对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。...如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
闯关目的 第1关：汉字字库存储芯片扩展实验 (1) 理解存储系统进行位扩展、字扩展的基本原理； (2) 使用相关原理解决实验中汉字字库的存储扩展问题，并能够使用正确的字库数据填充。...第3关：MIPS RAM设计 (1) 理解主存地址基本概念以及理解存储位扩展基本思想； (2) 使用相关原理构建能同时支持字节、半字、字访问的存储子系统。...通关设计：利用区号和位号进行检索的字形码存储器，区位码转逻辑电路：(区号-1)*94+位号-1，而一个汉字字形码需要3232=1024位，在logisim中ROM存储器最多32位应进行位扩展，则需要1024...实验中字32bit，单字节8bit，半字为16bit地址在字访问时忽略最低两位；半字访问时忽略最低位，倒数第二位为片选；字节访问时，第二位需要进行片选。...一个组有两个cache line，总共4个组，假设从地址0x0654地址读取一个字节数据。
上篇随笔谈到刷1/8 rack时，日志显示存储节点已经成功限制CPU的，可如果使用mpstat命令看貌似还是64 CPU，难道实际没有成功吗？...) 10时50分22秒 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 10时...root@dbm08celadm03 ~]# [root@dbm08celadm03 ~]# grep processor /proc/cpuinfo |wc -l 32 进一步使用cellcli查询存储节点的详情...running rsStatus: running CellCLI> exit 退出 也可以看到“cpuCount:”显示为“32/64”，说明存储节点的...CPU是限制成功的。
image.png 它维护了一个volatile int state（代表共享资源）和一个FIFO线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列）。...CPU内存架构 现代计算机都是多处理机CPU，每个核心(Core)都有一套寄存器，CPU访问寄存器的速度是最快的，但是访问RAM内存速度相对来说要慢很多，所以为了解决寄存器与内存速度的不协调问题，每个CPU...CPU内存架构 当两个线程同时运行的时候，可能会出现下面的情况：两个线程同时使用一个共享变量，会在Cache中缓存该变量，当一个线程修改共享变量时，Cache未能及时将修改的值放回RAM，导致另一个线程不能读取修改后的值...线程共享变量出现的问题 volatile关键字的作用 前面讲CPU内存架构就是为了说明volatile关键字的作用：用来保证对变量修改后，能立即写回主存，从而保证共享变量的修改对所有线程是可见的。...从上面的说明我们可以了解到：volatile关键字修饰的所有变量读写操作都是原子性的。那么是不是意味着对volatile修饰的int值进行++操作也是原子性的。
前言 今天我们暂时不分享Linux网络编程的文章（明天来分享Linux网络编程的实战文章），今天接着分享c专题系列文章存储类里的关键字的使用方法和总结： -auto- (1)auto关键字在C语言中只有一个作用...其实当年本应该多发明一个关键字，但是C语言的作者觉得关键字太多不好，于是给static增加了一种用法，导致static一个关键字竟然有两种截然不同的含义。...本质区别是存储类不同（存储类不同就衍生出很多不同）：非静态局部变量分配在栈上，而静态局部变量分配在数据段/bss段上, 在数据段的话，它是初始化好的，在bss段的话，一般我们没有初始化的，一般默认0，这个和全局变量不初始化一样...- register - (1)register关键字不常用，也只有一个作用，那就是：register修饰的变量。编译器会尽量将它分配在寄存器中。...（平时分配的一般的变量都是在内存中的,其实读取内存中的数据过程是这样的：cpu+寄存器+cache+内存）。分配在寄存器中一样的用，但是读写效率会高很多。
