大量出现，内存，硬盘可能已经出现问题。比如硬盘满或损坏。
i/o压力过大时，也可能出现Free items执行时间较长的情况。
Sorting for …
和Sending data类似，结果集过大，排序条件没有索引化，需要在内存里排序，甚至需要创建临时结构排序。
其他
三、玩英雄联盟cpu过高
玩英雄联盟CPU过高问题的解决方法
玩英雄联盟（League of Legends）是许多游戏爱好者的最爱之一。然而，当你发现你的电脑CPU使用率异常高时，可能会让你非常头疼。高CPU使用率会导致游戏运行缓慢，甚至引发系统崩溃。所以，解决玩英雄联盟CPU过高问题非常重要。本文将为你介绍一些有效的解决方法，帮助你解决这个烦人的问题。
1. 关闭不必要的后台进程
有时，电脑上运行着许多不必要的后台进程会导致CPU过高的问题。这些后台进程可能是其他应用程序或服务导致的，它们会消耗大量的系统资源。所以，为了解决这个问题，你需要关闭这些不必要的进程。
打开任务管理器，点击“进程”选项卡。在此列表中，可以找到CPU使用率较高的进程。右键点击这些进程，并选择“结束任务”来关闭它们。
2. 更新显卡驱动程序
一个过时的或损坏的显卡驱动程序可能会导致玩英雄联盟时CPU过高的问题。因此，及时更新显卡驱动程序是解决这个问题的重要步骤。
访问显卡制造商的官方网站，下载最新的显卡驱动程序。安装完成后，重启电脑以使更改生效。
3. 降低游戏图形设置
高图形设置会导致显卡过多地工作，从而造成CPU使用率过高的问题。你可以尝试将游戏的图形设置降低一些，以减轻显卡的负担。
在游戏中，进入设置选项，并找到“图形设置”或“画面质量”选项。将一些高耗资源的设置调整为中等或低等级。这样做可能会降低游戏的画质，但可以减轻CPU和显卡的负担，提升游戏的流畅性。
4. 清理系统垃圾文件
系统垃圾文件的堆积可能会导致系统性能下降和CPU过高的问题。所以，定期清理系统垃圾文件是保持系统良好运行的关键。
在Windows操作系统中，你可以使用“磁盘清理”工具来清理系统垃圾文件。按下Windows键+R，输入“cleanmgr”并按下回车键来运行该工具。选择要清理的磁盘，并勾选“临时文件”、“错误报告”和“回收站”等选项，然后点击“确定”进行清理。
5. 升级硬件
如果你使用的是老旧电脑，那么硬件性能可能无法满足玩英雄联盟的需求，导致CPU过高等问题。在这种情况下，升级电脑硬件可能是解决问题的最佳选择。
你可以升级一些关键硬件组件，如CPU、显卡或内存。这些硬件部件的升级将提供更好的运行性能，减轻CPU负担，并提供更流畅的游戏体验。
6. 运行防毒软件扫描
计算机感染病毒或恶意软件也可能导致CPU过高的问题。这些恶意软件会在后台运行，并消耗大量的系统资源。
使用信任的防病毒软件运行全面系统扫描，检测和清除任何可能威胁电脑安全的恶意软件。确保你的防病毒软件是最新版本，并定期更新病毒库以确保有效的保护。
结论
玩英雄联盟时遇到CPU使用率过高的问题可能非常令人沮丧。然而，通过采取适当的措施，你可以解决这个问题并重新享受游戏的乐趣。
本文介绍了一些有效的方法，如关闭不必要的后台进程、更新显卡驱动程序、降低游戏图形设置、清理系统垃圾文件、升级硬件以及运行防毒软件扫描等。通过遵循这些方法，你可以提高系统的性能，减少CPU使用率过高的问题，并获得更顺畅的游戏体验。
四、神武cpu过高？
神武目前版本对CPU和内存要求很高，所以现在玩神武也得提升一下电脑配置了[捂脸]
五、cpu转速过高？
CPU风扇转速过高怎么办?
