时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
［导读］工业4.0、人工智能、大数据对计算规模增长产生了重大需求。近年来，中国高性能计算机得到突飞猛进的发展，从“天河二号”到“神威·太湖之光”，中国超级计算机在世界Top500连续排名第一。云计算、人工智能、大数据的发展对并行计算既是机遇又是挑战。如何提高应用的性能及扩展性，提高计算机硬件的使用效率，显得尤为重要。从主流大规模并行硬件到能够充分发挥其资源性能的并行应用，中间有着巨大的鸿沟。 本次讲座由清华-青岛数据科学研究院邀请到了北京并行科技股份有限公司研发总监黄新平先生，从高性能并行计算发展趋势，
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
性能分析的目标是改善用户体验、降低运行成本。性能分析的方法论可以指导你进行这些选择，告诉你从哪里开始，一步步分析，最后在哪里结束。 本文选自《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》一书，将向你介绍一个 Linux 下的 60 秒分析的检查清单，你在做日常性能分析工作时可以首先使用它~它能直接帮助你快速定位性能问题，或者至少提供进一步使用哪些 BPF 工具进行分析的线索。 60秒清单 这个清单适用于任何性能问题的分析工作，也反映了笔者在实际工作中，当登录到一台表现不佳的 Linux 系统中后，在最初 60
本文介绍了.NET并行编程的基本知识，包括.NET中的并行编程模式、并行循环、并行LINQ等。通过这些知识，读者可以更好地理解.NET并行编程的基础，并更有效地使用.NET进行并行编程。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
本文是来自video@scale 2019的演讲，演讲者是Ioannis Katsavounidis，是Facebook的研究科学家。演讲主题是视频编码中编码和计算效率对比。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写，这意味着我们必须注意堆内存的设置。
在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统每秒钟能承受的最大用户访问量。
串行 GC 对年轻代使用 mark-copy (标记-复制) 算法，对老年代使用 mark-sweep-compact (标记-清除-整理) 算法。
进程:正在进行的程序【代码块】,操作系统会为正在运行的程序分配内存空间 线程:本质就是一条执行路径,可以理解为是进程的子任务【迅雷多资源下载】, 一个进程可以只包含一个线程,也可以包含多个线程
今天，我们将介绍一系列新的博客文章，其中将介绍Apache Impala的最新增强功能，许多是性能改进，例如下面所述的功能，可以更高效地利用所有CPU内核，将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作，确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行，比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群，例如Cloudera Data Warehouse（CDW）服务中提供的集群，这一点尤其重要。
在VB.NET中，System.Threading 命名空间提供了多种与线程相关的类和接口。其中 Thread 类是用于创建和管理线程的主要类，以下是一些主要的属性和方法：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
1）使用FOR或AFTER选顶定义的触发器为后触发器，即只有在引发触发器执行的语句中的操作都已成功执行，并且所有的约束检查也成功完成后，才执行触发器。 2）使用INSTEAD OF选顶定义的触发器为前触发器。这种模式的触发器中，指定执行触发器而不是执行引发触发器执行的SQL语句，从而替代引发语句的操作。 在触发器语句中可以使用两个特殊的临时工作表：INSERTED表和DELETED表。这两个表是在用户自行数据的更改操作时，SQL Server自动创建和管理的。 其中INSERTED表是用于存储INSERT和UPDATE语句所影响的行的副本。而DELETED表用于存储DELETE和UPDATED语句所影响的行的副本。 建立触发器语法是： CreateTRIGGER trigger_name ON { table | view } { { { FOR |AFTER | INSTEAD OF } { [ Insert ] [ , ] [ Update ] } AS [{ IF Update (column ) [{ AND | or } Update ( column )] […n ] | IF ( COLUMNS_UpdateD ( ) { bitwise_operator } updated_bitmask) { comparison_operator } column_bitmask […n ] }] sql_statement […n ] } }
程序在没有跳转语句的前提下，都是由上至下依次执行，那现在想要设计一个程序，边打游戏边听歌，怎么设计？ 要解决上述问题,咱们得使用多进程或者多线程来解决.
