来源:IBM 译者:ljianhui 链接:blog.csdn.net/ljianhui/article/details/46718835 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中,我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题:当JAVA程序出现OOM之后,程序还能正常被访问吗?答案是可以的,很多时候他并不会直接导致程序崩溃,而是JVM会抛出一个error,告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.1节的翻译 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进
Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中,我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。 什么是进程? 一个进程是一个运行在处理器的程序的一个实例。该进程使用Linux内核能够处理的任何资源来完成它的任务。 所有运行在Linux操作系统中
我们可以在文章的开始就列出一个列表,列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数,但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务,它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话,那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了,我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示,服务器的性能受到很多因素的影响。
因为也许我当时因为要实现梦想只有一条途径,可如果你选择了一条路,这并不意味着你要放弃其他的方式。——《跳出我天地》
linux内存管理卷帙浩繁,本文只能层层递进地带你领略冰山轮廓,通过本文你将了解到以下内容:
这次分享是腾讯后端面经,面试接近 1 小时,问了非常多的问题,涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
针对各个平台,封装了统一的接口,简化了各类开发过程中常用操作,使你在开发过程中,更加关注实际应用的开发,而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面,并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。
hi,大家好,今天分享一篇内存性能优化的文章,文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想,slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法,文章分析了内存分配的各种性能问题(在不同的场景下面),并给出了这些问题的优化方案,这个对我们实现高性能内存池算法,或以后遇到内存性能问题的时候,有一定的启发,值得我们学习。
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计,不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点?
软件运行时输入单元输入内容,进入内存,CPU由控制单元和算术逻辑单元组成,控制单元控制算术逻辑单元从内存中读取数据,内存和外部存储设备进行交互,运算完毕以后输出到输出单元,完成软件的运行。
大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
【数据科学自媒体】关注数据科学领域,分享数据科学内容,包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命:让人懂数据、用数据,做明智决策! 说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
导读: 大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战,然后详细讲解了大数据的生态系统,包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后,文章展望了大数据的未来发展方向,包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要:说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
github: https://github.com/jemalloc/jemalloc
memcached原理及介绍 memcached介绍 提速方法 : memcached特征 : memcached作用 : memcached适合做的东西 : memcached工作原理 : memcached内存算法 : memcached缓存策略 : memcached失效策略 : memcached分布式算法 : memcached与redis比较 memcached介绍 memcached是一种缓存技术,在存储在内存中(高性能分布式内存缓存服务器).目的 : 提速.(传统的都是把数据保存在关系型数据
(外部)内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题,随着系统的运行,页面被分配给各种任务,随着时间的推移内存会逐步碎片化,最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理,物理内存碎片通常不是问题,因为在页表的帮助下,物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 (除非使用大页),但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难,比如通过块分配器分配结构体对象 (在内核态很常见且频繁的操作),或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等,会引起频繁的直接内存回收/规整,导致系统性能出现较大的波动,或分配失败 (在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作)。
要想一个系统不崩溃,性能还得好,同步技术是非常关键的。但是,完全避免竞态条件几乎是难于上青天。因为它要求对内核各个功能模块之间的交互得有一个清晰深刻的理解。下面我们看一下Linux内核中一些具体保护数据访问的示例,加深对其理解,甚至可以在自己的内核设计上借鉴一下。