小兰从桌子里掏出一个黑盒子。“这是下节课要用的教具，陈老师让我先拿着。” 她打开盒子，取出三个零件和一个说明书。 “喏，你们看看这个”，她拿起第一个零件，“这个叫与门，有两个输入和一个输出。...她拿起第三个零件，“最后这个叫非门，只有一个输入，一个输出。它会输出一个相反的结果：输入有电流，输出就没有；输入没有电流，输出就有电流。用小刚的话来说，输入0输出则为1，输入1输出则为0。...小兰指着说明书说道： 与非，或非，异或，同或 “与非门：一个与门的输出和一个非门相连，英文是not and，NAND gate。那个小圈圈代表一个非门。...第三个叫异或门，只有两个输入中一个为1一个不为1时，才会输出1，exclusive-or，XOR gate。 第四个是同或门，也就是一个异或门加上一个非门。” “啊哈！”...疑惑越来越多了：如何存储？怎样实现分支？保证效率？ 刘老师仍未停下，黑板快被写满了： 103. 方程ζ(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上吗？ 104. 大于2的偶数都可以写成两个质数的和吗？
有时候不太好查cpu的信息。执行这个脚本就比较全面了。 #!...-l) processor=$(cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l) cpucores=$(cat /proc/cpuinfo | grep "cpu...cores" | uniq) siblings=$(cat /proc/cpuinfo | grep "siblings" | uniq) echo "* * * * * CPU Information...* * * * *" echo "（CPU型号）cpu name : $cpuname" echo "（物理CPU个数）physical id is : $physical" echo "（逻辑CPU...个数）processor is : $processor" echo "（CPU内核数）cpu cores is : $cpucores" echo "（单个物理CPU的逻辑CPU数）siblings
好久不见，我叫阿Q，是CPU一号车间的员工。我所在的CPU有8个车间，也就是8个核心，咱们每个核心都可以同时执行两个线程，就是8核16线程，那速度杠杠滴。...这样一个一个来加1，我们感觉太慢了， 要是可以一次多取几个，并行加1，那一定比一个一个加快上不少。” 我刚说完，大家都开始小声议论起来。 “我看出来了，这其实就是并行计算！”...“ “还没有，这正是今天开会的目的，因为情况有点复杂，还需要大家一起来出出主意” “好像并不复杂嘛” “我上面举的例子只是一个简单的情况，并行计算还可能不是固定的数，可能是一个数组和另一个数组相加。...咱们是通用CPU，又不是专门做数学计算的芯片，搞这些东西干嘛？”，四号车间代表提出了质疑。...因为是64位的寄存器，所以可以同时存储两个32位的整数或者4个16位整数或者8个8位的整数。 我们还新增了一套叫MMX的指令集，用来并行执行整数的运算。
小兰从桌子里掏出一个黑盒子。“这是下节课要用的教具，陈老师让我先拿着。” 她打开盒子，取出三个零件和一个说明书。 “喏，你们看看这个”，她拿起第一个零件，“这个叫与门，有两个输入和一个输出。...她拿起第三个零件，“最后这个叫非门，只有一个输入，一个输出。它会输出一个相反的结果：输入有电流，输出就没有；输入没有电流，输出就有电流。用小刚的话来说，输入0输出则为1，输入1输出则为0。...与非，或非，异或，同或 “与非门：一个与门的输出和一个非门相连，英文是not and，NAND gate。那个小圈圈代表一个非门。 或非门是或门 + 非门，not or，NOR gate。...第三个叫异或门，只有两个输入中一个为1一个不为1时，才会输出1，exclusive-or，XOR gate。 第四个是同或门，也就是一个异或门加上一个非门。” “啊哈！”...疑惑越来越多了：如何存储？怎样实现分支？保证效率？ 刘老师仍未停下，黑板快被写满了： 103. 方程ζ(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上吗？ 104. 大2的偶数都可以写成两个质数的和吗？
之前我用 Python 代码从一个开关开始，模拟出一个类似本文的 CPU。但是这里，我们从更高层次上模拟 CPU：用代码模拟大的部件，使大家从原理上理解 CPU 工作。...” 哈佛结构和冯诺依曼结构的主要区别：前者程序和数据分为两个 RAM 存储，后者统一存储在一个 RAM 中。 三、工作原理 让我们分别介绍各部件工作原理，之后介绍它们怎么协同工作。...下面我们用一个实际例子来说明 CPU 执行过程。 四、CPU 指令工作详细剖析 一个完整程序是由指令和数据构成。指令负责控制 CPU 各部件协同工作，数据则参与具体运算。...五、 Python 实现 CPU 各组成部分 5.1 RAM 存储器 我们用 list 来存储数据。这是一个很简单和直接的设计。...，控制各部件工作的具体过程；从微观上看，pc 程序计数器、ALU 数字逻辑运算单元，RAM 存储器在内的所有 CPU 相关部件，其实都是一个个三极管，这些三极管在电流作用下导通或者截止，完成了数字逻辑运算
