如何使用集群模块利用节点中的多核系统 - 腾讯云开发者社区

以鲲鹏920处理器讲一下cpu芯片的的构成：鲲鹏920处理器片上系统的每个超级内核集群包含6个内核集群、2个I/O集群和4个DDR控制器。每个超级内核集群封装成一个CPU晶片。...Hydra根代理（Hydra Home Agent，HHA）是处理多芯片系统Cache一致性协议的模块。...此外，每个超级内核集群在物理上还配置了一个通用中断控制器分发器（GICD）模块，兼容ARM的GICv4规范。当单芯片或多芯片系统中有多个超级内核集群时，只有一个GICD对系统软件可见。 ?...所以在运维层面，我们也需要关注NUMA架构下的内存使用情况（多个内存节点使用可能不均衡），并合理配置系统参数（内存回收策略/Swap使用倾向），尽量去避免使用到Swap。...我们将聊聊如何通过提升 CPU 绑核来优化程序的性能。

2.6K2 0

大规模排行榜系统实践及挑战

，排行榜系统也遇到了以下挑战：如何支持业务就近接入？...一.排行榜系统基本架构在讨论我们如何解决面对的挑战之前，先简单了解下排行榜系统基本架构、以及业务是如何接入、使用排行榜系统的。...尽量保证各区域数据一致性,不丢失数据，高可用性(如其中一节点宕机不影响服务读)，在出现网络分区时（如深圳、上海网络中断），集群少数成员一方(上海地区)，能够降级提供只读模式。...，容器方案推出后，各业务接入时需要简单估算此业务未来排行榜总用户量数，预计需要的资源量，调度服务通过一定的策略从容器存储节点中，筛选一个最优的节点，动态创建一个若干G的容器分配给此业务使用，后续此业务下所有排行榜将调度到该容器...简化部署，一个image镜像，任意一台存储机器，简单快速起多个redis容器，充分利用多核机器的资源，各业务相互隔离。提高机器资源利用率。

6.1K1 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

搜索引擎分布式系统思考实践

5.2 查询排序查询模块是Search核心的功能模块，包括了检索的众多核心业务逻辑，其中包括自研的分词器MusicWs、analysis词性分析模块、语法解析和逻辑查找模块、Search排序框架以及缓存模块等各部分模块...Search服务发现功能模块： Search的服务发现包含两部分，服务端和客户端，通过ZK来交互，ZK上存放了每个集群的机器IP和端口，客户端来监听该路径的变化，当任意列表中IP删除后，ZK回调客户端来感知...8.Search分布式节点的设计带有状态的分布式系统最复杂的莫过于对于异常的处理了，包括数据的更新和节点异常的处理，对于Search来言数据的更新会导致节点的上下线，包括状态的变化，而集群的扩缩容会导致各个节点剧烈变化带来异常...当需要扩容的时候，新的节点服务更新完数据后将自己的对应IP和端口注册到新的节点上，随着老的分片机器逐步更新数据到新的分片中，对应的老的节点中分片集群IP越来越少，最后逐步全部迁移到新的节点中。...10.总结本篇文章主要是对搜索引擎分布式的设计和落地做了总结，主要的几个重要部分是，如何设计一套有状态的分布式系统，其中最主要的核心部分是如何对各个节点的状态变化做处理，以及合理的对数据进行分片和处理

3595 0

如何成为一名异构并行计算工程师

多核多核是指一个CPU模块里包含多个核心，每个核心是一个独立的计算整体，能够执行线程。现代处理器都是多核处理器，并且为多核使用场景所优化。...由于多核处理器的每个核心都有独立的一级、有时还有独立的二级缓存，使用多线程／多进程程序时可利用这些每个核心独享的缓存，这是超线性加速（指在多核处理器上获得的性能收益超过核数）的原因之一。...作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步、互斥及对线程做精密控制的场合。OpenMP的另一个缺点是不能很好地在非共享内存系统（如计算机集群）上使用，在这样的系统上，MPI更适合。...这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。实践表明MPI的扩展性非常好，无论是在几个节点的小集群上，还是在拥有成千上万节点的大集群上，都能够很好地应用。...编程实践证明MPI的可扩展性非常好，其应用范围从几个机器的小集群到工业应用的上万节点的工业级集群。MPI已在Windows上、所有主要的UNIX/Linux工作站上和所有主流的并行机上得到实现。

