一个线上环境的具体使用jstack,jps等命令定位问题的例子
对于运行在 VPS 或公有云虚拟机上的 Java 站点而言,性能问题尤其是高 CPU 占用是站长经常遇到的挑战。当应用卡死或响应缓慢时,我们不能贸然重启,而是需要快速定位根源。jps 和 jstack 是 JDK 自带的两个强大工具,它们能...
对于运行在 VPS 或公有云虚拟机上的 Java 站点而言,性能问题尤其是高 CPU 占用是站长经常遇到的挑战。当应用卡死或响应缓慢时,我们不能贸然重启,而是需要快速定位根源。jps 和 jstack 是 JDK 自带的两个强大工具,它们能...
对于运行在VPS或云虚拟机上的Java应用来说,合理设置线程池大小是性能优化的关键一步。线程池设置得太小会导致任务排队和处理速度慢(线程饥饿),设置得太大则会浪费系统资源,增加线程上下文切换的开销,反而降低性能。 科学设置线程池大小的核心原...
在构建高性能的AI检索系统时,向量数据库(如Milvus、Pinecone或Weaviate)的分片(Sharding)策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上,实现查询的并行化,从而提高检索速...
在高性能AI基础设施中,多GPU并行技术是提升模型检索(如向量搜索、大模型推理)吞吐量和降低延迟的关键。然而,当我们将模型或数据进行分片(Sharding)部署到多个GPU上时,一个不可避免的性能瓶颈随之而来:结果分片同步和聚合的延迟损耗。...
在AI基础设施中,特别是进行大规模向量相似性搜索时,使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而,当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时,索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限(如24GB、80GB)。这时,一个核心的工程问题是:...
对于个人站长来说,购买VPS后最担心的问题之一就是“资源超售”(Overcommitment),即物理母机上塞入了过多的虚拟机,导致性能下降,也就是遇到了“吵闹的邻居”(Noisy Neighbors)。由于我们无法直接登录母机查看,因此必...
许多个人站长在选择公有云的入门级VPS或虚拟机时,会遇到所谓的“突发型实例”或“共享型实例”(例如阿里云的T5/T6系列,AWS的T系列)。这些实例通常价格低廉,但它们在CPU使用上有一套特殊的机制——CPU信用积分(CPU Credit)...
对于个人站长而言,选择公有云或 VPS 时,最担心的问题之一就是主机提供商过度超售资源,导致你的虚拟机(VM)性能不稳定,这就是所谓的“吵闹的邻居”(Noisy Neighbor)问题。尤其在 CPU 密集型任务中,如果邻居占用了大量 CP...
vLLM因其出色的GPU吞吐量而闻名,但在某些场景下(如本地开发、功能测试或资源受限的环境),用户可能需要在纯CPU上运行vLLM服务。虽然性能远不如GPU,但通过正确的配置,我们依然可以利用vLLM的简洁API和高效加载机制在CPU上启动...
在深度学习模型训练中,GPU的计算速度远超CPU的数据准备和I/O速度。如果数据加载跟不上GPU的消费速度,就会出现“GPU饥饿”(GPU Starvation),导致GPU资源闲置,浪费了昂贵的计算时间。本文将深入探讨PyTorch中配置...