风扇转速在4000 RPM～5000RPM应该说很正常，噪音很大的话，该CPU风扇估计不是静音风扇。事实上，只要CPU温度保持在较低的水准，就不会有什么安全性隐患。
下面，我们就来看看CPU风扇声音大会怎么样。
一般来说，电脑开始运行的时候CPU风扇转数在2000-2500转/min左右。这个数据不是绝对的，还受室内温度影响。冬天低一些，如果玩游 戏或运行程序，CPU芯片温度到60多度的话，风扇会达到5000多转甚至更高!风扇好的话，散热效果好，转速也低一些!CPU的风扇怎么说也有两千多到 三千多吧，一般的话可能在2900转左右。一般来说cpu的温度最好不要超过65度，65度(室温35度)以下是正常的。如果cpu温度超过70度，那么 长期使用可能会对cpu造成伤害;如果温度达到80度，那么cpu就非常危险了，所以我们应尽可能采用好的散热设备。
cpu风扇转速没有很确定的标准，但风扇噪音有规定不能超过50db。所以一般来说，8、9cm直径的风扇转速保持在4000转/min以下就可 以了。当然，如果风扇转速越快，那肯定散热越好，但是噪音也最大，所以我们要既能保证cpu很好地散热，也要让噪音降低，这时候就要购买比较好的散热器 了。
六、linux cpu或者内存过高什么解决？
往期精彩回顾：全面剖析Linux kernel的调试debug技术
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嵌入式工程师为什么要学习Qt？它的几种开发方式？聊聊2022年嵌入式开发就业前景
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linux CPU 过高，怎么排查问题
CPU 指标解析
- 平均负载
- 平均负载等于逻辑 CPU 个数，表示每个 CPU 都恰好被充分利用。如果平均负载大于逻辑 CPU 个数，则负载比较重
- 进程上下文切换
- 无法获取资源而导致的自愿上下文切换
- 被系统强制调度导致的非自愿上下文切换
- CPU 使用率
- 用户 CPU 使用率，包括用户态 CPU 使用率（user）和低优先级用户态 CPU 使用率（nice），表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。用户 CPU 使用率高，通常说明有应用程序比较繁忙
- 系统 CPU 使用率，表示 CPU 在内核态运行的时间百分比（不包括中断），系统 CPU 使用率高，说明内核比较繁忙
- 等待 I/O 的 CPU 使用率，通常也称为 iowait，表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高，说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长
- 软中断和硬中断的 CPU 使用率，分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高，表明系统发生了大量的中断
查看系统的平均负载
$ uptime
10:54:52 up 1124 days, 16:31, 6 users, load average: 3.67, 2.13, 1.79
- 10:54:52 是当前时间；up 1124 days, 16:31 是系统运行时间；6 users 则是正在登录用户数。而最后三个数字依次是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数
- 当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，就应该分析排查负载高的问题。一旦负载过高，就可能导致进程响应变慢，进而影响服务的正常功能
- 平均负载与 CPU 使用率关系
- CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的
- I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高
- 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高，此时的 CPU 使用率也会比较高
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CPU 上下文切换
- 进程上下文切换：
- 进程的运行空间可以分为内核空间和用户空间，当代码发生系统调用时（访问受限制的资源），CPU 会发生上下文切换，系统调用结束时，CPU 则再从内核空间换回用户空间。一次系统调用，两次 CPU 上下文切换
- 系统平时会按一定的策略调用进程，会导致进程上下文切换
- 进程在阻塞等到访问资源时，也会发生上下文切换
- 进程通过睡眠函数挂起，会发生上下文切换
- 当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起
- 线程上下文切换：
- 同一进程里的线程，它们共享相同的虚拟内存和全局变量资源，线程上下文切换时，这些资源不变
- 线程自己的私有数据，比如栈和寄存器等，需要在上下文切换时保存切换
- 中断上下文切换：
- 为了快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行，转而调用中断处理程序，响应设备事件
查看系统的上下文切换情况：
vmstat 和 pidstat。vmvmstat 可查看系统总体的指标，pidstat则详细到每一个进程服务的指标
$ vmstat 2 1
procs --------memory--------- --swap-- --io--- -system-- ----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
1 0 0 3498472 315836 3819540 0 0 0 1 2 0 3 1 96 0 0
--------
cs（context switch）是每秒上下文切换的次数
in（interrupt）则是每秒中断的次数
r（Running or Runnable）是就绪队列的长度，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数.当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈
b（Blocked）则是处于不可中断睡眠状态的进程数
# pidstat -w
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b) 07/11/2021 _x86_64_ (6 CPU)
06:43:23 PM UID PID cswch/s nvcswch/s Command
06:43:23 PM 0 1 0.00 0.00 java
06:43:23 PM 0 102 0.00 0.00 bash
06:43:23 PM 0 150 0.00 0.00 pidstat
------各项指标解析---------------------------
PID 进程id
Cswch/s 每秒主动任务上下文切换数量
Nvcswch/s 每秒被动任务上下文切换数量。大量进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换
Command 进程执行命令
怎么排查 CPU 过高问题
- 先使用 top 命令，查看系统相关指标。如需要按某指标排序则 使用
top -o 字段名如：top -o %CPU。-o可以指定排序字段，顺序从大到小
# top -o %MEM
top - 18:20:27 up 26 days, 8:30, 2 users, load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total, 1 running, 167 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.3 us, 0.5 sy, 0.0 ni, 99.1 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem: 32762356 total, 14675196 used, 18087160 free, 884 buffers
KiB Swap: 2103292 total, 0 used, 2103292 free. 6580028 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
2323 mysql 20 0 19.918g 4.538g 9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld
1260 root 20 0 7933492 1.173g 14004 S 0.333 3.753 58:20.74 java
1520 daemon 20 0 358140 3980 776 S 0.333 0.012 6:19.55 httpd
1503 root 20 0 69172 2240 1412 S 0.333 0.007 0:48.05 httpd
---------各项指标解析---------------------------------------------------
第一行统计信息区
18:20:27 当前时间
up 25 days, 17:29 系统运行时间，格式为时:分
1 user 当前登录用户数
load average: 0.04, 0.09, 0.13 系统负载，三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值
Tasks：进程相关信息
running 正在运行的进程数
sleeping 睡眠的进程数
stopped 停止的进程数
zombie 僵尸进程数
Cpu(s)：CPU相关信息
%us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度）
%sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序
%ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率
%id：空闲cpu
%wa：cpu运行时在等待io的时间
%hi：cpu处理硬中断的数量
%si：cpu处理软中断的数量
Mem 内存信息
total 物理内存总量
used 使用的物理内存总量
free 空闲内存总量
buffers 用作内核缓存的内存量
Swap 内存信息
total 交换区总量
used 使用的交换区总量
free 空闲交换区总量
cached 缓冲的交换区总量
- 找到相关进程后，我们则可以使用
top -Hp pid或pidstat -t -p pid命令查看进程具体线程使用 CPU 情况，从而找到具体的导致 CPU 高的线程 - %us 过高，则可以在对应 java 服务根据线程ID查看具体详情，是否存在死循环，或者长时间的阻塞调用。java 服务可以使用 jstack
- 如果是 %sy 过高，则先使用 strace 定位具体的系统调用，再定位是哪里的应用代码导致的
- 如果是 %si 过高，则可能是网络问题导致软中断频率飙高
- %wa 过高，则是频繁读写磁盘导致的。
linux 内存
查看内存使用情况
- 使用 top 或者 free、vmstat 命令
# top
top - 18:20:27 up 26 days, 8:30, 2 users, load average: 0.04, 0.09, 0.13
Tasks: 168 total, 1 running, 167 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.3 us, 0.5 sy, 0.0 ni, 99.1 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem: 32762356 total, 14675196 used, 18087160 free, 884 buffers
KiB Swap: 2103292 total, 0 used, 2103292 free. 6580028 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
2323 mysql 20 0 19.918g 4.538g 9404 S 0.333 14.52 352:51.44 mysqld
1260 root 20 0 7933492 1.173g 14004 S 0.333 3.753 58:20.74 java
....
