疑難排解 SQL Server 中的高 CPU 使用率問題

發行項
02/08/2024

適用于：SQL Server

本文提供在執行 Microsoft SQL Server 的電腦上診斷和修正高 CPU 使用率所造成之問題的程式。雖然在 SQL Server 中發生高 CPU 使用率的可能原因有很多，但下列是最常見的原因：

資料表或索引掃描所造成的高邏輯讀取，原因如下：
- 過期的統計資料
- 遺漏索引
- 參數敏感性計畫 (PSP) 問題
- 設計不良的查詢
工作負載增加

您可以使用下列步驟，針對 SQL Server 中的高 CPU 使用率問題進行疑難排解。

步驟 1：確認 SQL Server 造成高 CPU 使用率

使用下列其中一個工具來檢查 SQL Server 程式是否真的造成高 CPU 使用率：

工作管理員：在 [進程] 索引標籤上，檢查 SQL Server Windows NT-64 位元的 CPU 欄值是否接近 100%。
效能和資源監視器 (效能)
- 計數器：Process/%User Time, % Privileged Time
- 執行個體：sqlservr

您可以使用下列 PowerShell 指令碼來收集超過 60 秒範圍的計數器資料：

$serverName = $env:COMPUTERNAME
$Counters = @(
    ("\\$serverName" + "\Process(sqlservr*)\% User Time"), ("\\$serverName" + "\Process(sqlservr*)\% Privileged Time")
)
Get-Counter -Counter $Counters -MaxSamples 30 | ForEach {
    $_.CounterSamples | ForEach {
        [pscustomobject]@{
            TimeStamp = $_.TimeStamp
            Path = $_.Path
            Value = ([Math]::Round($_.CookedValue, 3))
        }
        Start-Sleep -s 2
    }
}

如果% User Time持續大於 90%， (% 使用者時間是每個處理器上的處理器時間總和，其最大值為 100% * (沒有 CPU) ) ，則 SQL Server 行程會造成高 CPU 使用量。不過，如果 % Privileged time 持續大於 90%，則您的防毒軟體、其他驅動程式或電腦上的其他 OS 元件會造成高 CPU 使用率。您應該與系統管理員合作，以分析此行為的根本原因。

步驟 2：識別造成 CPU 使用率的查詢

如果 Sqlservr.exe 進程造成高 CPU 使用率，則最常見的原因是 SQL Server 執行資料表或索引掃描的查詢，後面接著 (巢狀循環運算子或 WHILE (T-SQL) ) 的排序、雜湊作業和循環。若要瞭解查詢目前使用多少 CPU，請在整體 CPU 容量中執行下列語句：

DECLARE @init_sum_cpu_time int,
        @utilizedCpuCount int 
--get CPU count used by SQL Server
SELECT @utilizedCpuCount = COUNT( * )
FROM sys.dm_os_schedulers
WHERE status = 'VISIBLE ONLINE' 
--calculate the CPU usage by queries OVER a 5 sec interval 
SELECT @init_sum_cpu_time = SUM(cpu_time) FROM sys.dm_exec_requests
WAITFOR DELAY '00:00:05'
SELECT CONVERT(DECIMAL(5,2), ((SUM(cpu_time) - @init_sum_cpu_time) / (@utilizedCpuCount * 5000.00)) * 100) AS [CPU from Queries as Percent of Total CPU Capacity] 
FROM sys.dm_exec_requests

若要識別目前負責高 CPU 活動的查詢，請執行下列語句：

SELECT TOP 10 s.session_id,
           r.status,
           r.cpu_time,
           r.logical_reads,
           r.reads,
           r.writes,
           r.total_elapsed_time / (1000 * 60) 'Elaps M',
           SUBSTRING(st.TEXT, (r.statement_start_offset / 2) + 1,
           ((CASE r.statement_end_offset
                WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.TEXT)
                ELSE r.statement_end_offset
            END - r.statement_start_offset) / 2) + 1) AS statement_text,
           COALESCE(QUOTENAME(DB_NAME(st.dbid)) + N'.' + QUOTENAME(OBJECT_SCHEMA_NAME(st.objectid, st.dbid)) 
           + N'.' + QUOTENAME(OBJECT_NAME(st.objectid, st.dbid)), '') AS command_text,
           r.command,
           s.login_name,
           s.host_name,
           s.program_name,
           s.last_request_end_time,
           s.login_time,
           r.open_transaction_count
FROM sys.dm_exec_sessions AS s
JOIN sys.dm_exec_requests AS r ON r.session_id = s.session_id CROSS APPLY sys.Dm_exec_sql_text(r.sql_handle) AS st
WHERE r.session_id != @@SPID
ORDER BY r.cpu_time DESC