小兰从桌子里掏出一个黑盒子。“这是下节课要用的教具，陈老师让我先拿着。” 她打开盒子，取出三个零件和一个说明书。 “喏，你们看看这个”，她拿起第一个零件，“这个叫与门，有两个输入和一个输出。...她拿起第三个零件，“最后这个叫非门，只有一个输入，一个输出。它会输出一个相反的结果：输入有电流，输出就没有；输入没有电流，输出就有电流。用小刚的话来说，输入0输出则为1，输入1输出则为0。...与非，或非，异或，同或 “与非门：一个与门的输出和一个非门相连，英文是not and，NAND gate。那个小圈圈代表一个非门。 或非门是或门 + 非门，not or，NOR gate。...第三个叫异或门，只有两个输入中一个为1一个不为1时，才会输出1，exclusive-or，XOR gate。 第四个是同或门，也就是一个异或门加上一个非门。” “啊哈！”...疑惑越来越多了：如何存储？怎样实现分支？保证效率？ 刘老师仍未停下，黑板快被写满了： 103. 方程ζ(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上吗？ 104. 大于2的偶数都可以写成两个质数的和吗？
导读：本文将探讨如何设计一个快速、可靠的商品系统存储架构。...商品详情页的数据规模，可以总结为如下六个字：数量多，体量大。 为什么说“数量多”？...解决方案是，为每个历史版本的商品数据保存一个快照，可以创建一个历史表保存到MySQL中，也可以保存到一些KV存储中。...比如，建一个电脑参数表，其中包含的字段有CPU型号、内存大小、显卡型号、硬盘大小，等等；再建一个酒类参数表，其中包含的字段有酒精度数、香型、产地，等等。...对象存储可以简单理解为一个无限容量的大文件KV存储，它的存储单位是对象，其实就是文件，可以是一张图片、一个视频，也可以是其他任何文件。
这意味着变量的最大尺寸等于寄存器的大小(通常是一个词),且不能对它应用一元的"&"运算符(因为它没有内存位置) register个人解释:register储存类创建的变量是存放在CPU的寄存器上面
昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题：在一台多核 CPU 的 Web 服务器上，存在负载不均衡问题，其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx，进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大。...为什么大部分进程被分配给了 CPU0？我模模糊糊有一些印象是因为操作系统偏爱使用 CPU0，但我暂时也没找到实质的线索可以佐证，如果有人知道，麻烦告诉我。...=$(echo "$i % $CPUs" | bc) let i++ taskset -pc $CPU $PID done 如上脚本运行后，让我们再来看看各个 CPU 负载分配情况如何...本文把 PHP-FPM 进程平均分配给了 0，1，2，3 四个 CPU，实际操作的时候可以更灵活一些，比如前文我们提过，操作系统总是偏爱使用 CPU0，如果 CPU0 的负载已经很高了的话，那么我们不妨把...PHP-FPM 进程平均分配给 1，2，3 三个 CPU。
我叫阿Q，是CPU一号车间里的员工，我所在的这个CPU足足有8个核，就有8个车间，干起活来杠杠滴。...大家想想办法啊” 会场一度陷入了沉默，过了一会儿，六号车间的代表小六才站起来发言：“领导，我有一个办法” “什么办法？”...小六润了润嗓子说道：“我先问大家一个问题，在我们没有使用指令流水线技术的时候，假设执行一条指令需要4个步骤，每个步骤需要1ns，那执行完一条指令总共需要多少时间？...“一个步骤1ns，一条指令总共4个步骤就是4ns，4条指令就是16ns，这也太简单了吧”，二号车间小虎说到。 “没错，那用上流水线以后呢？”...我们又主动降低了流水线级数，在性能和功耗上选择了一个平衡点。 流水线里的冒险 不仅如此，我们在使用指令流水线的过程中，也渐渐地发现了一些其他问题。