- bcc-tools 软件包里的 cachestat 和 cachetop、memleak
- achestat 可查看整个系统缓存的读写命中情况
- cachetop 可查看每个进程的缓存命中情况
- memleak 可以用检查 C、C++ 程序的内存泄漏问题
free 命令内存指标
# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 32107 30414 1692 0 1962 8489
-/+ buffers/cache: 19962 12144
Swap: 0 0 0
- shared 是共享内存的大小, 一般系统不会用到，总是0
- buffers/cache 是缓存和缓冲区的大小，buffers 是对原始磁盘块的缓存，cache 是从磁盘读取文件系统里文件的页缓存
- available 是新进程可用内存的大小
内存 swap 过高
Swap 其实就是把一块磁盘空间或者一个本地文件，当成内存来使用。swap 换出，把进程暂时不用的内存数据存储到磁盘中，并释放这些数据占用的内存。swap 换入，在进程再次访问这些内存的时候，把它们从磁盘读到内存中来
- swap 和 内存回收的机制
- 内存的回收既包括了文件页（内存映射获取磁盘文件的页）又包括了匿名页（进程动态分配的内存）
- 对文件页的回收，可以直接回收缓存，或者把脏页写回磁盘后再回收
- 而对匿名页的回收，其实就是通过 Swap 机制，把它们写入磁盘后再释放内存
- swap 过高会造成严重的性能问题，页失效会导致频繁的页面在内存和磁盘之间交换
- 一般线上的服务器的内存都很大，可以禁用 swap
- 可以设置 /proc/sys/vm/min_free_kbytes，来调整系统定期回收内存的阈值，也可以设置 /proc/sys/vm/swappiness，来调整文件页和匿名页的回收倾向
linux 磁盘I/O 问题
文件系统和磁盘
- 磁盘是一个存储设备（确切地说是块设备），可以被划分为不同的磁盘分区。而在磁盘或者磁盘分区上，还可以再创建文件系统，并挂载到系统的某个目录中。系统就可以通过这个挂载目录来读写文件
- 磁盘是存储数据的块设备，也是文件系统的载体。所以，文件系统确实还是要通过磁盘，来保证数据的持久化存储
- 系统在读写普通文件时，I/O 请求会首先经过文件系统，然后由文件系统负责，来与磁盘进行交互。而在读写块设备文件时，会跳过文件系统，直接与磁盘交互
- linux 内存里的 Buffers 是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB 左右）。内核就可以把分散的写集中起来（优化磁盘的写入）
- linux 内存里的 Cached 是从磁盘读取文件的页缓存，也就是用来缓存从文件读写的数据。下次访问这些文件数据时，则直接从内存中快速获取，而不再次访问磁盘
磁盘性能指标
- 使用率，是指磁盘处理 I/O 的时间百分比。过高的使用率（比如超过 80%），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈。
- 饱和度，是指磁盘处理 I/O 的繁忙程度。过高的饱和度，意味着磁盘存在严重的性能瓶颈。当饱和度为 100% 时，磁盘无法接受新的 I/O 请求。
- IOPS（Input/Output Per Second），是指每秒的 I/O 请求数
- 吞吐量，是指每秒的 I/O 请求大小
- 响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔时间
IO 过高怎么找问题，怎么调优
- 查看系统磁盘整体 I/O
# iostat -x -k -d 1 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44) 2021年07月08日 _x86_64_ (40 CPU)
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 0.08 2.48 0.37 11.71 27.80 507.24 88.53 0.02 1.34 14.96 0.90 0.09 0.10
sdb 0.00 1.20 1.28 16.67 30.91 647.83 75.61 0.17 9.51 9.40 9.52 0.32 0.57
------
rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s: 每秒完成的读次数
w/s: 每秒完成的写次数
rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位)
avgrq-sz: 平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)
svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
%util: 采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率
- 查看进程级别 I/O
# pidstat -d
Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 (8f57ec39327b) 07/11/2021 _x86_64_ (6 CPU)
06:42:35 PM UID PID kB_rd/s kB_wr/s kB_ccwr/s Command
06:42:35 PM 0 1 1.05 0.00 0.00 java
06:42:35 PM 0 102 0.04 0.05 0.00 bash
------
kB_rd/s 每秒从磁盘读取的KB
kB_wr/s 每秒写入磁盘KB
kB_ccwr/s 任务取消的写入磁盘的KB。当任务截断脏的pagecache的时候会发生
Command 进程执行命令
- 当使用 pidstat -d 定位到哪个应用服务时，接下来则需要使用 strace 和 lsof 定位是哪些代码在读写磁盘里的哪些文件，导致IO高的原因
$ strace -p 18940
strace: Process 18940 attached
...
