随着互联网应用的不断发展，数据的处理与存储成为一个非常重要的环节。数据库作为数据存储的核心，需要时刻保持高效的运行状态。然而，在一些高负载的应用场景下，我们会遇到一些数据库CPU消耗过高的问题。这时候，我们需要快速定位问题SQL语句并进行优化，才能保证应用的正常运行。本文将介绍如何通过一些简单的方法快速定位数据库消耗CPU的SQL语句。监控数据库性能在实际的工作中，为了快速定位问题SQL语句，我们需要先对数据库的性能进行监控。常见的数据库监控工具有：MySQLWorkbench、Navicat、DBeaver、DataGrip等。这些工具可以监控数据库的CPU、内存、磁盘、网络等指标，通过这些
随着互联网应用的不断发展，数据的处理与存储成为一个非常重要的环节。数据库作为数据存储的核心，需要时刻保持高效的运行状态。然而，在一些高负载的应用场景下，我们会遇到一些数据库CPU消耗过高的问题。这时候，我们需要快速定位问题SQL语句并进行优化，才能保证应用的正常运行。本文将介绍如何通过一些简单的方法快速定位数据库消耗CPU的SQL语句。监控数据库性能在实际的工作中，为了快速定位问题SQL语句，我们需要先对数据库的性能进行监控。常见的数据库监控工具有：MySQLWorkbench、Navicat、DBeaver、DataGrip等。这些工具可以监控数据库的CPU、内存、磁盘、网络等指标，通过这些
在Linux服务器中，可以通过内核调优、DPDK以及XDP等多种方式提高服务器的抗攻击能力，降低DDoS对正常服务的影响。在应用程序中，可以使用各级缓存、WAF、CDN等来缓解DDoS对应用程序的影响。但是需要注意的是，如果DDoS流量已经到达Linux服务器，那么即使应用层做了各种优化，网络服务延迟一般也会比平时大很多。因此，在实际应用中，我们通常使用Linux服务器，配合专业的流量清洗和网络防火墙设备，来缓解这个问题。除了DDoS导致的网络延迟增加，我想你一定见过很多其他原因导致的网络延迟，例如：网络传输慢导致的延迟。Linux内核协议栈数据包处理速度慢导致的延迟。应用程序数据处理速度慢造
在Linux服务器中，可以通过内核调优、DPDK以及XDP等多种方式提高服务器的抗攻击能力，降低DDoS对正常服务的影响。在应用程序中，可以使用各级缓存、WAF、CDN等来缓解DDoS对应用程序的影响。但是需要注意的是，如果DDoS流量已经到达Linux服务器，那么即使应用层做了各种优化，网络服务延迟一般也会比平时大很多。因此，在实际应用中，我们通常使用Linux服务器，配合专业的流量清洗和网络防火墙设备，来缓解这个问题。除了DDoS导致的网络延迟增加，我想你一定见过很多其他原因导致的网络延迟，例如：网络传输慢导致的延迟。Linux内核协议栈数据包处理速度慢导致的延迟。应用程序数据处理速度慢造
前言cpu使用率100%问题，是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪，最关键的是它不是必现的，有可能是系统运行了一段时间之后，在突然的某个时间点出现问题。今天特地把我和同事，之前遇到过的cpu使用率100%的问题，总结了一下，给有需要的朋友一个参数。1、一次性获取的数据太多我之前参与过餐饮相关的业务系统开发，当时我所在的团队是菜品的下游业务。当时菜品系统有菜品的更新，会发kafka消息，我们系统订阅该topic，就能获取到最近更新的菜品数据。同步菜品数据的功能，上线了一年多的时候，没有出现过什么问题。但在某一天下午，我们收到了大量CPU100%的报警邮件。追查原因之后发现，菜
前言cpu使用率100%问题，是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪，最关键的是它不是必现的，有可能是系统运行了一段时间之后，在突然的某个时间点出现问题。今天特地把我和同事，之前遇到过的cpu使用率100%的问题，总结了一下，给有需要的朋友一个参数。1、一次性获取的数据太多我之前参与过餐饮相关的业务系统开发，当时我所在的团队是菜品的下游业务。当时菜品系统有菜品的更新，会发kafka消息，我们系统订阅该topic，就能获取到最近更新的菜品数据。同步菜品数据的功能，上线了一年多的时候，没有出现过什么问题。但在某一天下午，我们收到了大量CPU100%的报警邮件。追查原因之后发现，菜
根据Gartner的最新阐释，智能运维（AIOps）意指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量（volume）、种类（variety）和速度（velocity）这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。AIOps围绕质量保障、成本管理和效率提升的基本运维场景，逐步构建智能化运维场景。在质量保障方面，保障现网稳定运行细分为异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等基本场景；在成本管理方面，细分为资源优化，容量规划，性能优化等基本场景；在效率方面，分为智能变更、智能问答，智能决策等基本场景。一、网易游戏AIOPS落地线路图2016年开始,网易游戏在AI
根据Gartner的最新阐释，智能运维（AIOps）意指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量（volume）、种类（variety）和速度（velocity）这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。AIOps围绕质量保障、成本管理和效率提升的基本运维场景，逐步构建智能化运维场景。在质量保障方面，保障现网稳定运行细分为异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等基本场景；在成本管理方面，细分为资源优化，容量规划，性能优化等基本场景；在效率方面，分为智能变更、智能问答，智能决策等基本场景。一、网易游戏AIOPS落地线路图2016年开始,网易游戏在AI
本文首发于「BY林子」，转载请参考版权声明。测试部门的存在是传统企业普遍存在的一种组织架构形式，在数字化转型的浪潮下，有不少企业在往业技融合方向转变，但测试部门完全融合到业技融合团队还是任重而道远。在这种新形势下，测试部门该如何跟业务、开发更有效的协作，是需要系统性思考的问题。本文围绕这一问题展开，尝试对测试部门的职责进行定义，内容不仅适用于传统企业中独立的测试部门或者测试团队，也适用于敏捷团队里的QA（测试角色）。01组织架构为了更好地聊职责定位，有必要先捋一下测试部门的组织架构。测试相关的组织架构常见的有以下几种情况：测试是一个独立的部门，跟开发中心或者开发部是平级的关系：这种组织架构下，
本文首发于「BY林子」，转载请参考版权声明。测试部门的存在是传统企业普遍存在的一种组织架构形式，在数字化转型的浪潮下，有不少企业在往业技融合方向转变，但测试部门完全融合到业技融合团队还是任重而道远。在这种新形势下，测试部门该如何跟业务、开发更有效的协作，是需要系统性思考的问题。本文围绕这一问题展开，尝试对测试部门的职责进行定义，内容不仅适用于传统企业中独立的测试部门或者测试团队，也适用于敏捷团队里的QA（测试角色）。01组织架构为了更好地聊职责定位，有必要先捋一下测试部门的组织架构。测试相关的组织架构常见的有以下几种情况：测试是一个独立的部门，跟开发中心或者开发部是平级的关系：这种组织架构下，
