例如:某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU,每个CPU四核,超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源?
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
通过前几章内容的学习,我们已经可以很容易地进入云服务器及从 github 拉取代码。本章内容将会为你介绍如何查看云服务的基本配置。
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
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) 。
编者按:文章来源自 Mapd,作者 Jonathan Symonds,AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起,GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上,除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶),为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用,要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生,这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商,英特尔的巨幅广告支出,直接
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
随着帕鲁游戏服务器的火热,越来越多的玩家选择通过自己搭建服务器,来实现帕鲁游戏体验。那么,如何选择这款帕鲁游戏服务器配置呢?下面我们将从CPU、内存、硬盘和带宽这四个服务器参数,为大家详细解答这个问题。
Java中的线程创建会带来显著的开销。创建线程消耗时间,增加了请求处理的延迟,并涉及JVM和操作系统的大量工作。为了减轻这些开销,引入了线程池的概念。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
机器之心原创 作者:思 CPU 不适合模型推理和训练?那已经是老刻板印象了,英特尔® 至强® 可扩展处理器搭配 AVX-512 指令集,单核一次能同时进行 128 次 BF16 浮点运算,这对于一般的深度学习模型不论在训练还是推理已经是足够的了。 说到模型训练,很多算法工程师首先想到的就是各种深度学习框架,以及 CUDA、cuDNN、NCCL 等 GPU 训练环境,似乎我们很少优先考虑在 CPU 上直接训练模型。这可能是在潜意识里,我们将 CPU 视为不适合并行计算的设备,思考着,也许 CPU 训练模型不仅
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
最近在研究Linux系统负载的时候,接触到一些关于CPU信息查看的知识,和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析,也学到了不少东西。
12月6日消息,英特尔很快即将在本月中旬正式发布代号为“Emerald Rapids”的面向数据中心的第五代 Xeon系列处理器。近日,国外网友@InstLatX64 提前曝光了“Emerald Rapids”的详细信息。
服务器是一种专门设计用于处理大量数据和高并发请求的计算机系统。与普通PC相比,服务器在处理能力、稳定性和安全性方面具有显著的优势。服务器硬件的主要组成部分包括处理器、内存、存储设备、主板、网卡和电源等。
在报警群里看到 XXX 服务所在的服务器负载很高, 4 核 16G 的配置,CPU 使用率 >90%
在当今数字化时代,游戏行业蓬勃发展,游戏服务器成为了游戏体验的关键组成部分。但对于许多游戏开发者和运营者来说,选择合适的游戏服务器却是一项挑战。本文将带您深入了解游戏服务器的价格与配置,为您提供完美的指南。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
数据库连接池的配置是开发者们常常搞出坑的地方,在配置数据库连接池时,有几个可以说是和直觉背道而驰的原则需要明确。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
Part1 前言 在开源网站github上,有一段关于JDBC连接池的视频,演示了同等业务压力下,不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响,并用文字进行了深入分析,得出在部分情况下,连接数/并发数并不一定是越高越好这样有意思的结论,本文主要内容为英文原文的翻译(推荐阅读原文,原文链接见文末)。 连接池是创建和管理一个连接的缓冲池的技术,这些连接准备好被任何需要它们的线程使用。 Part2 一个1万用户的测试 开发者在配置连接池的时候经常会犯下一些错误,因为理解了一些连接池参数的意义之后,实际配置的数值可能
随着“无服务器”这个流行术语变得越来越普遍,IT人员与硬件联系将越来越不紧密。当然,这并不意味着企业业务中没有服务器,只是IT运营人员不再担心自己的服务器或IT硬件的运营和维护问题。只需运行几行代码,就可以确保云中的服务器运行。
Oracle 在 Youtube 分享了一段关于JDBC 连接池的视频,演示了同等业务压力下,不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响,HikariCP 转载了这个视频,并进行了一些分析。本文主要内容为英文原文的翻译(推荐阅读原文),部分内容为转述。
dnf(Dandified Yum)是一个RPM包管理器,用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求,至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
一些比较常见的linux命令,主要用于检测服务器的配置和硬件信息,包括:操作系统、CPU、内存、硬盘分区、系统时间、负载、网络相关、进程、用户、开关机、启动等方面,适用于主流操作系统,常见的centos、ubuntu、debian等。
有个朋友Hunter跟我聊,最近他参加腾讯的面试,在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程,以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
因此,有2个物理插槽+2块CPU,每块CPU插在一个插槽里。每块CPU有20个核心,每个核心有2个超线程。主板型号为Intel,NUDA使用连续编号方式,每个NUMA节点分到2组CPU核心。
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比,以及如何提高服务性能和处理能力,这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识,其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度,但如果没准备的话容易一头雾水,这次带大家从头到尾学习一遍,学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了!