2.7K4 0

比 TensorFlow 云快 46 倍！IBM 用 Snap ML 和 Tesla V100 秀肌肉

今年 2 月的时候，谷歌的软件工程师 Andreas Sterbenz 曾在谷歌官方博客撰写文章，介绍如何使用谷歌云机器学习（Google Cloud Machine Learning）和 TensorFlow...（比如 V100 GPU）的计算能力，而且在单个计算单元中也可以利用到多核心的并行计算能力。...其中的并行化设计可以概述如下：首先把数据分配给集群内的各个计算节点在单个节点中，数据一部分分配给 CPU、一部分分配给 GPU，CPU 和多张 GPU 可以同时进行计算计算时，GPU 中的多个核心同时参与运算...，CPU 的运算负载也是多线程的，可以更好利用多核心 CPU Snap ML 中也有内置的层级化算法，可以让这各个级别的并行化手段高效协同运作。...IBM 团队还表示：「我们还为系统中的算法设计了一些新的优化手段，可以更适合处理稀疏的数据结构。」以上总总因素汇合起来，IBM 通过更好地利用 GPU 性能打败了谷歌的云服务器似乎还挺合理。

6682 0

解锁Node.js的五大神器：让你的开发之旅更上一层楼

动手试试吧，让你的Node.js应用飞速运行！ 2、集群模块：多核心系统下的性能利器在Node.js的世界里，我们已经知道了工作线程的强大，它让我们能够在同一个进程中并行处理多个任务。...但是，如果你想在多核心系统中进一步提升性能，那就不能错过另一个功能强大的模块——集群（Cluster）。集群的概念：多个独立的厨房假设你不仅有一个厨房和多个大厨，而且每个大厨还有自己的独立厨房。...他们可以同时独立处理各种请求，这正是集群所能带来的威力。在这张图片中，我们看到了一个基于集群模块的概念图。它展示了如何将请求分配到不同的核心上。...如何开始使用集群 Node.js的cluster模块提供了一个直观的API，用于设置和管理工作进程： const cluster = require('cluster'); if (cluster.isMaster...容错性至关重要：对于任务关键的应用程序，集群模块对单个进程失败的弹性提供了宝贵的保护。利用集群模块，你可以把Node.js的应用性能推向新的高度。

1391 0

深入学习Redis：集群

节点握手使用cluster meet {ip} {port}命令实现，例如在7000节点中执行cluster meet 192.168.72.128 7001，可以完成7000节点和7001节点的握手；...集群最核心的功能是数据分区，因此首先介绍数据的分区规则；然后介绍集群实现的细节：通信机制和数据结构；最后以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的...集群命令的实现这一部分将以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。...，所有节点都会知道0-10的槽分配给了A节点四、客户端访问集群在集群中，数据分布在不同的节点中，客户端通过某节点访问数据时，数据可能不在该节点中；下面介绍集群是如何处理这个问题的。...减少节点假设要下线7000/8000节点，可以分为两步：（1）迁移槽：使用reshard将7000节点中的槽均匀迁移到7001/7002/7003节点（2）下线节点：使用redis-trib.rb