如果查詢目前並未驅動 CPU，您可以執行下列語句來尋找歷程記錄的 CPU 系結查詢：

SELECT TOP 10  qs.last_execution_time, st.text AS batch_text,
    SUBSTRING(st.TEXT, (qs.statement_start_offset / 2) + 1, ((CASE qs.statement_end_offset WHEN - 1 THEN DATALENGTH(st.TEXT) ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset) / 2) + 1) AS statement_text,
    (qs.total_worker_time / 1000) / qs.execution_count AS avg_cpu_time_ms,
    (qs.total_elapsed_time / 1000) / qs.execution_count AS avg_elapsed_time_ms,
    qs.total_logical_reads / qs.execution_count AS avg_logical_reads,
    (qs.total_worker_time / 1000) AS cumulative_cpu_time_all_executions_ms,
    (qs.total_elapsed_time / 1000) AS cumulative_elapsed_time_all_executions_ms
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) st
ORDER BY(qs.total_worker_time / qs.execution_count) DESC

步驟 3：更新統計資料

識別 CPU 耗用量最高的查詢之後，請針對這些查詢所使用之資料表的統計資料進行更新。您可以使用 sp_updatestats 系統預存程序來更新目前資料庫中所有使用者定義和內部資料表的統計資料。例如：

exec sp_updatestats

注意事項

sp_updatestats 系統預存程式會針對目前資料庫中的所有使用者定義和內部資料表執行 UPDATE STATISTICS。針對定期維護，請確保定期排程維護會將統計資料保持在最新狀態。使用適應性索引重組之類的解決方案，自動管理一或多個資料庫的索引重組和統計資料更新。此程式會依據片段層級和其他參數來重建或重新組織索引，並以線性臨界值更新統計資料。

如需有關 sp_updatestats 的詳細資訊，請參閱 sp_updatestats。

如果 SQL Server 仍然使用過多的 CPU 容率，請移至下一個步驟。

步驟 4：新增遺漏的索引

遺漏索引可能會導致執行中的查詢變慢，且 CPU 使用率偏高。您可以識別遺漏的索引並加以建立，以協助改善此效能影響。

執行下列查詢，以識別導致高 CPU 使用率且在查詢計劃中至少包含一個遺漏索引的查詢：

-- Captures the Total CPU time spent by a query along with the query plan and total executions
SELECT
    qs_cpu.total_worker_time / 1000 AS total_cpu_time_ms,
    q.[text],
    p.query_plan,
    qs_cpu.execution_count,
    q.dbid,
    q.objectid,
    q.encrypted AS text_encrypted
FROM
    (SELECT TOP 500 qs.plan_handle,
     qs.total_worker_time,
     qs.execution_count FROM sys.dm_exec_query_stats qs ORDER BY qs.total_worker_time DESC) AS qs_cpu
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS q
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) p
WHERE p.query_plan.exist('declare namespace 
        qplan = "http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan";
        //qplan:MissingIndexes')=1

檢閱所識別查詢的執行計畫，並藉由進行必要的變更來微調查詢。下列螢幕擷取畫面顯示 SQL Server 會指出查詢的遺漏索引的範例。以滑鼠右鍵按一下查詢計劃的 [遺漏索引] 部分，然後選取 [遺漏索引詳細資料] 以在 SQL Server Management Studio 中的另一個視窗中建立索引。

使用下列查詢來檢查遺漏的索引，並套用任何具有高改善量值的建議索引。從具有最高 improvement_measure 值的輸出中的前 5 或 10 個建議開始。這些索引對效能有最重要的正面影響。決定是否要套用這些索引，並確定已針對應用程式完成效能測試。然後，繼續套用遺漏索引建議，直到您達到所需的應用程式效能結果為止。如需本主題的詳細資訊，請參閱使用遺漏的索引建議來微調非叢集索引。

