确认 Linux 发行版

2017-12-07 tech linux 1 mins 76 字

cat /etc/issue
lsb_release -a
cat /etc/redhat-release(for redhat，Fedora)

Linux 下导入和导出.sql文件

2017-12-06 tech linux mysql 1 mins 499 字

mysqldump 导出

导出数据和表结构：

 mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql

只导出表结构

 mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名.sql

二、导入数据库

方法一：

登陆
```
 mysql -u用户名 -p密码
```
建空数据库
```
 create database abc;
```
导入数据库
- 选择数据库
```
  mysql>use abc;
```
- 设置数据库编码
```
  mysql>set names utf8;
```
- 导入数据（注意sql文件的路径）
```
  mysql>source /init.sql;
```

方法二：

mysql -u用户名 -p密码 数据库名 < 数据库名.sql

什么是 Autonomous System Number（自治系统号）

2017-12-05 tech network tech 4 mins 1616 字

简而言之：运营商之间会使用BGP（Border Gateway Protocol) 路由协议来交换各自的IP路由表，AS号就是BGP协议用来辨识邻国的一个身份证。

百度百科

全球的互联网被分成很多个 AS 自治域，每个国家的运营商、机构、甚至公司等都可以申请AS号码，AS号码是有限的，最大数目是65536。各自分配的IP地址被标清楚属于哪个AS号码，在全球互联网上，假如一封email从一个a IP地址发往另外一个b IP地址，这封email必须要知道a IP地址属于的AS号码A到b IP地址属于的AS号码 B如何走，然后就沿着这条路到达目的IP地址。这个过程叫数据包的路由，当然，过程要复杂的多。

BGP（边界网关协议）协议主要用于互联网AS（自治系统）之间的互联，BGP的最主要功能在于控制路由的传播和选择最好的路由。中国网通与中国电信都具有AS号（自治系统号），全国各大网络运营商多数都是通过BGP协议与自身的AS号来互联的。使用此方案来实现双线路需要在CNNIC（中国互联网信息中心）申请IDC自己的IP地址段和AS号，然后通过BGP协议将此段IP地址广播到网通、电信等其它的网络运营商，使用BGP协议互联后网通与电信的所有骨干路由设备将会判断到IDC机房IP段的最佳路由，以保证网通、电信用户的高速访问。

知乎

https://www.zhihu.com/question/21024981

自治系统（Autonomous System），用通俗的语言来形容，就是一个互联网的独立王国，这一个个独立王国互联起来，就组成了互联网（Internet）。

每个王国有自己独立的国号，以区别于别的王国，这个国号用自治系统号ASN（Autonomous System Number），ASN 由两个字节组成，理论上取值范围为 1- 65535，末尾的1024个ASN是私有自治号，用于王国内部的下属郡国使用，不能外泄（类似私有IP，如果不小心外泄，别人也会忽略）。

每一个互联网用户都置身于AS内，比如中国电信的AS号为 4809，那么中国电信的用户就置身于4809 的独立王国，如果用户访问的服务器也是在这个AS内，那双向的流量都在王国里来回溜达。

但如果服务器IP位于中国移动AS内，如何跨运营商访问呢？ 运营商之间会使用BGP（Border Gateway Protocol) 路由协议来交换各自的IP路由表，AS号就是BGP协议用来辨识邻国的一个身份证，同时在交换的路由表信息里，会附上各自的AS号。

既然中国电信通过BGP学习到中国移动的路由信息，就会把用户的访问请求转发给中国移动的边界路由器，既然IP包进入中国移动的地界，接下来就任由中国移动的设备来处理了，假设顺利到达服务器，回程检查客户IP，发现是电信的IP，就会转发到电信的边界路由器，并到达用户。

运营商属于合作、竞争关系，关系微妙 如果运营商之间不互联，那运营商将会变成一个个孤岛，所以需要互联链路（桥梁）将孤岛连接起来，连接起来就会产生竞争关系。蛋糕就那么大，谁多吃一口，别人就会少吃一口，所以跨运营商的流量服务不会太好，带宽不足，容易丢包，延迟大。所以对于财大气粗的公司的服务器会提供多个运营商的入口IP，依据客户端IP归属哪个运营商（AS），智能DNS Server 会返回和客户端位于相同AS的服务器IP，这样客户端访问服务器就会低延迟、低丢包、快速响应。

