display cpu-usage命令用来查看设备CPU占用率的统计信息,以及各个进程的cpu占用率. 各个进程详细说明如下,不同软件版本.盒式和框式的cpu进程略有不同,详细信息可以查看手册中的命令参考,有关display cpu-usage命令的介绍. BUFM:输出调试信息的任务 1731:实现Y1731协议栈,管理协议状态机,维护协议相关的数据库 _EXC:系统异常事件处理任务 _TIL:监控.处理软件异常导致的死循环 AAA:认证/计费/授权,实现与UCM.RADIUS等模块进行交互,

交换机CPU的功能 1.管理已配置的软件协议,例如: – 生成树协议(STP) – 路由协议,例如OSPF和EIGRP – 热备路由协议(HSRP) – 思科发现协议(CDP) – 端口聚合协议(PAgP) – VLAN中继协议(VTP) – 动态中继协议(DTP) 2.将配置/动态条目编程到硬件ASIC,例如: – 访问控制列表(ACL) – CEF条目 3.内部管理各种组件,例如: – 以太网供电(PoE)线卡 – 电源 – 风扇架 4.管理对交换机的访问,例如: – Telnet – 控制

说明: Zabbix监控服务端已经配置完成,现在要使用Zabbix对交换机进行监控. 具体操作: 以下操作在被监控的交换机上进行,这里以Cisco交换机为例. 一.登录到Cisco交换机,开启snmp服务 注意:使用telnet或者仿真终端登录到交换机特权配置模式 enable #切换到特权模式 configure terminal #进入全局配置模式 snmp-server community public ro #打开交换机snmp服务,设置团体名称为public,只读 snmp-serve

0.准备知识 超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率. 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU. 物理CPU:机器上安装的实际CPU, 比如说你的主板上安装了一个8核CPU,那么物理CPU个数就是1个,所以物理CPU个数就是主板上安装的CPU个数. 逻辑CPU:一般情况,我

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a6151550100iowl.html 判断依据:1.具有相同core id的cpu是同一个core的超线程.2.具有相同physical id的cpu是同一颗cpu封装的线程或者cores. 英文版:1.Physical id and core id are not necessarily consecutive but they are unique. Any cpu with the same core id are hyp

在实际的网络中,总会存在设备出现high CPU的情况,这种情况下,往往会让网络管理员比较着急,因为如果CPU持续high,可能导致设备的性能降低,严重还可能导致设备down掉. 本篇记录,主要记录一下关于high CPU的一些基本知识以及排查的方法. 1.关于high CPU 当设备启动完成后,CPU具有两个不同的功能,其一,是在IOS下运行不同的进程(Process):其二,是CPU从交换硬件中发送/接收报文进行处理.CPU同时执行这两个功能. 不管是IOS Process占用了太多的CPU

原文地址 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信.Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立.运行.发布你的 Docker 容器.Docker 客户端和守护进程可以运行在同一个系统上,当然你也可以使用 D

网上找到的一个入门级Docker学习笔记,写的不错,值得一看. 转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1423703640748.html#articleHeader0 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户

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solr提供了一个spell check,又叫suggestions,可以用于查询输入的自动完成功能auto-complete. 参考文献: https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Spell+Checking http://www.cnblogs.com/ibook360/archive/2011/11/30/2269077.html 方法: 修改core的solrconfig.xml 加入这段到<config />内 <sea

Solr的facet可以用于一般性的前缀式自动完成功能,当然,它的主要功能是用于做统计.分类.区间等. 统计.分类.区间功能,可参考下文: http://hongweiyi.com/2013/03/apache-solr-facet-introduction/ 下面例子是使用Facet做前缀式自动完成功能. schema.xml <?xml version="1.0" ?> <schema name="my core" version="

package main.java.com.zte.controller.system; import java.io.PrintWriter;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map; import javax.annotation.Resource; import net.sf.json.JSONA

程序片段(01):字符.c 内容概要: 转义字符 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <Windows.h> //01.getchar();&putchar();成对使用: // (1).使用方式分析: // getchar();获取(命令行|控制台|屏幕->文件->网页)单个字符 // putchar();输出(命令韩|控制台

在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来, 以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识 看过BOTR中