运维管理
Workbench 的运维功能 支持可视化地为 Linux实例上的 Java应用新增...更多信息，请参见 Java堆分析 和 Java线程栈分析。操作类型选择 JperfDump：直接下载分析结果至本地，然后通过浏览器打开浏览。且历史列表仅支持展示最新一次的运维任务。
JMeter多个线程组的使用说明
设置多线程组并行或串行 如果JMeter脚本中包含多个主线程组（Thread Group），您可以参照以下说明设置多线程组的并行和串行关系。PTS施压配置中的 循环次数 会覆盖所有的线程组，而 压测时长 如果到达，整个压测都会停止。多线程组并行 多...
JMeter多个线程组的使用说明
设置多线程组并行或串行 如果JMeter脚本中包含多个主线程组（Thread Group），您可以参照以下说明设置多线程组的并行和串行关系。PTS施压配置中的 循环次数 会覆盖所有的线程组，而 压测时长 如果到达，整个压测都会停止。多线程组并行 多...
线程分析
线程分析功能提供线程粒度的CPU耗时和每类线程数量的统计，并且每5分钟记录一次线程的方法栈并聚合，可真实还原代码执行过程，帮助您快速定位线程问题。当发现集群的CPU使用率过高，或者出现大量慢方法时，可以通过线程分析功能找到消耗CPU...
应用模板
阿里云基因分析平台设计批量模式，不借助编程方式，通过控制台页面帮助用户一次性配置和运行多样本的分析任务，其核心是应用的批量运行模板。在应用的输入输出中，使用 实体表达式 来替代具体的数据，即可创建应用的运行模板。使用模板进行...
友盟数据分析
U-DOP数据开放平台不仅仅为您提供了U-App的统计明细数据，同时包含了多主题的分析模板和可订阅的数据包，通过任务引导式教您深度挖掘数据中的业务信息。您可以通过阿里云数据湖分析DLA的数据订阅功能对原始明细log数据进行查询和分析。开通...
高斯混合模型预测
组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。具体配置方法，详情请参见 附录：如何预估资源的使用量。单个节点内存大小，单位M 取值范围为1024 MB~...
DBSCAN预测
组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。具体配置方法，详情请参见 附录：如何预估资源的使用量。单个节点内存大小，单位M 取值范围为1024 MB~...
局部异常因子异常检测
组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 节点个数，与参数 单个节点内存大小 配对使用，正整数。范围[1,9999]。单个节点内存大小，单位M 单个节点内存大小，单位MB，正整数。范围[1024,64*1024]。方式二：...
测试工具
SysBench工具介绍 SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具，用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现，快速了解数据库系统的性能。安装方法 下载并安装SysBench。wget-c ...
常见问题
spark.sql.hive.outputCommitterClass=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter spark.sql.sources.outputCommitterClass=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output....，来查找系统中使用最多线程的进程是什么...
线程分析
线程分析功能提供线程粒度的CPU耗时和每类线程数量的统计，并且每5分钟记录一次线程的方法栈并聚合，可真实还原代码执行过程，帮助您快速定位线程问题。当发现集群的CPU使用率过高，或者出现大量慢方法时，可以通过线程分析功能找到消耗CPU...
线程分析
线程分析功能提供线程粒度的CPU耗时和每类线程数量的统计，并且每5分钟记录一次线程的方法栈并聚合，可真实还原代码执行过程，帮助您快速定位线程问题。当发现集群的CPU使用率过高，或者出现大量慢方法时，可以通过线程分析功能找到消耗CPU...
并发导出数据
指定客户端多线程的并发数量。建议和客户端的CPU核数一致，避免客户端压力太大，影响查询性能。final Semaphore semaphore=new Semaphore(cpuProcessors);获取sessionId和本次请求支持的最大并发数。ComputeSplitsRequest ...
概述
功能优势 数据填报是指0代码在线数据收集工具，用于用户一站式完成自定义表单、智能数据上报、数据统计和分析：一站式：一站式完成数据收集、数据建模、数据分析和可视化结果呈现。简单易用：0代码搭建表单，提供丰富的组件，降低门槛，...