不光运营商可以拥有AS号，一些大型企业如 Google , Amonzon, Apple , EBay 都拥有自己的AS号，一个AS号通常足够使用，但运营商通常会有多个AS号，用于不同的独立的网络。

以北美地区为例，首次注册 ASN 的费用是 $550，其后的运营成本是每年（IPv4地址块数量＋IPv6地址块数量+1）＊$100。任何实体，只要有可以提供证明材料的合理使用需求都可以申请，并不需要一定是 ISP。

Linux系统和性能监控之CPU篇 - sanotes.net

2017-11-24 tech linux 33 mins 11702 字

编者注：本文由sanotes.net站长tonnyom在2009年8月翻译自Linux System and Performance Monitoring系列文章。本文是系列的第一篇，讲述CPU方面的性能监控。

前言: 网上其实有很多关于这方面的文章，那为什么还会有此篇呢，有这么几个原因，是我翻译的动力，第一，概念和内容虽然老套，但都讲得很透彻，而且还很全面.第二，理论结合实际，其中案例分析都不错.第三，不花哨，采用的工具及命令都是最基本的，有助于实际操作。但本人才疏学浅，译文大多数都是立足于自己对原文的理解，大家也可以自己去OSCAN上找原文，如果有什么较大出入，还望留言回复，甚是感激!

1.0 性能监控介绍

性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去除这些的过程，多数管理员相信看一些相关的”cook book”就可以实现性能优化，通常通过对内核的一些配置是可以简单的解决问题，但并不适合每个环境，性能优化其实是对OS 各子系统达到一种平衡的定义，这些子系统包括了:

CPU Memory IO Network

这些子系统之间关系是相互彼此依赖的,任何一个高负载都会导致其他子系统出现问题.比如:

大量的页调入请求导致内存队列的拥塞
网卡的大吞吐量可能导致更多的 CPU开销
大量的CPU开销又会尝试更多的内存使用请求
大量来自内存的磁盘写请求可能导致更多的 CPU 以及 IO问题

所以要对一个系统进行优化,查找瓶颈来自哪个方面是关键,虽然看似是某一个子系统出现问题,其实有可能是别的子系统导致的.

1.1 确定应用类型

基于需要理解该从什么地方来入手优化瓶颈,首先重要的一点,就是理解并分析当前系统的特点,多数系统所跑的应用类型,主要为2种:

IO Bound(译注:IO 范畴): 在这个范畴中的应用,一般都是高负荷的内存使用以及存储系统,这实际上表示IO 范畴的应用,就是一个大量数据处理的过程.IO 范畴的应用不对CPU以及网络发起更多请求(除非类似NAS这样的网络存储硬件).IO 范畴的应用通常使用CPU 资源都是为了产生IO 请求以及进入到内核调度的sleep 状态.通常数据库软件(译注:mysql,oracle等)被认为是IO 范畴的应用类型.

CPU Bound(译注:CPU 范畴): 在这个范畴中的应用,一般都是高负荷的CPU 占用. CPU 范畴的应用,就是一个批量处理CPU 请求以及数学计算的过程.通常web server,mail server,以及其他类型服务被认为是CPU 范畴的应用类型.

1.2 确定基准线统计

系统利用率情况,一般随管理员经验以及系统本身用途来决定.唯一要清楚的就是,系统优化希望达成什么效果,以及哪些方面是需要优化,还有参考值是什么?因此就建立一个基准线,这个统计数据必须是系统可用性能状态值,用来比较不可用性能状态值.

在以下例子中,1个系统性能的基准线快照,用来比较当高负荷时的系统性能快照.