SELECT CONVERT(VARCHAR(30), GETDATE(), 126) AS runtime,
    mig.index_group_handle,
    mid.index_handle,
    CONVERT(DECIMAL(28, 1), migs.avg_total_user_cost * migs.avg_user_impact * (migs.user_seeks + migs.user_scans)) AS improvement_measure,
    'CREATE INDEX missing_index_' + CONVERT(VARCHAR, mig.index_group_handle) + '_' + CONVERT(VARCHAR, mid.index_handle) + ' ON ' + mid.statement + ' (' + ISNULL(mid.equality_columns,
        '') + CASE WHEN mid.equality_columns IS NOT NULL
AND mid.inequality_columns IS NOT NULL THEN ','
ELSE ''
END + ISNULL(mid.inequality_columns,
        '') + ')' + ISNULL(' INCLUDE (' + mid.included_columns + ')',
        '') AS create_index_statement,
    migs.*,
    mid.database_id,
    mid.[object_id]
FROM sys.dm_db_missing_index_groups mig
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats migs ON migs.group_handle = mig.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details mid ON mig.index_handle = mid.index_handle
WHERE CONVERT (DECIMAL (28, 1),
               migs.avg_total_user_cost * migs.avg_user_impact * (migs.user_seeks + migs.user_scans)) > 10
ORDER BY migs.avg_total_user_cost * migs.avg_user_impact * (migs.user_seeks + migs.user_scans) DESC

步驟 5：調查並解決參數敏感性問題

您可以使用 DBCC FREEPROCCACHE 命令來釋放計畫快取，並檢查這是否可解決高 CPU 使用率問題。如果問題已修正，表示這是參數敏感性問題 (PSP，也稱為「參數探查問題」) 。

注意事項

使用不含參數的 DBCC FREEPROCCACHE 會從計畫快取中移除所有已編譯的計畫。這會導致重新編譯新的查詢執行，這會導致每個新查詢的持續時間延長一次。最佳方法是使用 DBCC FREEPROCCACHE ( plan_handle | sql_handle ) 來識別哪些查詢可能造成問題，然後解決該個別查詢或查詢。

若要緩解敏感參數問題，請使用下列步驟：每個方法都有相關聯的取捨和缺點。

使用 RECOMPILE 查詢提示。您可以新增 RECOMPILE 查詢提示至步驟 2中識別的一或多個高 CPU 查詢。此提示有助於平衡編譯 CPU 使用量稍微增加與每個查詢執行的最佳效能。如需詳細資訊，請參閱參數和執行計畫重複使用、參數敏感度和 RECOMPILE 查詢提示。

以下是如何將此提示套用至查詢的範例。
```
SELECT * FROM Person.Person 
WHERE LastName = 'Wood'
OPTION (RECOMPILE)
```
使用 OPTIMIZE FOR 查詢提示，以涵蓋資料中大部分值的較一般參數值覆寫實際參數值。此選項需要完全瞭解最佳參數值和相關聯的計畫特性。以下是如何在查詢中使用此提示的範例。
```
DECLARE @LastName Name = 'Frintu'
SELECT FirstName, LastName FROM Person.Person 
WHERE LastName = @LastName
OPTION (OPTIMIZE FOR (@LastName = 'Wood'))
```
使用 OPTIMIZE FOR UNKNOWN 查詢提示，以密度向量平均值覆寫實際參數值。您也可以藉由擷取區域變數中的傳入參數值，然後在述詞內使用區域變數，而不是使用參數本身來執行此動作。針對此修正，平均密度可能足以提供可接受的效能。

使用 DISABLE_PARAMETER_SNIFFING 查詢提示來完全停用參數探查。以下是如何在查詢中使用它的範例：

SELECT * FROM Person.Address  
WHERE City = 'SEATTLE' AND PostalCode = 98104
OPTION (USE HINT ('DISABLE_PARAMETER_SNIFFING'))