1.4K1 0

redis实践及思考

如果选择了非关系型的redis，redis常用数据类型占用内存大小如何估算的？redis的性能瓶颈又在哪里？背景前段时间接手了一个业务，响应时间达到10s左右。...利用多核cpu计算会不会更快？常识告诉我，redis指令执行速度 >> 网络通信(内网) > read/write等系统调用。...因此这里其实是I/O密集型场景，就算利用多核cpu，也解决不到根本的问题，最终影响redis性能，**其实是网卡收发数据和用户态内核态数据拷贝**。...pipeline 这个需求qps很小，所以网卡也不是瓶颈了，想要把需求优化到1s以内，减少I/O的次数是关键。换句话说，充分利用带宽，增大系统吞吐量。...一个 Redis Cluster包含16384（0~16383）个哈希槽，存储在Redis Cluster中的所有键都会被映射到这些slot中，集群中的每个键都属于这16384个哈希槽中的一个，集群使用公式

1.1K5 1

【案例】光大银行：风险一体化项目实施

天云大数据BDP企业级平台的自动化部署，保障了版本的一致性，可以帮助用户快速搭建Hadoop集群，2小时内即可完成一套10节点集群的部署，大大提高了部署效率。...双核高频CPU、32GB内存、低速磁盘的主机组成；用于高并发的集群由千兆网络、多核低频CPU、64GB内存、高速磁盘的主机组成；用于复杂分析类的集群由万兆网络、多核高频CPU、128GB内存、挂载固态硬盘的主机组成...针对以上问题我方提供一款中间件产品BDTQ，它从底层支持事务，很好的保证了数据的一致性，同时对开发者提供友好的接口，开发者不需要关心Hbase与solr之间如何关联如何使用，只需要写最简单的代码就可以实现数据的入口与检索...同时，利用新词识别模块，自动化扩充领域词典。...8.2.2 事件管理模块事件管理模块基于系统日志功能，实现对事件数据的记录和采集，并通过对日志数据的查询和分析，实现事件的全程可追溯，从而到实时预警，实现降低信用卡使用风险的业务目标。

1.5K4 0

Java 8、9、10以及11的变化

简而言之，1.2节讨论Java的演变过程和原因，即Java以前缺乏以简易方式利用多核并行的能力。1.3节介绍为什么把代码传递给方法在Java 8里是如此强大的一个新的编程语汇。...1.5节解释如何利用Java 8中的默认方法功能让接口和库的演变更顺畅、编译更少，还会介绍Java 9中新增的模块，有了这一特性，Java系统组件就不会再被称为“只是包的JAR文件”了。...但是，编程语言生态系统的气候正在变化。程序员越来越多地要处理所谓的大数据（数百万兆甚至更多字节的数据集），并希望利用多核计算机或计算集群来有效地处理。...与此相反，Java 9的改进提升的是我们定义和使用大型组件的能力，譬如使用模块化构建一个系统，或者导入一个反应式编程的工具集。...Java 8之前的编程实践并不能很好地利用多核处理器。函数是一等值。记住方法如何作为函数式值来传递，还有Lambda是怎样写的。

1.3K4 0

Descheduler 实现 K8S Pod 二次调度

由于Kubernetes集群非常动态且状态随时间而变化，因此可能需要将已经运行的pod重新调试到其它节点上，已达到节点使用资源平衡。...如果节点的使用率低于所有（cpu，内存和pod数）的阈值，则该节点被视为未充分利用。目前，pods的请求资源需求被考虑用于计算节点资源利用率。...仅当未充分利用的节点数大于配置的值时，才可以配置此参数以激活策略。这在大型群集中很有用，其中一些节点可能会频繁使用或短期使用不足。默认情况下，numberOfNodes设置为0。...例如，如果某个节点上有podA，并且podB和podC（在同一节点上运行）具有禁止它们在同一节点上运行的反亲和规则，则podA将被从该节点逐出，以便podB和podC正常运行。...用户应该知道如何以及是否可以重新创建容器。注意：PDB 不受 Descheduler 控制版本兼容性 ? 部署 Descheduler 可以在k8s集群中作为 Job 或CronJob 运行。

1.6K2 0

「从0到1学习微服务SpringCloud 」01 一起来学呀!