# vmstat 1

procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
0 138592 17932 126272 214244 0 0 1 18 109 19 2 1 1 96
0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 105 46 0 1 0 99
0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 198 62 40 14 0 45
0 138592 17932 126272 214244 0 0 0 0 117 49 0 0 0 100
0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 176 220 938 3 4 13 80
0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 358 1522 8 17 0 75
0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 368 1447 4 24 0 72
0 138592 17924 126272 214244 0 0 0 0 352 1277 9 12 0 79

# vmstat 1
procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
0 145940 17752 118600 215592 0 1 1 18 109 19 2 1 1 96
0 145940 15856 118604 215652 0 0 0 468 789 108 86 14 0 0
0 146208 13884 118600 214640 0 360 0 360 498 71 91 9 0 0
0 146388 13764 118600 213788 0 340 0 340 672 41 87 13 0 0
0 147092 13788 118600 212452 0 740 0 1324 620 61 92 8 0 0
0 147360 13848 118600 211580 0 720 0 720 690 41 96 4 0 0
0 147912 13744 118192 210592 0 720 0 720 605 44 95 5 0 0
0 148452 13900 118192 209260 0 372 0 372 639 45 81 19 0 0
0 149132 13692 117824 208412 0 372 0 372 457 47 90 10 0 0

从上面第一个结果可看到,最后一列(id) 表示的是空闲时间,我们可以看到,在基准线统计时,CPU 的空闲时间在79% - 100%.在第二个结果可看到,系统处于100%的占用率以及没有空闲时间.从这个比较中,我们就可以确定是否是CPU 使用率应该被优化.

2.0 安装监控工具

多数 nix系统都有一堆标准的监控命令.这些命令从一开始就是nix 的一部分.Linux 则通过基本安装包以及额外包提供了其他监控工具,这些安装包多数都存在各个Linux 发布版本中.尽管还有其他更多的开源以及第三方监控软件,但本文档只讨论基于Linux 发布版本的监控工具.

本章将讨论哪些工具怎样来监控系统性能.

工具描述 Base 是否在软件源仓库中 vmstat all purpose performance tool yes yes mpstat provides statistics per CPU no yes sar all purpose performance monitoring tool no yes iostat provides disk statistics no yes netstat provides network statistics yes yes dstat monitoring statistics aggregator no in most distributions iptraf traffic monitoring dashboard no yes netperf Network bandwidth tool no In some distributions ethtool reports on Ethernet interface configuration yes yes iperf Network bandwidth tool no yes tcptrace Packet analysis tool no yes

3.0 CPU 介绍

CPU 利用率主要依赖于是什么资源在试图存取.内核调度器将负责调度2种资源种类:线程(单一或者多路)和中断.调度器去定义不同资源的不同优先权.以下列表从优先级高到低排列:

Interrupts(译注:中断) - 设备通知内核,他们完成一次数据处理的过程.例子,当一块网卡设备递送网络数据包或者一块硬件提供了一次IO 请求.

Kernel(System) Processes(译注:内核处理过程) - 所有内核处理过程就是控制优先级别.

User Processes(译注:用户进程) - 这块涉及”userland”.所有软件程序都运行在这个user space.这块在内核调度机制中处于低优先级.

从上面,我们可以看出内核是怎样管理不同资源的.还有几个关键内容需要介绍,以下部分就将介绍context(译注:上下文切换),run queues(译注:运行队列)以及utilization(译注:利用率).

3.1 上下文切换

多数现代处理器都能够运行一个进程(单一线程)或者线程.多路超线程处理器有能力运行多个线程.然而,Linux 内核还是把每个处理器核心的双核心芯片作为独立的处理器.比如,以Linux 内核的系统在一个双核心处理器上,是报告显示为两个独立的处理器.

一个标准的Linux 内核可以运行50 至 50,000 的处理线程.在只有一个CPU时,内核将调度并均衡每个进程线程.每个线程都分配一个在处理器中被开销的时间额度.一个线程要么就是获得时间额度或已抢先获得一些具有较高优先级(比如硬件中断),其中较高优先级的线程将从区域重新放置回处理器的队列中.这种线程的转换关系就是我们提到的上下文切换.

每次内核的上下文切换,资源被用于关闭在CPU寄存器中的线程和放置在队列中.系统中越多的上下文切换,在处理器的调度管理下,内核将得到更多的工作.