使用 KEEPFIXED PLAN 查詢提示來防止在快取中重新編譯。此因應措施假設「足夠好」的常見計畫是已在快取中的方案。您也可以停用自動統計資料更新，以減少收回良好計畫並編譯新錯誤計畫的機會。
使用 DBCC FREEPROCCACHE 命令作為暫時解決方案，直到修正應用程式程式碼為止。您可以使用 DBCC FREEPROCCACHE (plan_handle) 命令，只移除造成問題的計畫。例如，若要尋找在 AdventureWorks 中參考 Person.Person 資料表的查詢計劃，您可以使用此查詢來尋找查詢控制代碼。然後，您可以使用查詢結果第二個欄中產生的 DBCC FREEPROCCACHE (plan_handle)，從快取釋放特定查詢計劃。
```
SELECT text, 'DBCC FREEPROCCACHE (0x' + CONVERT(VARCHAR (512), plan_handle, 2) + ')' AS dbcc_freeproc_command FROM sys.dm_exec_cached_plans
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle)
WHERE text LIKE '%person.person%'
```

步驟 6：調查並解決 SARGability 問題

當 SQL Server 引擎可以使用索引搜尋來加速查詢的執行時，查詢中的述詞會被視為 SARGable (搜尋 ARGument-able) 。許多查詢設計會防止 SARGability，並產生資料表或索引掃描和高 CPU 使用率。請針對 AdventureWorks 資料庫考慮下列查詢，其中必須擷取每個 ProductNumber 資料庫，並將 SUBSTRING() 函式套用至該資料庫，再將它與字串常值進行比較。如您所見，您必須先擷取資料表的所有資料列，然後套用函式，才能進行比較。從資料表擷取所有資料清單示資料表或索引掃描，這會導致較高的 CPU 使用率。

SELECT ProductID, Name, ProductNumber
FROM [Production].[Product]
WHERE SUBSTRING(ProductNumber, 0, 4) =  'HN-'

在搜尋述詞中的資料行上套用任何函式或計算，通常會使查詢變得不可搜尋，並導致較高的 CPU 耗用量。解決方案通常牽涉到以有創意的方式重寫查詢，讓其 SARGable。此範例的可能解決方案是重寫，其中函式會從查詢述詞中移除、搜尋另一個欄，並達到相同的結果：

SELECT ProductID, Name, ProductNumber
FROM [Production].[Product]
WHERE Name LIKE  'Hex%'

以下是另一個範例，其中銷售經理可能會想要在大型訂單上提供 10% 的銷售額度，並想要查看哪些訂單的佣金會超過 $300 美元。以下是符合邏輯但不可搜尋的方式。

SELECT DISTINCT SalesOrderID, UnitPrice, UnitPrice * 0.10 [10% Commission]
FROM [Sales].[SalesOrderDetail]
WHERE UnitPrice * 0.10 > 300

以下是可能較不直覺但可重寫的查詢重寫，其中計算會移至述詞的另一端。

SELECT DISTINCT SalesOrderID, UnitPrice, UnitPrice * 0.10 [10% Commission]
FROM [Sales].[SalesOrderDetail]
WHERE UnitPrice > 300/0.10

SARGability 不只適用于 WHERE 子句，也適用于 JOINs 、 HAVINGGROUP BY 和 ORDER BY 子句。查詢中經常出現的 SARGability 防護涉及 CONVERT()、 CAST()、 ISNULL()、 COALESCE() ，這些函式用於導致欄掃描的 WHERE 或 JOIN 子句中。在資料類型轉換案例 (CONVERT 或 CAST) 中，解決方案可能是確保您要比較的是相同的資料類型。以下是將 T1.ProdID 欄明確轉換成 JOIN 中 INT 資料類型的範例。轉換會使聯結欄上索引的使用失敗。隱含轉換會發生相同的問題，其中資料類型不同，SQL Server 轉換其中一個類型來執行聯結。

SELECT T1.ProdID, T1.ProdDesc
FROM T1 JOIN T2 
ON CONVERT(int, T1.ProdID) = T2.ProductID
WHERE t2.ProductID BETWEEN 200 AND 300

若要避免掃描 T1 資料表，您可以在適當規劃和設計之後變更欄的基礎資料類型 ProdID ，然後在不使用轉換函式 ON T1.ProdID = T2.ProductID 的情況下聯結這兩個欄。

