MySQL CPU占用过高问题分析与优化指南

Doris集群中，FE（前端）和BE（后端）分别承担存储元数据、处理查询请求及规划计划的角色。尽管大部分资源集中在BE，但线上FE偶尔出现内存过高问题。此类问题难以在线下复现，因此需要使用JVM内存分析工具，如jmap和arthas，来深入分析FE进程。

在使用Microsoft SQL Server（MSSQL）数据库时，经常会遇到CPU或内存占用过高的情况，这可能会显著影响系统的性能和稳定性。将介绍如何快速定位导致MSSQL CPU占用率高的SQL语句，并提供优化建议。首先，通过SQL Server Management Studio (SSMS)的活动监视器，可以查看并分析消耗CPU最多的查询，进而优化查询效率。其次，利用T-SQL查询可以识别和分析过去执行时间中CPU使用量最高的SQL语句，从而改进数据库性能。

Doris集群的角色分为前端（FE）和后端（BE）。在存储层面，FE负责存储和维护集群的元数据；在计算方面，FE负责接收和解析用户的查询请求，规划查询计划，并调度查询结果。BE负责主要的数据存储和计算，并执行分布式查询。尽管Doris的主要内存和CPU使用集中在BE，但在线上环境中偶尔也会出现FE内存使用过高的问题，特别是难以在线下复现的情况。因此，我们需要通过分析线上FE进程的内存情况来定位问题。由于FE基于Java编写，解决方法涉及如何分析FE的JVM内存。常用的JVM内存分析工具包括jmap和arthas。

Oracle 性能调优的老大难问题之一，非CPU 高占用莫属。你也遇到过，明明 SQL 不多，系统却卡得飞起。嗯，率是某两个远程会话在疯狂拉 CPU。用top一看，47%、40%的进程赫然在列。这篇文章就挺实用，讲清楚了问题怎么排、用什么工具定位，还有具体的优化建议，像SQL 语句调优、数据库参数调整这些都覆盖到了。一步步跟着来，别说问题了，顺便技能还能涨一截。

最近在处理MySQL高CPU问题时，我们采取了一些措施来诊断和解决。通过分析数据库的查询和索引使用情况，我们发现了一些潜在的优化空间。调整了一些配置参数，例如增加了缓冲区大小和优化了查询语句的性能。经过这些调整，MySQL的CPU负载得到了显著的改善。我们还持续监控系统以确保问题不再出现。

YARN 的内存和 CPU 怎么配，真的是个细活儿。配置得好，任务跑得顺；配错了，不是 OOM 就是跑得像蜗牛。我最近翻到一篇挺实用的配置指南，讲得蛮细，尤其适合经常折腾大数据集群的你。 YARN 的资源调度机制里，Container就是分配的基本单位，既管内存也管 CPU。要搞清楚内存怎么分，得预留一点给系统，不然节点都卡死就尴尬了。文章还列了一张预留内存的对照表，挺贴心。 比如说，你有台 128GiB 内存的机器，得先预留 24GiB 出来。剩下的 104GiB 怎么用？文里给了个公式，照着算就行：containers = min(2 * CORES, 1.8 * DISKS, (RAM-

Windows 命令窗口默认字符集是 cp850 或者 gbk，字符显示经常出问题，尤其是中文。你在用 MySQL 的时候如果不注意字符集设置，输出就一堆问号，挺影响效率的。在命令行里加上--default-character-set=gbk基本能大部分显示问题。如果你选的是 cp850，那得再加个--character-sets-dir=C:/MySQL/share/characters。别嫌麻烦，设一次省不少事。要是你要批量改字符集，推荐你看看MySQL 批量修改字符集那篇文章，讲得挺细的。还有字符集转换、乱码、甚至 Oracle、Sybase、Informix 这些数据库的字符集调整方法

电子书《MySQL排错指南》的优化建议。

在大数据领域，Hadoop 集群的性能优化常常是一个头疼的问题，尤其是当java占用率飙升时，容易影响集群的整体性能。你会发现，Java的占用率高达 99.99%，这时需要优化内存配置、调整垃圾回收策略，或者查看是否存在过度的线程数或错误的配置文件。Hadoop调优有多细节，但最关键的是了解你集群的实际需求，避免无谓的资源浪费。此外，集群资源调优的思路比较统一，不妨结合一些相关的资源，比如Hadoop 集群优化指南、大数据性能调优技巧，这些资料可以给你带来一些启发。，优化Java占用率的核心是不断测试、调整，并确保各项服务的负载均衡。需要注意的是，不同版本的Hadoop会有所差异，调优时要针对