3.2 运行队列

每个CPU 都维护一个线程的运行队列.理论上,调度器应该不断的运行和执行线程.进程线程不是在sleep 状态中(译注:阻塞中和等待IO中)或就是在可运行状态中.如果CPU 子系统处于高负荷下,那就意味着内核调度将无法及时响应系统请求.导致结果,可运行状态进程拥塞在运行队列里.当运行队列越来越巨大,进程线程将花费更多的时间获取被执行.

比较流行的术语就是”load”,它提供当前运行队列的详细状态.系统 load 就是指在CPU 队列中有多少数目的线程,以及其中当前有多少进程线程数目被执行的组合.如果一个双核系统执行了2个线程,还有4个在运行队列中,则 load 应该为 6. top 这个程序里显示的load averages 是指1,5,15 分钟以内的load 情况.

3.3 CPU 利用率

CPU 利用率就是定义CPU 使用的百分比.评估系统最重要的一个度量方式就是CPU 的利用率.多数性能监控工具关于CPU 利用率的分类有以下几种:

User Time(译注:用户进程时间) - 关于在user space中被执行进程在CPU 开销时间百分比.

System Time(译注:内核线程以及中断时间) - 关于在kernel space中线程和中断在CPU 开销时间百分比.

Wait IO(译注:IO 请求等待时间) - 所有进程线程被阻塞等待完成一次IO 请求所占CPU 开销idle的时间百分比.

Idle(译注:空闲) - 一个完整空闲状态的进程在CPU 处理器中开销的时间百分比.

4.0 CPU 性能监控

理解运行队列,利用率,上下文切换对怎样CPU 性能最优化之间的关系.早期提及到,性能是相对于基准线数据的.在一些系统中,通常预期所达到的性能包括:

Run Queues - 每个处理器应该运行队列不超过1-3 个线程.例子,一个双核处理器应该运行队列不要超过6 个线程.

CPU Utiliation - 如果一个CPU 被充分使用,利用率分类之间均衡的比例应该是

65% - 70% User Time 30% - 35% System Time 0% - 5% Idle Time

Context Switches - 上下文切换的数目直接关系到CPU 的使用率,如果CPU 利用率保持在上述均衡状态时,大量的上下文切换是正常的.

很多Linux 上的工具可以得到这些状态值,首先就是 vmstat 和 top 这2个工具.

4.1 vmstat 工具的使用

vmstat 工具提供了一种低开销的系统性能观察方式.因为 vmstat 本身就是低开销工具,在非常高负荷的服务器上,你需要查看并监控系统的健康情况,在控制窗口还是能够使用vmstat 输出结果.这个工具运行在2种模式下:average 和 sample 模式.sample 模式通过指定间隔时间测量状态值.这个模式对于理解在持续负荷下的性能表现,很有帮助.下面就是

vmstat 运行1秒间隔的示例:

vmstat 1

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- ----cpu----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 5 26 7 14 4 1 95 0
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 0 24 1021 64 1 1 98 0
0 0 104300 16800 95328 72200 0 0 0 0 1009 59 1 1 98 0

> Table 1: The vmstat CPU statistics
> Field Description
> r The amount of threads in the run queue. These are threads that are runnable, but the CPU is not available to execute them.
> 当前运行队列中线程的数目.代表线程处于可运行状态,但CPU 还未能执行.
> b This is the number of processes blocked and waiting on IO requests to finish.
> 当前进程阻塞并等待IO 请求完成的数目
> in This is the number of interrupts being processed.
> 当前中断被处理的数目
> cs This is the number of context switches currently happening on the system.
> 当前kernel system中,发生上下文切换的数目
> us This is the percentage of user CPU utilization.
> CPU 利用率的百分比
> sys This is the percentage of kernel and interrupts utilization.
> 内核和中断利用率的百分比
> wa This is the percentage of idle processor time due to the fact that ALL runnable threads are blocked waiting on IO.
> 所有可运行状态线程被阻塞在等待IO 请求的百分比
> id This is the percentage of time that the CPU is completely idle.
> CPU 空闲时间的百分比