另一個解決方案是在 T1 中建立使用相同 CONVERT() 函式的計算欄，然後在其中建立索引。此舉可讓查詢最佳化工具使用該索引，而不需要變更查詢。

ALTER TABLE dbo.T1  ADD IntProdID AS CONVERT (INT, ProdID);
CREATE INDEX IndProdID_int ON dbo.T1 (IntProdID);

在某些情況下，無法輕鬆地重寫查詢以允許 SARGability。在這些情況下，請查看其上具有索引的計算欄是否有説明，或讓查詢保持原狀，並瞭解它可能會導致較高的 CPU 案例。

步驟 7：停用大量追蹤

檢查 SQL 追蹤或 XEvent 追蹤，這些追蹤會影響 SQL Server 效能，並造成高 CPU 使用率。例如，如果您追蹤大量 SQL Server 活動，則使用下列事件可能會導致高 CPU 使用率：

查詢計劃 XML 事件 (query_plan_profile、query_post_compilation_showplan、query_post_execution_plan_profile、query_post_execution_showplan、query_pre_execution_showplan)
語句層級事件 (sql_statement_completed 、 sql_statement_starting 、 sp_statement_starting 、 sp_statement_completed)
登入和登出事件 (login、process_login_finish、login_event、logout)
鎖定事件 (lock_acquired、lock_cancel、lock_released)
等候事件 (wait_info 、 wait_info_external)
SQL 稽核事件 (視群組中已稽核和 SQL Server 活動的群組而定)

執行下列查詢以識別作用中的 XEvent 或伺服器追蹤：

PRINT '--Profiler trace summary--'
SELECT traceid, property, CONVERT(VARCHAR(1024), value) AS value FROM::fn_trace_getinfo(
    default)
GO
PRINT '--Trace event details--'
SELECT trace_id,
    status,
    CASE WHEN row_number = 1 THEN path ELSE NULL end AS path,
    CASE WHEN row_number = 1 THEN max_size ELSE NULL end AS max_size,
    CASE WHEN row_number = 1 THEN start_time ELSE NULL end AS start_time,
    CASE WHEN row_number = 1 THEN stop_time ELSE NULL end AS stop_time,
    max_files,
    is_rowset,
    is_rollover,
    is_shutdown,
    is_default,
    buffer_count,
    buffer_size,
    last_event_time,
    event_count,
    trace_event_id,
    trace_event_name,
    trace_column_id,
    trace_column_name,
    expensive_event
FROM
    (SELECT t.id AS trace_id,
     row_number() over(PARTITION BY t.id order by te.trace_event_id, tc.trace_column_id) AS row_number,
     t.status,
     t.path,
     t.max_size,
     t.start_time,
     t.stop_time,
     t.max_files,
     t.is_rowset,
     t.is_rollover,
     t.is_shutdown,
     t.is_default,
     t.buffer_count,
     t.buffer_size,
     t.last_event_time,
     t.event_count,
     te.trace_event_id,
     te.name AS trace_event_name,
     tc.trace_column_id,
     tc.name AS trace_column_name,
     CASE WHEN te.trace_event_id in (23, 24, 40, 41, 44, 45, 51, 52, 54, 68, 96, 97, 98, 113, 114, 122, 146, 180) THEN CAST(1 as bit) ELSE CAST(0 AS BIT) END AS expensive_event FROM sys.traces t CROSS APPLY::fn_trace_geteventinfo(t.id) AS e JOIN sys.trace_events te ON te.trace_event_id = e.eventid JOIN sys.trace_columns tc ON e.columnid = trace_column_id) AS x
GO
PRINT '--XEvent Session Details--'
SELECT sess.NAME 'session_name', event_name, xe_event_name, trace_event_id,
    CASE WHEN xemap.trace_event_id IN(23, 24, 40, 41, 44, 45, 51, 52, 54, 68, 96, 97, 98, 113, 114, 122, 146, 180) 
    THEN Cast(1 AS BIT)
ELSE Cast(0 AS BIT)
END AS expensive_event
FROM sys.dm_xe_sessions sess
JOIN sys.dm_xe_session_events evt
ON sess.address = evt.event_session_address
INNER JOIN sys.trace_xe_event_map xemap
ON evt.event_name = xemap.xe_event_name
GO