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f7aee9000
mmap(NULL, 314576896, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f0f682e8000
write(3, "2018-12-05 15:23:01,709 - __main"..., 314572844
) = 314572844
munmap(0x7f0f682e8000, 314576896) = 0
write(3, "\n", 1) = 1
munmap(0x7f0f7aee9000, 314576896) = 0
close(3) = 0
stat("/tmp/logtest.txt.1", {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=943718535, ...}) = 0
- strace 命令输出可以看到进程18940 正在往文件 /tmp/logtest.txt.1 写入300m
$ lsof -p 18940
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java 18940 root cwd DIR 0,50 4096 1549389 /
…
java 18940 root 2u CHR 136,0 0t0 3 /dev/pts/0
java 18940 root 3w REG 8,1 117944320 303 /tmp/logtest.txt
----
FD 表示文件描述符号，TYPE 表示文件类型，NODE NAME 表示文件路径
- lsof 也可以看出进程18940 以每次 300MB 的速度往 /tmp/logtest.txt 写入
linux 网络I/O 问题
当一个网络帧到达网卡后，网卡会通过 DMA 方式，把这个网络包放到收包队列中；然后通过硬中断，告诉中断处理程序已经收到了网络包。接着，网卡中断处理程序会为网络帧分配内核数据结构（sk_buff），并将其拷贝到 sk_buff 缓冲区中；然后再通过软中断，通知内核收到了新的网络帧。内核协议栈从缓冲区中取出网络帧，并通过网络协议栈，从下到上逐层处理这个网络帧
- 硬中断：与系统相连的外设(比如网卡、硬盘)自动产生的。主要是用来通知操作系统系统外设状态的变化。比如当网卡收到数据包的时候，就会发出一个硬中断
- 软中断：为了满足实时系统的要求，中断处理应该是越快越好。linux为了实现这个特点，当中断发生的时候，硬中断处理那些短时间就可以完成的工作，而将那些处理事件比较长的工作，交给软中断来完成
网络I/O指标
- 带宽，表示链路的最大传输速率，单位通常为 b/s （比特 / 秒）
- 吞吐量，表示单位时间内成功传输的数据量，单位通常为 b/s（比特 / 秒）或者 B/s（字节 / 秒）吞吐量受带宽限制，而吞吐量 / 带宽，也就是该网络的使用率
- 延时，表示从网络请求发出后，一直到收到远端响应，所需要的时间延迟。在不同场景中，这一指标可能会有不同含义。比如，它可以表示，建立连接需要的时间（比如 TCP 握手延时），或一个数据包往返所需的时间（比如 RTT）
- PPS，是 Packet Per Second（包 / 秒）的缩写，表示以网络包为单位的传输速率。PPS 通常用来评估网络的转发能力，比如硬件交换机，通常可以达到线性转发（即 PPS 可以达到或者接近理论最大值）。而基于 Linux 服务器的转发，则容易受网络包大小的影响
- 网络的连通性
- 并发连接数（TCP 连接数量）
- 丢包率（丢包百分比）
查看网络I/O指标
- 查看网络配置
# ifconfig em1
em1 Link encap:Ethernet HWaddr 80:18:44:EB:18:98
inet addr:192.168.0.44 Bcast:192.168.0.255 Mask:255.255.255.0
inet6 addr: fe80::8218:44ff:feeb:1898/64 Scope:Link
UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:1500 Metric:1
RX packets:3098067963 errors:0 dropped:5379363 overruns:0 frame:0
TX packets:2804983784 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0
collisions:0 txqueuelen:1000
RX bytes:1661766458875 (1584783.9 Mb) TX bytes:1356093926505 (1293271.9 Mb)
Interrupt:83
-----
TX 和 RX 部分的 errors、dropped、overruns、carrier 以及 collisions 等指标不为 0 时，
通常表示出现了网络 I/O 问题。
errors 表示发生错误的数据包数，比如校验错误、帧同步错误等