快速入门Java线程栈分析
本文将演示如何通过ATP的Java线程栈分析功能，分析Java应用中线程的运行情况。1.生成数据源，上传到ATP a.用户可以通过JDK中自带的jstack命令创建Java应用的线程快照，如下：#生成线程快照并输出到 jstack.log$jstack<进程号>>jstack.log b...
Java线程栈分析
Java线程栈分析 对栈日志进行分析，聚合成调用火焰图，帮助用户快速定位热点方法和最深的调用栈。Java线程栈分析提供种类丰富的过滤、查找能力，帮助用户筛选可疑线程。除此之外，Java线程栈分析还可以根据线程名自动聚合出线程池，帮助...
Arthas诊断（新版）
线程耗时分析 线程耗时分析支持显示该应用的所有线程和查看线程的堆栈信息，帮助您快速定位耗时较高的线程。在Arthas诊断页面，单击 线程耗时分析 页签。线程耗时分析 页签会实时获取当前JVM进程的线程耗时情况，并将相似线程聚合。单击...
应用场景
写密集、统计和分析型工作 Cassandra是为优异的写吞吐量而特别优化的，能够支持很高的多客户线程并发写性能和突发的峰值，这些特性使得Cassandra能够很好支持写多于读的场景，例如用户状态更新、社交网络、建议/评价以及应用统计等。...
什么是应用防护
应用行为分析 应用分析功能通过对接入的应用程序进行实时监测、收集和分析应用程序的行为数据，并生成报告和可视化展示，可以帮助您了解应用的攻防详情，进行系统安全加固。弱点检测 下表介绍应用防护可检测的应用弱点类型及相关修复建议。...
可观测性体系概述
阿里云Kubernetes监控基于eBPF技术，结合阿里云Prometheus容器监控，最终整合了指标监控、应用链路追踪、日志分析和事件监控等多种功能，提供Kubernetes集群一站式可观测性产品。使ACK集群具备网络监控、架构可视化感知等能力。为IT开发和...
成本可视化
分析和预测成本趋势 分析成本不仅要针对已经过去的历史周期，还应该对未来可能发生的成本进行预测分析，定期分析预测成本，有助于做好预算管理和财务规划。使用 成本预测 工具，支持在预算管理和成本分析两个场景中的预测。在预算管理中...
功能特性
线程分析 提供线程粒度的CPU耗时和每类线程数量的统计，可真实还原代码执行过程，当发现集群的CPU使用率过高，或者出现大量慢方法时，可以通过线程分析功能找到消耗CPU最多的线程或方法。日志分析 配合业务日志，精准定位业务异常。Arthas...
功能特性
语句分析类报表 从SQL语句分析、失败语句分析、SQL语句变化趋势、审计趋势分析和执行次数最多SQL模板分析5个维度分析和展示当前语句类的信息。会话分析类报表 包含新增会话分析、失败会话分析、并发会话分析和会话数量变化趋势分析4张报表...
弹性并行查询（Elastic Parallel Query）常见问题
本文档介绍了弹性并行查询（Elastic Parallel Query）的常见问题。PolarDB读写集群地址是否可以通过hint...并行查询导致更多线程频繁查询同一颗btree，构建的hash index会有反复失效和并发争抢问题，查询性能是可能变差的。详情请参考 概述。
发送消息（多线程）
您可以在服务器上（或者多台服务器）部署多个生产者和消费者实例，也可以在同一个生产者或消费者实例里采用多线程发送或接收消息，从而提高消息发送或接收TPS。重要 请避免为每个线程创建一个客户端实例。顺序消息不建议使用多线程发送。云...
发送消息（多线程）
您可以在服务器上（或者多台服务器）部署多个生产者和消费者实例，也可以在同一个生产者或消费者实例里采用多线程发送或接收消息，从而提高消息发送或接收 TPS 的能力。请避免为每个线程创建一个客户端实例。在多线程之间共享 Producer 的...
应用概述
线程分析 提供线程粒度的CPU耗时和每类线程数量的统计，可真实还原代码执行过程，当发现集群的CPU使用率过高，或者出现大量慢方法时，可以通过线程分析功能找到消耗CPU最多的线程或方法。Arthas诊断 利用字节码增强技术，可以在不重启JVM...
