线程是操作系统中比较稀缺的资源,大量创建线程池,不仅消耗系统资源,还会导致系统稳定性降低,在JVM中,最终导致OOM发生。通过使用线程池,限制线程数目的创建,可重复利用已创建的线程。
基本概念 物理CPU:物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件,在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数:物理CPU下一层概念就是核心数,我们常常会听说多核处理器,其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU:核心数下一层的概念是逻辑CPU,逻辑CPU跟超线程技术有联系,假如物理CPU不支持超线程的,那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量;如果物理CPU支持超线程,那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程:超线程是英特尔开发出来的一项技术,使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行,这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心;这样便可以理解为什么开启了超线程技术后,逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看,这个文件显示的内容类似于下图所示
👨💻个人主页: 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏: 面试 🌈 每日一语:人的一生,好不好只有自己知道,乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 CPU密集型 IO密集型 选择线程数量 区别 总结 CPU密集型 CPU密集型 又叫做计算密集型,系统运作大部分是CPU Loading,CPU密集就是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行 IO密集型 IO密集型指的是在系统运行过程中,大部分的状况是CPU在等I/O的读
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
制定线程池的长度并不是一门精密的科学,需要做的仅仅是避免“过大”和“过小”者两个极端情况。如果一个线程池过大,那么线程对稀缺的CPU和内存资源的竞争,会导致内存的高使用量,还可能耗尽资源。如果过小,由于存在很多可用的处理器资源却未在工作,会对吞吐量造成损失。
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。
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类
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。
任何多线程程序都有死锁的风险,最简单的情形是两个线程AB,A持有锁1,请求锁2,B持有锁2,请求锁1。(这种情况在mysql的排他锁也会出现,不会数据库会直接报错提示)。线程池中还有另一种死锁:假设线程池中的所有工作线程都在执行各自任务时被阻塞,它们在等待某个任务A的执行结果。而任务A却处于队列中,由于没有空闲线程,一直无法得以执行。这样线程池的所有资源将一直阻塞下去,死锁也就产生了。
我之前看到很多同事写代码,为了提高效率,采用多线程去优化。由为了提高多线程的性能,用到了线程池。
Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置。由于现在都使用的是springboot服务,配置文件中也没有配置Tomcat 相关参数,基本都是使用默认的Tomcat的线程配置。
目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU,主要有K80,P4,P40,P100,M40,这些卡性能指标有着不同差异导致成本上也相差很多。 鉴于AI是当下最火的技术方向,GPU加速运算在这方
有时候需要访问同一组值,不做持久化,会重复生成,计算机代价和开销很大。持久化作用:
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打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候,我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
一种新的机制出现的原因往往是为了解决实际的问题,虽然linux kernel中已经提供了workqueue的机制,那么为何还要引入cmwq呢?也就是说:旧的workqueue机制存在什么样的问题?在新的cmwq又是如何解决这些问题的呢?它接口是如何呈现的呢(驱动工程师最关心这个了)?如何兼容旧的驱动呢?本文希望可以解开这些谜题。
来自Linux内核文档。之前看过这篇文章,一直好奇,问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理,本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能,将这篇文章穿插入内。
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。
一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销。因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断。 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间。平时所说的CPU利用率是
Yahoo是Hadoop的最大支持者,Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个,有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw,4×1TB磁盘,16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB,每月提交的作业数目超过1000万个。
但是被提醒,发现即使在分配 4 核的容器上,GC 线程数也为 38。然后就想到应该和容器的资源限制有关——jvm 可能无法觉察到当前容器的资源限制。
由于新版的 KV 、金山、 瑞星 都加入了对网页、 插件 、邮件的随机监控,无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式,尽量使用最少的监控服务吧,或者,升级你的硬件配备。
为每个请求对应一个线程方法的不足是:为每个请求创建一个新线程的开销很大;为每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多。容易引起资源不足,造成浪费。为解决单个任务处理时间很短而请求的数目巨大的问题,引出线程池:
这个问题虽然看起来很小,却并不那么容易回答。大家如果有更好的方法欢迎赐教,先来一个天真的估算方法:假设要求一个系统的TPS(Transaction Per Second或者Task Per Second)至少为20,然后假设每个Transaction由一个线程完成,继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s。那么问题转化为:
用户视角的网站性能 在实践中,使用一些前端架构优化时段,通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段,使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容,即使不优化应用程序和架构,也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学
这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。毕竟来说,系统性能监控本身就是个大学问。
虽说现在做网络请求有了Volley全家桶和OkHttp这样好用的库,但是在处理其他后台任务以及与UI交互上,还是需要用到AsyncTask。但是你真的了解AsyncTask吗?
在【JAVA】一个线程两次调用 start() 方法会出现什么情况?中介绍过线程是不能够重复启动的,创建或销毁线程存在一定的开销,所以利用线程池技术来提高系统资源利用效率,并简化线程管理,已经是非常成熟的选择。
该文章介绍了pm2在node中的应用,包括其主要特性、安装使用方法和运行进程的不同方式。文章还讲解了如何通过pm2来管理node应用,包括启动、停止、监控和日志查看等功能。
线程池能够帮助我们提高系统资源利用效率,并简化线程管理。通过并发包下的Executors(不是Executor)可以方便的创建如下几类线程池。分别为:
一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息。通常来说运维人员、系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题。 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc、/sys 下的数据来工作的,而那些更加细致、专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf、systemtap 等)和技术才能完成哦。 毕竟来说,系统性能监控本身就是个
一般开发者是利用 Executors 提供的统一线程创建方法,取创建不同配置的线程池,主要区别在于不同的 ExecutorService类型或者不同的初始参数。
前面我们分享了O(n)和O(1)调度器的实现原理,同时也了解了各个调度器的缺陷和面临的问题。总的来说O(1)调度器的出现是为了解决O(n)调度器不能解决的问题,而O(1)调度器在Linux2.4内核的在服务器的变形是可行的,但是Linux2.4以后随着移动设备的逐渐普遍,面临的卡顿问题逐渐明晰,这才导致后来的CFS调度器的出现。
SuSE上的一些问题,可能需要另参考:http://blog.chinaunix.net/u2/64804/showart.php?id=2026903 limits.conf 文件实际是 Linu
通过ulimit -n命令可以查看Linux系统里打开文件描述符的最大值,一般缺省值是1024,对一台繁忙的服务器来说,这个值偏小,所以有必要重新设置linux系统里打开文件描述符的最大值。那么应该在哪里设置呢?
在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题
针对对一个问题,OpenCV开发包包含的东西太多了,大而全,而它们的项目可能需要只是一点点,需要的是小而精,其实这个很容易解决,这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植,通过CMake自己编译,关于这个问题,我也写过一篇文章来介绍,感兴趣可以点击这里:
工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制,本周花时间研究了一下,这里记录一下。
来源:ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/
虛拟化技术是云计算平台的基础,其目标是对计算资源进行整合或划分,这是云计算管理平台中的关键技术。虚拟化技术为云计算管理乎台的资源管理提供了资源调配上的灵活性,从而使得云计算管理平台可以通过虚拟化层整合或划分计算资源。
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