作者:@LucasTwilight https://juejin.im/post/5c71324b6fb9a049d37fbb7c
使用Linux系统,很有必要熟悉一些常用的命令。本文收集整理一些常用的用于检测服务器的配置和硬件信息的命令,需要时可查阅。包括:操作系统、CPU、内存、硬盘分区、系统时间、负载、网络相关、进程、用户、开关机、启动等方面,适用于主流Linux操作系统比如centos、ubuntu、debian等
美光于前日宣布已经开始向业界中的核心客户出样DDR5内存(RDIMM)了,目前他们在DDR5内存上面使用的是自家最新的1z nm工艺。
英特尔首款10nm工艺的服务器处理器来了,基于Ice Lake的第三代至强可扩展处理器正式发布。
我在研究HikariCP(一个数据库连接池)时无意间在HikariCP的Github wiki上看到了一篇文章,这篇文章有力地消除了我一直以来的疑虑,看完之后感觉神清气爽。故在此做译文分享。
请确认好自己Linux服务器是 CentOS还是Ubuntu,这两个发行版下的客服程序依赖的系统库不兼容的。最好使用ubuntu,因为ubuntu的仓库源软件都比较新。
数据库连接池大小往往是一个很容易被大家所忽略的参数,通常这个参数也和公司或者组内文化有关系,以前在美团的时候基本所有的项目连接池大小都设置20, 当时也没有考虑为什么会这么设置,反正就跟着大伙儿用。后来来到了猿辅导,发现大家使用的连接池是tomcat-jdbc,并没有针对连接池大小做特殊配置,使用的是默认的100。
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
OSHI 是一个基于 JNA(本地)的免费的操作系统和硬件信息库,专为 Java 设计。它可以跨平台的获取系统信息以及硬件信息,如操作系统版本、进程、内存和 CPU 使用情况、磁盘和分区、设备、传感器等。它不需要安装任何额外的本地库,因此接入起来很方便。
前三个数字分别表示:1、5、15分钟的系统负载(或者叫平均进程数), 第四个类似分数形势的分别表示正在运行的进程数和系统当前总的进程数,最后一个数字表示的最近一个运行进程的ID。
基本上来说,大部分项目都需要跟数据库做交互,那么,数据库连接池的大小设置成多大合适呢?
Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况,Spark也采用on YARN部署方式来说明。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个,学会使用top,就相当于有了一把趁手的兵器,上可九天揽月,下可五洋捉鳖。
公司服务器是分几批购买的,所以造成配置方面也不大相同特别是cpu配置方面,一直想弄清楚这些cpu都是什么型号,有几颗物理cpu,每颗cpu有几个核心,没个核心有几个线程。看起来很繁琐,下面一起彻底分分析下。 大致的看了下公司服务器的型号,这个很容易获取 使用命令more /proc/cpuinfo |grep “model name” 或者dmidecode -s processor-version都可以得到 这里我主要有两种类型的cpu 一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz,另一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz 下面一起来看下两种类型cpu都有什么不同。 使用命令分别获取cpu的物理颗数 内核数 线程数 这里要说明一下 CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几颗物理cpu,指的是真实存在是cpu处理器的个数,1个代表一颗2个代表2颗cpu处理器。 核心数:一个核心就是一个物理线程,英特尔有个超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用,充分发挥CPU性能,意思是一个核心可以有多个线程。 线程数:线程数是一种逻辑的概念,简单地说,就是模拟出的CPU核心数。比如,可以通过一个CPU核心数模拟出2线程的CPU,也就是说,这个单核心的CPU被模拟成了一个类似双核心CPU的功能。
不论是网站运维还是系统管理,服务器本身的运行状况都是我们需要掌控的基础资料。在《打造FaceBook》一书中,王淮介绍FaceBook的工程师文化中有一句“Move Fast and Monitor Closely”。这个"Closely"有两层意义,其一是“即时”的,要从系统开发初期,就有意识地设计好配套的监测,并逐步改善;其二是“深入”,监控不能仅仅停留在监测主机负载、网卡流量的表面层次,而要尽可能地细化,以贴近系统的业务特性。
CPU:E5 2677 v3 核心:24 内存:128G 硬盘:8T 线程:单核双线程
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