,可以专注业务开发 SpringBoot是基于SpringCloud构建的,它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发 Spring Boot可以离开Spring Cloud...将整个系统按照业务划分成多个模块,每一个模块即一个微服务,如下图(物流系统微服务划分): 微服务有以下特点一系列微小的服务共同构成每个服务都有自己独立的进程每个服务为独立的业务开发独立部署分布式管理...,还需根据具体项目背景及需求决定其中,在以下几点中的,不适合使用微服务: 开发周期长,迭代稳定:若旧项目比较稳定,不考虑使用微服务,成本太高并发量低,可用性要求不高:一些用户量低的内部系统,比如OA...系统复杂度较小:使用微服务就是杀鸡用牛刀 … 分布式和集群再来说说分布式和集群架构,微服务架构一定是分布式架构。...: 之后我们将一步一步地去学,敬请期待一下节内容!

5143 0

用 NodeJS 充分利用多核 CPU 的资源

介绍单个 Node.js 程序的实例仅在一个线程上运行，因此无法充分利用 CPU 的多核系统。有时你可能需要启动 Node.js 进程集群来利用本地计算机或生产服务器上的每个 CPU 内核。...在多个 CPU 核心上运行服务器在本节中，我们会把 Express 服务器运行在 CPU 的多个核心上！为了帮助我们实现这一目标，我们将使用Node.js模块 OS 和 Cluster 。...用 OS 模块来检测系统有多少个 CPU 核，用 Cluster 模块来创建多个子进程，我们的 HTTP 服务器可以并行运行这些子进程。...现在你有了一个能够在多核 CPU 上运行的 HTTP 服务器！结论 cluster 模块使我们能够轻松创建子进程，从而为 Node.js 提供了使用 CPU 所提供的全部功能所急需的功能。...在读完本文之后，你现在应该知道该如何使用这个模块在多个 CPU 核心上运行 Express HTTP 服务器。有了这些知识，你将能够更好地管理和扩展你的应用。

3.3K3 0

Kunpeng BoostKit 使能套件：大数据场景如何实现“大鹏一日同风起”倍级性能提升？

一、开源大数据与鲲鹏多核结构渊源 1.1、海量数据处理的难题随着科技的发展，越来越多的行业需要采集更多的数据，如何对海量数据进行分析并得出我们想要的结果就成为了我们所面临的难题，而大数据技术的迅速发展使得这个问题迎刃而解...二、开源大数据整体与组件介绍上面我们介绍了开源大数据的概念以及相应的华为鲲鹏多核计算的特点，下面介绍我们在大数据开发中经常会使用到的一些组件。...ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配。 NodeManager：运行在 Slave 节点，负责该节点的资源管理和使用。...利用鲲鹏自身优势，提高了算法多核并行度，提高数据并行度与模型并行度，降低了通信 Shuffle 的瓶颈，以实现训练速度的提升。...JournalNode，在 server 端启动 Hadoop 其他组件即可，具体流程如下图所示：对于 Spark，系统并没有作相关的部署，仅仅是把 Spark 下载到了集群上，之后需要我们添加

1.3K2 0

开源大数据与鲲鹏多核结构渊源

前言一、开源大数据与鲲鹏多核结构渊源 1.1、海量数据处理的难题 1.2、大数据并行计算特点天然匹配鲲鹏多核架构二、开源大数据整体与组件介绍 2.1、大数据组件：Hadoop-HDFS 模块...二、开源大数据整体与组件介绍上面我们介绍了开源大数据的概念以及相应的华为鲲鹏多核计算的特点，下面介绍我们在大数据开发中经常会使用到的一些组件。...ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配。 NodeManager：运行在 Slave 节点，负责该节点的资源管理和使用。...利用鲲鹏自身优势，提高了算法多核并行度，提高数据并行度与模型并行度，降低了通信 Shuffle 的瓶颈，以实现训练速度的提升。 ...端启动 JournalNode，在 server 端启动 Hadoop 其他组件即可，具体流程如下图所示：对于 Spark，系统并没有作相关的部署，仅仅是把 Spark 下载到了集群上，之后需要我们添加