DLA Lakehouse实时入湖
在Lakehouse技术中，⾮常关键的技术就是多版本的⽂件管理协议，它提供⼊湖和分析过程中的增量数据实时写⼊、ACID事务和多版本、小⽂件⾃动合并优化、元信息校验和⾃动进化、⾼效的列式分析格式、⾼效的索引优化、超⼤分区表存储等能⼒。...
什么是应用诊断分析平台ATP
阿里云应用诊断分析平台（Application Troubleshooting Platform，ATP）是一款分析功能丰富、诊断能力完备的平台，它可以帮助用户高效定位应用的性能问题、异常行为、程序崩溃等问题。Java堆分析 虽然Java拥有高效的垃圾回收机制，开发人员...
线程状态
Java线程和对应的操作系统线程的具体状态的含义。每个Java线程都1:1对应操作系统的原生线程，所以线程状态又分为 Java线程状态 和 操作系统线程状态。注意，由于JVM对OS线程也做了简单的抽象，所以它可以识别出一些JVM的特性（比如当前OS...
质检规则配置
客服检测模型：通过系统内置的算法模型进行分析，无需配置，目前可检测的类型有：反问反怼、引导投诉、推诿、辱骂 该模型需要客服和客户的多轮对话数据进行分析，目前检测的角色是客服。反问反怼:客服：我不是跟你说了吗 客服：难道你不...
常数吞吐量分布式使用示例
常见应用场景 通常配置吞吐量控制时，您可以选择Sampler维度或线程组维度（多线程组即全场景维度）即可，不推荐使用其他过于复杂的场景。以下示例中使用了2台施压机IP，线程组总并发100，目标吞吐量每分钟100。Sampler吞吐量控制的实现 ...
常数吞吐量分布式使用示例
常见应用场景 通常配置吞吐量控制时，您可以选择Sampler维度或线程组维度（多线程组即全场景维度）即可，不推荐使用其他过于复杂的场景。以下示例中使用了2台施压机IP，线程组总并发100，目标吞吐量每分钟100。Sampler吞吐量控制的实现 ...
关闭计算节点的CPU超线程
方式 优点 缺点 设置nr_cpu lscpu 和 cpuid 等命令返回看到的内部实际使用CPU数就是物理CPU数，不会看到offline的vCPU，基本达到关闭超线程的效果和CPU核数显示。一旦设置了nr_cpus=实例规格vCPU/2，offline的一半vCPU在实例运行的情况下...
【通知】性能增强型实例降价
性能增强型实例不仅可以为您的Redis服务性能带来质的飞跃，还能大大降低业务开发成本，您可以查看 多线程性能增强 和 数据结构模块集成 了解性能增强型实例的详细信息和使用场景。购买方式 创建性能增强型实例的方式请参见 步骤1：创建实例...
Tair助力厦门真有趣游戏业务从容应对流量洪峰
内核优势助力业务高速访问：云数据库 Redis 版 实例采用与原生Redis相同的单线程模型，而 Tair 内存型采用多线程模型，由IO线程、Worker线程和辅助线程共同完成数据处理，单节点性能为 云数据库 Redis 版 实例的3倍左右。无感扩缩容实现...
SQL洞察和审计
增强搜索 可以按照数据库、用户、客户端IP、线程ID、执行时长、扫描行数等进行多维度检索，并支持导出和下载搜索结果。SQL分析 可以对指定时间段的SQL日志进行可视化交互式分析，找出异常SQL，定位性能问题。相关SQL识别 可以分析监控指标...
存证服务API
Client Client 类是 antblockchain-gl API 通讯协议的实现，客户端是线程安全的，多线程可以显著提高 SDK 的性能，但不是越多越好，您需要根据实际需求测试最合理的线程数。客户端采用延迟连接，创建后并不会立即与服务器连接，当发生接口...
Java线程栈分析-CPU利用率持续升高
Java线程栈分析-CPU利用率持续升高 异常现象 某日接到业务同学反馈异常如下：1.业务放量过程中，cpu持续升高，不清楚具体的原因 2.系统代码主要在等待下游返回结果，本地并没有复杂的处理逻辑 线程栈分析 业务同学保留了现场的jstack log...
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