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pyton服务进程CPU占用率高问题定位、分析

混合场景压测时，发现通过增加线程数、扩容被测服务数量等，服务整体吞吐量最大到TPS 1.6万左右，不会随着线程的增加、服务容器数量增加而增长，且增加线程后，接口耗时开始增加。redis分片带宽调整后，回归压测，确认服务吞吐量上来了（QPS 29000，预期QPS 20000，已满足预期），接口耗时在100ms内，各服务资源使用正常。经排查，发现redis集群（共8个分片）的其中一个分片带宽比其他7个分片，出网带宽要高90MB。通过断点日志打印，发现耗时超过200ms的为redis查询key的操作。

参考下图，Latency time - Connection time 值较大（20000ms以上），可以判定时间主要消耗在服务层，需要进一步分析。问题现象：近期发现每晚跑的定时压测任务，压测结果中，各接口耗时变高（原来99耗时20秒)。发现 Latency time 延迟时间较高，Connection time 建立连接时间 较小。Connection time 建立连接时间。Latency time 延迟时间。

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