4.2 案例学习:持续的CPU 利用率

在这个例子中,这个系统被充分利用

vmstat 1

procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
0 206564 15092 80336 176080 0 0 0 0 718 26 81 19 0 0
0 206564 14772 80336 176120 0 0 0 0 758 23 96 4 0 0
0 206564 14208 80336 176136 0 0 0 0 820 20 96 4 0 0
0 206956 13884 79180 175964 0 412 0 2680 1008 80 93 7 0 0
0 207348 14448 78800 175576 0 412 0 412 763 70 84 16 0 0
0 207348 15756 78800 175424 0 0 0 0 874 25 89 11 0 0
0 207348 16368 78800 175596 0 0 0 0 940 24 86 14 0 0
0 207348 16600 78800 175604 0 0 0 0 929 27 95 3 0 2
0 207348 16976 78548 175876 0 0 0 2508 969 35 93 7 0 0
0 207348 16216 78548 175704 0 0 0 0 874 36 93 6 0 1
0 207348 16424 78548 175776 0 0 0 0 850 26 77 23 0 0
0 207348 17496 78556 175840 0 0 0 0 736 23 83 17 0 0
0 207348 17680 78556 175868 0 0 0 0 861 21 91 8 0 1

根据观察值,我们可以得到以下结论:

1,有大量的中断(in) 和较少的上下文切换(cs).这意味着一个单一的进程在产生对硬件设备的请求.

2,进一步显示某单个应用,user time(us) 经常在85%或者更多.考虑到较少的上下文切换,这个应用应该还在处理器中被处理.

3,运行队列还在可接受的性能范围内,其中有2个地方,是超出了允许限制.

4.3 案例学习:超负荷调度

在这个例子中,内核调度中的上下文切换处于饱和

vmstat 1

procs memory swap io system cpu
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy wa id
1 207740 98476 81344 180972 0 0 2496 0 900 2883 4 12 57 27
1 207740 96448 83304 180984 0 0 1968 328 810 2559 8 9 83 0
1 207740 94404 85348 180984 0 0 2044 0 829 2879 9 6 78 7
1 207740 92576 87176 180984 0 0 1828 0 689 2088 3 9 78 10
0 207740 91300 88452 180984 0 0 1276 0 565 2182 7 6 83 4
1 207740 90124 89628 180984 0 0 1176 0 551 2219 2 7 91 0
2 207740 89240 90512 180984 0 0 880 520 443 907 22 10 67 0
3 207740 88056 91680 180984 0 0 1168 0 628 1248 12 11 77 0
2 207740 86852 92880 180984 0 0 1200 0 654 1505 6 7 87 0
1 207740 85736 93996 180984 0 0 1116 0 526 1512 5 10 85 0
1 207740 84844 94888 180984 0 0 892 0 438 1556 6 4 90 0

根据观察值,我们可以得到以下结论:

1,上下文切换数目高于中断数目,说明kernel中相当数量的时间都开销在上下文切换线程.

2,大量的上下文切换将导致CPU 利用率分类不均衡.很明显实际上等待io 请求的百分比(wa)非常高,以及user time百分比非常低(us).

3,因为CPU 都阻塞在IO请求上,所以运行队列里也有相当数目的可运行状态线程在等待执行.

4.4 mpstat 工具的使用

如果你的系统运行在多处理器芯片上,你可以使用 mpstat 命令来监控每个独立的芯片.Linux 内核视双核处理器为2 CPU’s,因此一个双核处理器的双内核就报告有4 CPU’s 可用.

mpstat 命令给出的CPU 利用率统计值大致和 vmstat 一致,但是 mpstat 可以给出基于单个处理器的统计值.

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain) 05/23/2006

17:31 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
17:32 PM all 0.00 0.00 3.19 96.53 13.27
17:32 PM 0 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
17:32 PM 1 1.12 0.00 12.73 86.15 13.27
17:32 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
17:32 PM 3 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00

4.5 案例学习: 未充分使用的处理量

在这个例子中,为4 CPU核心可用.其中2个CPU 主要处理进程运行(CPU 0 和1).第3个核心处理所有内核和其他系统功能(CPU 3).第4个核心处于idle(CPU 2).

