第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp

「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……？」 「CPUの使用率がずっと100％で張り付いているんだけど……？」 どっちやねん！と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは

[akatakun]

複数のCPUコアのCPU使用率がまんべんなく低い場合，特定CPUコアに偏っていても使用率が低い場合

[kana321]

大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは

[BigFatCat]

mpstat

[kazuhooku]

「Oracle Database上のSQLの多くは，意識して実装しない限りは，直列で処理されます。大規模データを効率的に処理し，マルチCPU・マルチコア環境を最大限活用するには，処理の並列化が必須となります（具体的な方法は次回〜