步驟 8：修正線程鎖定競爭所造成的高 CPU 使用量

若要解決線程鎖定競爭所造成的常見高 CPU 使用量，請參閱下列各節。

SOS_CACHESTORE線程鎖定競爭

如果您的 SQL Server 實例發生嚴重的SOS_CACHESTORE線程鎖定競爭，或您注意到您的查詢計劃通常會在非計劃性查詢工作負載上移除，請參閱下列文章，並使用命令啟用DBCC TRACEON (174, -1)追蹤旗標T174：

修正：SOS_CACHESTORE 臨機操作 SQL Server 計畫快取上的執行緒同步鎖定爭用會導致 SQL Server 中的 CPU 使用率偏高。

如果使用 T174 來解決高 CPU 條件，請使用 SQL Server 組態管理員將它啟用為啟動參數。

由於大型記憶體機器上發生SOS_BLOCKALLOCPARTIALLIST線程鎖定競爭，導致隨機高 CPU 使用量

如果您的 SQL Server 實例因為線程鎖定競爭而SOS_BLOCKALLOCPARTIALLIST遇到隨機高 CPU 使用量，建議您針對 2019 SQL Server 套用累積更新 21。如需如何解決問題的詳細資訊，請參閱錯誤參考 2410400 和提供暫時防護功能的 DBCC DROPCLEANBUFFERS 。

高 CPU 使用量，因為在高階電腦上XVB_list線程同步鎖定競爭

如果您的 SQL Server 實例在具有大量新一代處理器 (CPU) ) 的高階系統 (高組態計算機上XVB_LIST發生線程鎖定競爭所造成的高 CPU 案例，請啟用追蹤旗標 TF8102 與 TF8101。

注意事項

高 CPU 使用量可能是因為許多其他線程鎖定類型的線程鎖定競爭所造成。如需線程同步鎖定的詳細資訊，請參閱診斷和解決 SQL Server 上的線程鎖定競爭。

步驟 9：設定您的虛擬機器

如果您使用虛擬機器，請確定您並未過度布建 CPU，而且它們已正確設定。如需詳細資訊，請參閱針對 ESX/ESXi 虛擬機器效能問題進行疑難排解 (2001003) 。

步驟 10：相應增加系統以使用更多 CPU

如果個別查詢實例使用較少的 CPU 容量，但所有查詢的整體工作負載都會造成高 CPU 耗用量，請考慮新增更多 CPU 來相應增加您的電腦。使用下列查詢來尋找每個執行超過特定平均閾值和最大 CPU 耗用量的查詢數目，並在系統上執行多次（請務必修改兩個變數的值，以符合您的環境）：

-- Shows queries where Max and average CPU time exceeds 200 ms and executed more than 1000 times
DECLARE @cputime_threshold_microsec INT = 200*1000
DECLARE @execution_count INT = 1000
SELECT qs.total_worker_time/1000 total_cpu_time_ms,
       qs.max_worker_time/1000 max_cpu_time_ms,
       (qs.total_worker_time/1000)/execution_count average_cpu_time_ms,
       qs.execution_count,
       q.[text]
FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS q
WHERE (qs.total_worker_time/execution_count > @cputime_threshold_microsec
        OR qs.max_worker_time > @cputime_threshold_microsec )
        AND execution_count > @execution_count
ORDER BY  qs.total_worker_time DESC

共用方式為

疑難排解 SQL Server 中的高 CPU 使用率問題

步驟 1：確認 SQL Server 造成高 CPU 使用率

步驟 2：識別造成 CPU 使用率的查詢

步驟 3：更新統計資料

步驟 4：新增遺漏的索引

步驟 5：調查並解決參數敏感性問題

步驟 6：調查並解決 SARGability 問題

步驟 7：停用大量追蹤

步驟 8：修正線程鎖定競爭所造成的高 CPU 使用量

SOS_CACHESTORE線程鎖定競爭

由於大型記憶體機器上發生SOS_BLOCKALLOCPARTIALLIST線程鎖定競爭，導致隨機高 CPU 使用量

高 CPU 使用量，因為在高階電腦上XVB_list線程同步鎖定競爭

步驟 9：設定您的虛擬機器

步驟 10：相應增加系統以使用更多 CPU

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