cpu高分析方法

1、[root@cc-ful2-01 ~]# top

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND                                                                                        

31058 was2      15   0  747m 431m  32m S    6  2.7  86:45.18 java                                                                                           

 3801 was2      22   0 1600m 1.5g  34m S    1  9.4 118:51.46 java                                                                                            

 7839 was1      16   0 1440m 1.2g  33m S    1  7.5  25:45.03 java                                                                                           

 2200 was2      17   0  898m 829m  33m S    0  5.1 135:25.05 java

2、[root@cc-ful2-01 ~]# ps -eo user,pid,tid,pcpu -T|grep PID|sort -rn +3|head -50

was1      1426  9345  0.0

was1      1426  9134  0.0

was1      1426  8963  0.0

was1      1426  8875  0.0

 

3、strace -o a.strace -f -F -p 9345 -p 9143 -p 8963

strace 跟踪操作系统进程,查看是否有读写操作和SystemOut或者SystemErr等关键词

-f :除了跟踪当前进程外,还跟踪其子进程。
  -o file :将输出信息写到文件file中,而不是显示到标准错误输出(stderr)。
  -p pid :绑定到一个由pid对应的正在运行的进程。此参数常用来调试后台进程。

-F 尝试跟踪vfork调用.在-f时,vfork不被跟踪.

4、 kill -3 pid

生成core dump,文件名称类似于 javacore.20100226.152745.11570.txt
5、select to_char('9345','xxxxxxx') from dual   (词句需要在数据库环境执行,例如在PL/SQL工具下执行)

将第3步得到的TID 转换成16进制
6、用第5步得到的16进制数去 core dump里找到该子线程为何消耗CPU
关键字 native ID: 具体方法参考"中间件/酒店hisejb CPU消耗较高的问题"

7、查找资料、联系业务使用的插件,确认故障线程所做操作由何原因导致


8、 jstack 30420 | less,然后查找 nid=0x44bf,哦,找到了

9、pstack <pid>

10、ps -Lf  pid|sort -rn +4|head -10|more

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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