dropped 表示丢弃的数据包数，即数据包已经收到了 Ring Buffer，但因为内存不足等原因丢包
overruns 表示超限数据包数，即网络 I/O 速度过快，导致 Ring Buffer 中的数据包来不及处理（队列满）而导致的丢包
carrier 表示发生 carrirer 错误的数据包数，比如双工模式不匹配、物理电缆出现问题等
collisions 表示碰撞数据包数
- 网络吞吐和 PPS
# sar -n DEV 1
Linux 4.4.73-5-default (ceshi44) 2022年03月31日 _x86_64_ (40 CPU)
15时39分40秒 IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
15时39分41秒 em1 1241.00 1022.00 600.48 590.39 0.00 0.00 165.00 0.49
15时39分41秒 lo 636.00 636.00 7734.06 7734.06 0.00 0.00 0.00 0.00
15时39分41秒 em4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15时39分41秒 em3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15时39分41秒 em2 26.00 20.00 6.63 8.80 0.00 0.00 0.00 0.01
----
rxpck/s 和 txpck/s 分别是接收和发送的 PPS，单位为包 / 秒
rxkB/s 和 txkB/s 分别是接收和发送的吞吐量，单位是 KB/ 秒
rxcmp/s 和 txcmp/s 分别是接收和发送的压缩数据包数，单位是包 / 秒
- 宽带
# ethtool em1 | grep Speed
Speed: 1000Mb/s
- 连通性和延迟
# ping www.baidu.com
PING www.a.shifen.com (14.215.177.38) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=1 ttl=56 time=53.9 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=2 ttl=56 time=52.3 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=3 ttl=56 time=53.8 ms
64 bytes from 14.215.177.38: icmp_seq=4 ttl=56 time=56.0 ms
- 统计 TCP 连接状态工具 ss 和 netstat
[root@root ~]$>#ss -ant | awk '{++S[$1]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
LISTEN 96
CLOSE-WAIT 527
ESTAB 8520
State 1
SYN-SENT 2
TIME-WAIT 660
[root@root ~]$>#netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
CLOSE_WAIT 530
ESTABLISHED 8511
FIN_WAIT2 3
TIME_WAIT 809
网络请求变慢，怎么调优
- 高并发下 TCP 请求变多，会有大量处于 TIME_WAIT 状态的连接，它们会占用大量内存和端口资源。此时可以优化与 TIME_WAIT 状态相关的内核选项
- 增大处于 TIME_WAIT 状态的连接数量 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets ，并增大连接跟踪表的大小 net.netfilter.nf_conntrack_max
- 减小 net.ipv4.tcp_fin_timeout 和 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait ，让系统尽快释放它们所占用的资源
- 开启端口复用 net.ipv4.tcp_tw_reuse。这样，被 TIME_WAIT 状态占用的端口，还能用到新建的连接中
- 增大本地端口的范围 net.ipv4.ip_local_port_range 。这样就可以支持更多连接，提高整体的并发能力
- 增加最大文件描述符的数量。可以使用 fs.nr_open 和 fs.file-max ，分别增大进程和系统的最大文件描述符数
- SYN FLOOD 攻击，利用 TCP 协议特点进行攻击而引发的性能问题，可以考虑优化与 SYN 状态相关的内核选项
- 增大 TCP 半连接的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog ，或者开启 TCP SYN Cookies net.ipv4.tcp_syncookies ，来绕开半连接数量限制的问题