说到并发，期英文单词为Conurrent,如果要彻底理解并发，那么还需知道一个词就是并行，英文单词Parallel。 那么二者有什么关系呢？Erlang 之父 Joe Armstrong用如下图来解释了并发与并行的区别：
在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
目前node端的服务逐渐成熟，在不少公司内部也开始承担业务处理或者视图渲染工作。不同于个人开发的简单服务器，企业级的node服务要求更为苛刻：
需求背景 目前node端的服务逐渐成熟，在不少公司内部也开始承担业务处理或者视图渲染工作。不同于个人开发的简单服务器，企业级的node服务要求更为苛刻： 高稳定性、高可靠性、鲁棒性以及直观的监控和报警 想象下一个存在安全隐患且没有监控预警系统的node服务在生产环境下运行的场景，当某个node实例挂掉的情况下，运维人员或者对应开发维护人员无法立即知晓，直到客户或者测试人员报告bugs才开始解决问题。在这段无人处理的时间内，损失的订单数和用户的忠诚度和信任度将是以后无法弥补的，因此对于node程序的业务开发者
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
在测试环境中做了3轮数据迁移的演练，最终到了生产环境中，还是出现了不少问题，经过大半夜的奋战，终于是数据都迁移成功了。 1）共享存储的配置问题 共享存储使用NFS来共享存储，但是在实际操作中发现配置出了问题，原因是因为两台服务器上的用户不同在，目标机器上没有任何写权限。 -rw-r--r-- 1 3160 dba 6608 Jun 26 23:35 tmp_gunzip.sh -rw-r--r-- 1 3160 dba 624 Jun 26 23:30 tmp_gzip
Xcode 编译是一个需要 CPU 运算以及大量 IO 操作的过程。我们将编译任务分配给多个 CPU 来提高单位时间内的编译速度。
最近在做一些性能优化工作，回想起工作这些年来，参与过的三次集中性能优化，每次都得折腾少则一个月，多则半年。这些内容既是不同视角、不同思路的比较，也是挺有趣的工作经历。
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。
本文介绍了MySQL数据库在国产化ARM环境中出现的第一个大坑——从库复制延迟。作者首先分析了导致这一现象的原因，包括主库的binlog dump线程、从库的IO线程、从库的SQL线程及协调线程等各个方面的因素。然后，作者进行了详细的调试和分析，发现了社区版MySQL在ARM架构下存在的获取CPU缓存行大小函数兼容性BUG。最后，作者提出了解决方案并在国产ARM架构中使用TXSQL避免了这个问题。
本文转载java知音
使用本主题中的原则可以构建优化且可伸缩的Schema，并与现有的数据管理流程很好集成。
性能调优整体思路 空间换时间 对热点数据缓存，减少数据查询时间。 分而治之 将大任务切片，分开执行。HDFS、MapReduce就是这个原理。 异步处理 若业务链中有某一环节耗时严重，则该环节将拉长业务链的整体耗时。可以将耗时业务采用消息队列异步化，从而缩短业务链耗时。 并行处理 采用多进程、多线程同时处理，提升处理速度。 离用户更近一点 如CDN技术，将静态资源放到离用户更近的地方，从而缩短请求静态资源的时间。 提升可扩展性 采用业务模块化、服务化的手段，提升系统的可扩展性，从而
理解性能优化的重要性： 性能优化是软件开发中至关重要的一部分，因为它直接关系到用户体验、资源利用率和系统可伸缩性。以下是性能优化的一些重要原因：
在我们的日常开发过程中，遇到程序性能无法突破某一阈值是一件相当常见的事情。可能我们增加了系统的任务量，增加了Goroutine的并发，却发现程序的资源使用率始终未能提高到极限，似乎被某种难以确定的瓶颈所阻碍。本文就以一个用Go语言编写的系统运维集成程序为例，深入剖析可能存在的性能瓶颈，并提供相应的解决方案。
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
在现代网络应用程序开发中，性能和可伸缩性是至关重要的。Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境，它以其高性能和高度可伸缩的特性而著名。然而，在处理大量并发请求时，单一的 Node.js 进程可能无法满足需求。为了充分利用多核 CPU 和更好地利用系统资源，Node.js 提供了多进程支持。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
Java多线程，首先需要了解线程，了解线程又需要对进程有所了解，而了解进程你需要知道程序的概念，知道程序的概念，你还需要了解操作系统。
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
在应聘Java程序员时，经常会被问到JVM相关的知识点。而市面上讲解JVM原理及结构的书籍及资料，要么晦涩难懂，要么断章取义。那么有没有一张比较清晰的图能够将JVM的整体轮廓有一个清晰的描述呢？
当接触一新CPU时商家会首先描述它是RISC指令集，这意味着什么，从这个描述你能了解多少CPU特性信息? 复杂指令集计算机(CISC) 长期来，计算机性能的提高往往是通过增加硬件的复杂性来获得．
内容来源：2018 年 5 月 20 日，爱可生技术服务总监洪斌在“PHPCon China 2018 技术峰会”进行《MySQL性能诊断方法与实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。 bi 块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。 in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源
这开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内，可以解决你的问题。加群请微信联系 liuaustin3 ，（共2150人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5）新入群的将默认分配达到5群）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入。
vmstat一直以来就是linux/unix中进行性能监控的利器，相比top来说它的监控更加系统级，更侧重于系统整体的情况。 今天在学习vmstat的时候，突然想看看数据库中的并行对于系统级的影响到底有多紧密，自己简单测试了一下。 首先来看看vmstat的命令的解释。 可能大家并不陌生，如果需要每隔2秒，生成3次报告，可以使用vmstat 2 3 对于命令的输出解释如下： r代表等待cpu事件的进程数 b代表处于不可中断休眠中的进程数， swpd表示使用的虚拟内存的总量，单位是M free代表空闲的物理
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本，我将分享大量性能优化的思路和方法，并进行相应工具使用介绍和总结。
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
中央处理器（CPU，Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。 中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。它与内部存储器（Memory）和输入/输出（I/O）设备合称为电子计算机三大核心部件。 物理
程序直接控制方式 cpu干预程度：非常的频繁，IO操作开始前，完成后均需要cpu介入，并且在等待IO完成的过程中cpu需要不断的介入进行轮询检查，实际上是忙轮询，极大的浪费了cpu的资源，本质原因还是IO设备与cpu速度差异造成的矛盾，其次的原因是没有中断机制，IO设备无法向cpu报告自己的状态 数据流向: 读 IO设备->cpu->内存 写 内存->cpu->IO设备 传输单位: 一个字 缺点：cpu与IO设备只能串行工作，忙等IO完成，极大的浪费cpu资源，cpu利用率很低。 优点：简单易于实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
