眼看着就要到「双 11」就要到了,对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻!当今网购之所以如此火爆,不仅仅是营销策划的作用,智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前,甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求,快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线,成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
对于线上系统调优,它本身是个技术活,不仅需要很强的技术实战能力,很强的问题定位,问题识别,问题排查能力,还需要很丰富的调优能力。
使用 TIA STEP7 V16 软件,创建S7-1200 CPU版本为V4.4的站点,如图1所示。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用分布式 RPC 框架实现参数服务器。
OPC UA 方法是“远程过程调用”的实现,为不同通信节点之间的交互提供了有效机制。该机制提供作业确认和反馈值,因此用户无需再编程握手机制。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里,做性能分析一定先画个图,脑子里就会有路径的概念了。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
原文:http://blog.51cto.com/liuqunying/1420556
生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分也就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
性能测试为保证软件质量起到重要作用,对于交易量较大的应用系统,性能测试更是一个必不可少的环节。
生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
IP技术运行当中服务器是必不可少的基础设置,传统企业采用物理服务器较多,而随着云服务器的普及,大量的企业在系统运作当中采用云服务器的运作模式。传统服务器在运作当中成本投入高,产品性能难以确保稳定,服务的环境也缺乏弹性,无法保证日益复杂的业务需求。而云服务器对于规模和工作环境没有限制,甚至可实现远程管控,那么如何选择云服务器配置呢。
【导读】MODBUS TCP 指令 V6.0 增加了 Modbus 客户端功能码 23,可以在一次请求作业下实现从服务器读取和写入一个或多个保持性寄存器,这样省去了轮询的编程工作
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
在测试某台服务器(非虚拟机)的基准性能时,我们发现 Unixbench 的某个性能指标低于基准值,低的还不少,有约 20%。
近几年,深度学习领域的开发者们对模型效果的追求愈演愈烈,各大榜单纪录不断刷新,而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说,就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”,而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强,更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”。在数据和参数规模增长的过程中,常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘,而分布式训练则成为了广大开发者的必然选择。
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。
运行工作进程数、运行CPU亲和力、最大打开文件数、gzip调优、防盗链、隐藏版本号、隐藏软件名、优化woeker进程数、优化nginx连接超时时间
S7-1500 CPU 和 S7-1200 CPU 之间可以实现 Modbus/TCP 的通信。在 S7-1500 CPU 和 S7-1200 CPU 中调用 “MB_CLIENT” 和 “MB_SERVER” 指令并参数化。 “MB_CLIENT” 指令通过 CPU 的PROFINET接口实现 Modbus/TCP 客户机通信。使用 “MB_CLIENT” 指令在客户机和服务器之间建立连接,发送请求和接收响应,和控制连接断开。“MB_CLIENT” 指令在独立的功能块"ModbusClient"中被调用。 "MB_SERVER" 指令通过 CPU 的PROFINET接口实现 Modbus/TCP 服务器通信。使用 "MB_SERVER" 指令处理 Modbus/TCP 客户端的连接请求,接收来自 Modbus/TCP 客户端的请求并发送响应消息。"MB_SERVER" 指令在独立的功能块"ModbusServer"中被调用。 例子:通过两个Modbus/TCP连接演示了一个Modbus功能。
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
某年某月某日的一个下午,接收到监控服务器的一条告警短信:尊敬的运维工程师 XX,你好:“192.168.136.200”数据库服务器 CPU 异常,CPU 使用率 98.7%,请尽快处理。看到这个消息浑身一紧,赶紧掐灭手中的烟,跑回办公室。
Java虚拟机创建了C1和C2编译器线程,用以优化应用程序的性能。但是有时这些线程会消耗大量CPU资源。在这篇文章中,我们将深入探讨C1和C2编译器线程,以及如何解决它们可能导致的高CPU消耗问题。
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图,检查响应时间,事务成功率,CPU,内存和IO使用率是否达到要求,如果出错率达到了总请求的3%,我们会检查是什么原因导致的,修改好后,重新测试;
性能优化,反复被提起,想要做到性能优化,先要理解性能优化,知其然才知其所以然,所谓的高性能就是合理的运用服务器的硬件资源,主要是Cpu和内存,硬盘,用大量的测试和计算,合理的计算使用服务器的资源,提升响应速度,提高吞吐率,就是性能优化的知识点。
云桌面是一款价廉物美的计算机使用方式,一般来说云桌面需要云服务器来提供运算和储存方面的支持,但很多朋友对于云服务器的CPU主频了解较少,那么云桌面服务器cpu主频一般是多少?云桌面使用需要增加算力吗?
假设模型有两个conv层和1个fc层,有3台服务器每台各一块显卡,请问要怎么实现把计算图拆成3部分,每块显卡分别计算一个层,而不是把计算图完整复制3份放到3块卡上独立计算?
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
最近用学校服务器跑RNA-seq数据的时候,遇到过好几次以下的情况,特别是序列比对、生成sam文件和sam转bam文件。
配置文件中具体修改的内容是什么呢?要是面试官问你,你该怎么回答?你想下,你坐在一间屋子里。 服务器的mysql性能优化,有两个大致的方向考虑,第一个是服务器硬件,另一个是mysql自身的my.cnf配置文件。 服务器的磁盘,CPU和内存,这些都是要考虑的因素 1,磁盘的I/O 能力,也就是它的寻道能力,目前的SCSI高速旋转的是7200转/秒,这样的速度,一旦访问的用户量上去,磁盘的压力就会过大,如果是每天的网站pv在150w,这样的一般的
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
https://my.oschina.net/tongyufu/blog/405612
worker_processes指令是用来设计Nginx进程数,官方默认设为1,赋值太多了,将会对系统IO影响效率,降低Nginx服务器性能。但是为了让多核CPU能够更好的处理并行任务,我们可以讲该值设置大一些,最好这个值是机器CPU的倍数,并不是越大越好。 worker_cpu_affinity
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
刚刚,在英伟达举办的GPU技术大会上(其实会场就是老黄家的厨房),黄仁勋发布了全新ARM架构CPU,也是英伟达首款服务器CPU——Grace。
了解Redis的info 要获得Redis的当前情况,使用info命令即可。具体用法:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info [参数] 。针对不同的参数就会看到具体的数字,如果没有带参数,那么就会把默认情况写出来,如果带上all参数,那么就会把所有情况都写出来。比如:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info server,就会看到redis关于server的一些数据,如下:
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)
S7-1200根据CPU的版本不同,使用的MODBUS-TCP通讯指令是不一样的,这节给大家介绍V4.1及以上版本的CPU MODBUS-TCP通讯方法,下个星期的文章会给大家介绍V4.1以下版本的CPU MODBUS-TCP通讯方法,敬请期待。
要提高新加坡服务器的CPU利用率,通常需要优化应用程序和操作系统的配置,以确保服务器资源得到更有效地利用。以下是一些方法来提高CPU利用率:
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
all(iterable) and any(iterable) all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象(即所有元素为真),则返回True,否则返回False any(x)判断x对象是否为空对象,如果都为空、0、False,则返回False,如果不都为空、0、False,(即至少有一个为真)则返回True
nginx在运行时与具体业务功能(比如http服务或者email服务代理)无关的一些参数,比如工作进程数,运行的身份等。
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。
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