首先,它需要土壤(JVM),需要主干(基础),枝杈(扩展),肥料(设计模式)。当然,如果想要让这个树茁壮的成长,我们还需要学习一些灌溉的知识(操作系统),甚至来说我们还需要一些生物专业的知识(数据结构和算法),甚至于我们了解树的每一个细胞,可以去研学细胞学的知识(源码)。
笔者非科班转行,两个月拿了十多个offer,其中包括了互联网大厂,央企,国企,银行等,下面看看都面了什么(部分回忆)。总之,在面试国企等企业时,会有一些有意思的问题,也会出现群面的场景。 1 阿里一面 指针和引用的区别 define和const 内联函数和define c++内存管理 栈和堆区别,全局变量和局部变量 c++多态,虚函数,纯虚函数 多态的好处 数据库索引,给一个语句问有没有用到索引,底层怎么实现的 B树和B+树 哈希冲突 说一说常见的排序算法和时间,空间复杂度 TCP,UDP,可靠传输,网络什
当我们要学习一个新知识点时,比较好的过程是先理解出现这个技术点的 背景原因,同期其他解决方案,新技术点解决了什么问题以及它存在哪些不足和改进之处,这样整个学习过程是 闭环 的,个人觉得这是个很好的学习思路。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法,它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现,它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现,且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展,它支持多 GPU 的执行,并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展,它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数(feature quantiles)和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法,并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
Dragonfly是一个现代的内存数据存储,与Redis和Memcached API完全兼容。Dragonfly在多线程,无共享架构之上实现了新颖的算法和数据结构。因此,与 Redis 相比,Dragonfly 的性能达到了 x25,并且在单个实例上支持数百万 QPS。
如何成为一名优秀的程序员 要尽量接触代码,能看到代码,能写代码 如何快速成长 要写代码先看代码 好的代码让人看到时可以快速了解,并且能够抓住主要设计精髓 公共库代码 核心系统的代码: 用到的设计,原理 多看代码,保持代码的敏感度 写代码时,多做总结 写的代码要体现设计的思想 如何提升技术 了解项目中架构方面的相关知识,尤其是封装的组件 架构师工作内容简要介绍: 搭建高可用的框架: 搭建数据库时,要考虑如果一台MySQL服务宕机,如何保证业务切换到另一台机器上 要考虑高并发因素: 需要会用ngin
rust/src/tools/miri/src/concurrency/weak_memory.rs 文件是Miri工具中的一部分,用于实现弱内存模型。
STL(standard template libaray-标准模板库):是C++标准库的重要组成部分,不仅是一个可复用的组件库,而且是一个包罗数据结构与算法的软件框架。
上来先推荐一本书,《计算机体系结构:量化研究方法(第五版)》,英文能力比较好的建议阅读原版。
一、数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度。 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构。 如何遍历一棵二叉树? 倒排一个LinkedList。 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件。 二、Java基础 接口与抽象类的区别? Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? 内存溢出是怎么回事?请举一个例子? ==和equals的区别? hashCo
一、数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度。 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构。 如何遍历一棵二叉树? 倒排一个LinkedList。 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件。 二、Java基础 接口与抽象类的区别? Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? 内存溢出是怎么回事?请举一个例子? ==和equals的区别? hashC
Linux阅码场内核月报栏目,是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态,方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
jvm是java虚拟机 运行在用户态、通过应用程序实现java代码跨平台、与平台无关、实际上是"一次编译,到处执行"
GC信息记录在指针上,不是记录在头部(如Serial收集器记录在markword) 这样只和指针打交道而不管指针所引用的对象本身,这样可以不用关心对象改变和引用。 记录指针好处:immediate memory use,内存立即就可以重用。zgc和G1一样,region们会被及时的清理和压缩和转移,可以让内存的复用更加的及时。
进互联网公司操作系统和网络库是基础技能,面试过不去的看,这里基于嵌入式操作系统分几章来总结一下任务调度、内存分配和网络协议栈的基础原理和代码实现。
对 Linux 内核进行编译之前,首先要使用命令【make menuconfig】对 Linux 的编译选项进行配置。
不同回收器不同:Serial、ParNew会暂停用户所有线程工作;CMS、G1会在某一阶段暂停用户线程。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
cgroup还有其他一些限制特性,如io,pid,hugetlb等,这些用处不多,参见Cgroupv1。下面介绍下与系统性能相关的io和hugepage,cgroup的io介绍参考Cgroup - Linux的IO资源隔离
StableCascade 是一个建立在 Würstchen 架构之上的模型,与其他模型(如 Stable Diffusion)相比,其工作在更小的潜空间。其主要优势包括:
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
虚拟机管理软件,允许一台真实的电脑在一个操作系统中同时打开并运行多个不同的操作系统
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