使用 top 命令可以看到有3个进程差不多完全占用了整个CPU 核心.

# top -d 1
top - 23:08:53 up 8:34, 3 users, load average: 0.91, 0.37, 0.13
Tasks: 190 total, 4 running, 186 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 75.2% us, 0.2% sy, 0.0% ni, 24.5% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0%
si
Mem: 2074736k total, 448684k used, 1626052k free, 73756k buffers
Swap: 4192956k total, 0k used, 4192956k free, 259044k cached

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
15957 nobody 25 0 2776 280 224 R 100 20.5 0:25.48 php
15959 mysql 25 0 2256 280 224 R 100 38.2 0:17.78 mysqld
15960 apache 25 0 2416 280 224 R 100 15.7 0:11.20 httpd
15901 root 16 0 2780 1092 800 R 1 0.1 0:01.59 top
1 root 16 0 1780 660 572 S 0 0.0 0:00.64 init

# mpstat –P ALL 1
Linux 2.4.21-20.ELsmp (localhost.localdomain) 05/23/2006

05:17:31 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:32 PM all 81.52 0.00 18.48 21.17 130.58
05:17:32 PM 0 83.67 0.00 17.35 0.00 115.31
05:17:32 PM 1 80.61 0.00 19.39 0.00 13.27
05:17:32 PM 2 0.00 0.00 16.33 84.66 2.01
05:17:32 PM 3 79.59 0.00 21.43 0.00 0.00

05:17:32 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:33 PM all 85.86 0.00 14.14 25.00 116.49
05:17:33 PM 0 88.66 0.00 12.37 0.00 116.49
05:17:33 PM 1 80.41 0.00 19.59 0.00 0.00
05:17:33 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:33 PM 3 83.51 0.00 16.49 0.00 0.00

05:17:33 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:34 PM all 82.74 0.00 17.26 25.00 115.31
05:17:34 PM 0 85.71 0.00 13.27 0.00 115.31
05:17:34 PM 1 78.57 0.00 21.43 0.00 0.00
05:17:34 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:34 PM 3 92.86 0.00 9.18 0.00 0.00

05:17:34 PM CPU %user %nice %system %idle intr/s
05:17:35 PM all 87.50 0.00 12.50 25.00 115.31
05:17:35 PM 0 91.84 0.00 8.16 0.00 114.29
05:17:35 PM 1 90.82 0.00 10.20 0.00 1.02
05:17:35 PM 2 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
05:17:35 PM 3 81.63 0.00 15.31 0.00 0.00

你也可以使用 ps 命令通过查看 PSR 这列，检查哪个进程在占用了哪个CPU.

# while :; do ps -eo pid,ni,pri,pcpu,psr,comm | grep 'mysqld'; sleep 1;
done
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 15 86.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 94.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 96.6 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 98.0 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 98.8 3 mysqld
PID NI PRI %CPU PSR COMMAND
15775 0 14 99.3 3 mysqld

4.6 结论

监控 CPU 性能由以下几个部分组成:

1,检查system的运行队列,以及确定不要超出每个处理器3个可运行状态线程的限制.

2,确定CPU 利用率中user/system比例维持在70/30

3,当CPU 开销更多的时间在system mode,那就说明已经超负荷并且应该尝试重新调度优先级

4,当I/O 处理得到增长,CPU 范畴的应用处理将受到影响

原文：http://www.sanotes.net/html/y2009/370.html

Go 定时器

2017-11-16 tech go 1 mins 391 字

Go有一个package名字叫time，通过这个package可以很容易的实现与时间有关的操作。time package中有一个ticker结构，可以实现定时任务。

func main(){
    var ticker *time.Ticker = time.NewTicker(1 * time.Second)

    go func() {
        for t := range ticker.C {
            fmt.Println("Tick at", t)
        }
    }()

    time.Sleep(time.Second * 5)  
    ticker.Stop()     
    fmt.Println("Ticker stopped")
}

上面的打印方法会每隔一分钟把当前时间打印出来。修改间隔时间和要执行的函数，就能实现定时任务。

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