2.4K0 0

redis集群设计方案及原理

，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。...节点握手使用cluster meet {ip} {port}命令实现　　例如在7000节点中执行cluster meet 192.168.72.128 7001，可以完成7000节点和7001节点的握手...；注意ip使用的是局域网ip而不是localhost或127.0.0.1，是为了其他机器上的节点或客户端也可以访问同理，在7000节点中使用cluster meet命令，可以将所有节点加入到集群，完成节点握手...使用redis-trib.rb搭建集群时，要求节点不能包含任何槽和数据。　　执行创建命令后，脚本会给出创建集群的计划；计划包括哪些是主节点，哪些是从节点，以及如何分配槽集群扩展： 1....）指定主从关系：方法参见集群搭建　　减少节点、　　假设要下线7000/8000节点，可以分为两步：　　（1）迁移槽：使用reshard将7000节点中的槽均匀迁移到7001/7002/7003节点

5521 0

【笔记】PyTorch DDP 与 Ring-AllReduce

在没有网络竞争的情况下，这个算法在延迟和带宽中都是最优的，但是事实上，这种通信模式会导致在许多当代集群中产生网络竞争，如广泛部署的SMP/多核集群，因为这些集群往往共享了一些网络资源。...（蝶形全局求和的过程是，第一步将两个相邻的节点分作一组，互相通信他们的 sum，那么这个两节点小组的每个结点中的 sum 都是这个小组的局部和。...第二步将四个节点分作一组，前半部分与后半部分相互通信，那么这个四节点小组的每个结点中的 sum 都是这个小组的局部和。循环进行这个步骤直到小组容量大于总进程数。） ...此外，Ring算法虽然在中等规模的运算中非常有优势，较小的传输数据量，无瓶颈，带宽完全利用起来。...（我的理解是，随着N变大，1/N不断减小，总传输量趋近于固定值？）总传输量恒定意味着通信成本不随 GPU 数量增长而增长，也就是说我们系统拥有理论上的线性加速能力。

1.3K3 0

腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。...弹性扩缩容主要聚焦于如何利⽤云原生资源，快速扩容资源以补充算力。离在线混合部署模式的目的是为了充分使用在线集群的空闲资源，尽可能减少为离线集群预留空闲资源的频次。...集群稳定性：Hadoop Yarn作为大数据系统中的基础调度组件，如果改动过多，引发的故障几率就会增大。同时引入的feature,必然需要升级存量集群的Haoop Yarn。...Application的AM只能在172.17.48.28节点启动。...基于Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 方案，将离线任务自动扩容至云上集群，与TKE在线业务集群混合部署，充分利用云上波谷时段的闲置资源，提高离线业务的算力，并利用云上资源快速的弹性扩容能力

2K5 1

腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

linux上numa架构介绍

大规模排行榜系统实践及挑战

搜索引擎分布式系统思考实践

如何成为一名异构并行计算工程师

比 TensorFlow 云快 46 倍！IBM 用 Snap ML 和 Tesla V100 秀肌肉

解锁Node.js的五大神器：让你的开发之旅更上一层楼

热门通讯软件Discord万亿级消息存储架构

深入学习Redis：集群

redis实践及思考

【案例】光大银行：风险一体化项目实施

Java 8、9、10以及11的变化

Descheduler 实现 K8S Pod 二次调度

「从0到1学习微服务SpringCloud 」01 一起来学呀!

用 NodeJS 充分利用多核 CPU 的资源

Kunpeng BoostKit 使能套件：大数据场景如何实现“大鹏一日同风起”倍级性能提升？

开源大数据与鲲鹏多核结构渊源

redis集群设计方案及原理

【笔记】PyTorch DDP 与 Ring-AllReduce

腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