好家伙，这规模也太大了，放眼望去，全是一个个的工作车间，一眼望不到头。 ?...GPU的秘密 找了好久，我俩终于来到1024号车间，这里有一个小哥正忙的不可开交。...要知道在咱们CPU工厂，一个车间也只有一份。 正在纳闷之际，小哥忙完了手里的活，走了过来，“总算可以歇口气了”。 “大哥辛苦了，想问一下这里怎么这么多重复的计算电路啊？这不浪费吗？”...“是啊，像我们GPU工厂承包的活基本都是这种类型，像3D图像渲染中每个像素的计算，深度学习中张量和矩阵的计算，它们有一个特点，都是算法固定，只是数据不一样而已。...“你个笨蛋，咱们CPU内部有八个车间，每个车间同时执行一个线程不就是并行吗？
软件定义存储走红多年之后，愈发获得用户认可，成为云化基础设施的重要选择；却也迎来了下一个关键的十字路口，大部分架构诞生于十余年前，修修补补多年，对于未来的应用趋势逐渐有点力不从心。...以如今银行的数字化营销为例，一个五一节假日的促销活动，往往包含线上和线下多营销渠道，与之匹配的是多样化复杂推荐体系和营销手段，需要针对各种数据进行多个业务模型的训练，以实现营销效果最优，带动老用户消费和挖掘潜客...另一方面，混合多云环境正在成为很多企业的选择，企业基于混合多云的IT环境，构建起统一的数据湖成为一个重要的趋势。...“公有云巨头都在其大规模公有云平台上提供了智能数据湖相关方案，此类方案都有一个共同的特征：以大规模对象存储为基座，实现计算与存储的完全分离，再配合数据集成，数据管理，多样化的数据分析等相关能力来构建。...在这种情况下，基于软件定义存储来构建企业数据湖将成为一个很自然的选择，而软件定义存储产品则需要向上为数据湖开放更多接口和能力，让数据湖的构建，管理和使用更加便捷。”曹羽中补充道。 ?
下班前的一个CPU负载过高问题 背景介绍： 今天双十一，公司的某个业务在7:00钟有个活动。...7:00前几分钟，服务器开始出现卡顿，查看CPU使用率100%，每个核都是100%左右。...询问业务方为何慢日志的数量那么多，最终得到的反馈是业务方之前使用了一个工具，会自动生成相关表的索引，这次换了个工具，没有了自动生成表索引的功能，每张表只有一个主键，但是在查询的过程中，会查询到表中的一些字段...于是先查看监控，发现CPU使用率已经又开始上升到60%左右，并且一直在往上升。登录服务器查看CPU真实使用率，已经上升到90%左右，服务器又出现明显卡顿。...3、重新审视当前的状况，还是把目标定位在了慢查询上，因为上一步仅仅是关掉了慢查询的一个报警机制，没有从本质上解决慢查询的问题。
但是，当涉及到Kubernetes时，持久性存储是什么呢？数据管理人员如何充分利用他们的Kubernetes系统？这样一个系统的整体效益是什么？...它现在还允许云原生应用程序与其他云存储系统连接。添加虚拟存储和开放源码存储平台，你就可以得到一个实际返回值的存储选项。不必显式地将你的系统与那些系统集成，Kubernetes正在为未来铺平道路。...你甚至可能发现你有资源和动机来采用多云策略并扩展你的存储范围。 在Kubernetes看来，存储就是王道。对于管理员来说，它显然是一个有用的工具，可以在持久表单中保持数据。...而且，在Kubernetes系统中有如此多的数据需要存储，因此了解如何高效、高质量地存储数据是非常重要的。 例如，在指定pod时，你是否知道可以分别指定每个容器所需的CPU和RAM功率？...也许能够支持这些： http://www.linbit.com/kubernetes/ 开源设计 扩展持久存储 内核数据复制 闪电般的响应时间 较低的CPU需求 无论你的具体目标是什么，我们的目标是投资于一个使用低延迟持久性内存的系统
然后就到了内存，每次内存寻址需要 100ns，换算成人类时间是 260s，也就是4分多钟，如果读一些不需要太多思考的文章，这么久能读完2-3千字（这个快阅读的时代，很少人在手机上能静心多这么字了）。...到了内存之后，时间就变了一个量级，CPU 和内存之间的速度瓶颈被称为冯诺依曼瓶颈。...同一个数据中心网络上跑一个来回需要 0.5ms，换算成人类时间大约是 15天，也就是半个月的时间。如果你的程序有段代码需要和数据中心的其他服务器交互，在这段时间里 CPU 都已经狂做了半个月的运算。...也就是说 SSD 读一个普通的文件，如果要等你做完，CPU 一个月时间就荒废了。尽管如此，SSD 已经很快啦，不信你看下面机械磁盘的表现。...5 分钟人类都要等一会了，更别提 CPU 了，所以没事不要乱重启服务器啊，分分钟终结一个文明的节奏。
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