- 减少 SYN_RECV 状态的连接重传 SYN+ACK 包的次数 net.ipv4.tcp_synack_retries
- 加快 TCP 长连接的回收，优化与 Keepalive 相关的内核选项
- 缩短最后一次数据包到 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_time
- 缩短发送 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl
- 减少 Keepalive 探测失败后，一直到通知应用程序前的重试次数 net.ipv4.tcp_keepalive_probes
文章参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Y2-so8CFfXv5bM4sN4aJSw七、vps服务器cpu过高
如何解决 VPS 服务器 CPU 过高的问题
在使用虚拟专用服务器 (VPS) 托管网站或应用程序时，经常会遇到服务器 CPU 过高的问题。当服务器的 CPU 负载过高时，会导致网站响应变慢，甚至无法正常运行。这可能会对用户体验和网站的可用性产生负面影响。幸运的是，有许多方法可以解决 VPS 服务器 CPU 过高的问题。本文将介绍一些常见的解决方案。
1. 优化数据库查询
数据库查询是许多 Web 应用程序的瓶颈之一。优化数据库查询可以降低服务器的 CPU 负载。以下是一些优化数据库查询的方法：
- 使用索引： 确保在数据库表中正确地使用索引。索引可以加快查询速度，并降低 CPU 负载。
- 优化查询语句： 编写高效的查询语句，尽量减少查询的复杂性和对数据库的负荷。
- 定期清理无用数据： 删除不再使用的数据，以减少数据库的大小和负载。
2. 使用缓存机制
使用缓存机制可以大大减少对服务器的请求次数，从而降低 CPU 的负载。以下是一些常见的缓存机制：
- 页面缓存： 将页面的 内容缓存起来，当用户再次访问相同页面时，直接返回缓存的内容。
- 数据库查询缓存： 缓存频繁执行的数据库查询结果，减少对数据库的访问。
- 对象缓存： 缓存特定对象的数据，减少从数据库或其他外部源获取数据的次数。
3. 升级硬件
如果您的 VPS 服务器长期遭遇 CPU 过高的问题，考虑升级硬件可能是一个解决方案。升级硬件可以提供更强大的 CPU 处理能力，从而更好地处理高负载。
您可以联系 VPS 提供商了解其硬件升级选项。如果您的网站或应用程序有持续增长的用户量，升级硬件可能是一个值得考虑的长期投资。
4. 优化代码
优化代码是减少 CPU 负载的重要方法。以下是一些优化代码的技巧：
- 避免冗余代码： 删除不必要的代码和文件。精简和优化代码可以显著提高性能。
- 使用缓存： 如果有一些计算结果是固定的或者可以重复利用的，可以将其缓存起来，减少重复计算的次数。
- 减少循环和递归： 尽量避免过多的循环和递归操作，因为它们消耗大量的 CPU 资源。
5. 调整服务器配置
通过调整服务器的配置，可以降低 CPU 负载并提高性能。以下是一些常见的服务器配置调整方法：
- 增加内存： 内存不足可能导致频繁的磁盘交换和高 CPU 使用率。扩大服务器的内存可以缓解这个问题。
- 调整并发连接数： 将并发连接数调整为服务器可承受的范围内，避免因连接数过多而导致 CPU 过高。
- 优化网络设置： 通过优化网络设置，如调整 TCP 缓冲区大小等，可以提升网络性能并减少 CPU 开销。
综上所述，通过优化数据库查询、使用缓存机制、升级硬件、优化代码和调整服务器配置，您可以解决 VPS 服务器 CPU 过高的问题。每种解决方案可能并不适用于所有情况，请根据实际情况选择适合您的解决方案。保持服务器 CPU 负载在合理范围内，是确保网站或应用程序正常运行和用户体验良好的关键。
八、电脑CPU温度过高怎么解决？
友情帮转：
来自百度 小情绪悄悄
1、Windows加R键打开运行，输入msconfig。
2、然后点击确定，这时候就能够看到系统设置窗口，点击引导。
3、在右下角一个超时设置，设置成30秒。
4、然后点击左边的高级选项，打开引导高级选项窗口，点击处理器数。
5、它的默认数据是一，可以调到最大，然后点开最大内存，把数值调到最大。
6、接着点击确定应用就可以了，然后重启电脑，比之前流畅了很多，cpu温度也降低了许多。
你一定会意外，一定会感谢作者 小情绪悄悄！！！记得点赞，能够帮助到更多有需要的人
九、监控占用CPU过高？
加一个独立显卡就好了。因为没有独立显卡，所以视频显示共享的CPU集成显卡导致使用率大幅提升。
十、苹果cpu损耗过高
是的，苹果CPU损耗过高。因为苹果的CPU往往会在高负荷运行时出现过热的情况，这是因为苹果为了提高性能让CPU频率过高造成的。CPU频率过高不仅仅会导致过热，还会让电池寿命减少、电量消耗速度加快，从而影响设备的使用时间。随着技术的不断发展，有许多新技术可以帮助降低CPU的损耗，例如降低CPU频率、优化CPU功耗等。苹果公司可以通过这些新技术来改善CPU损耗过高的问题，以提升用户的使用体验。
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