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Cgroup测试&CFS计算方法

限制(cpu.cfs_quota_us) 创建group:ruletest [root@ecs ~]# rmdir /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest [root@ecs ~]# mkdir /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest [root@ecs ~]# cd /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest [root@ecs /sys/fs/cgroup/cpu 限制 [root@ecs /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest/cpu.cfs_quota_us -1 [root@ ecs /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest]# echo 20000 > /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest/cpu.cfs_quota_us [root@ecs /deadloop 把进程910加到这个cgroup中: [root@ecs ~/tmp]# echo 910 > /sys/fs/cgroup/cpu/ruletest/tasks [root@ecs

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在直播app制作过程中,服务器是如何配置的?

一、前期开发测试阶段: CPU:2核,内存:2G,带宽:3M。 可以少买1台,因为不需要socket): ECS:2台(以下是配置参数) CPU:4核,内存:8GB,带宽:20M(包含socket和web)。 CPU:4核,内存:8GB。 RDS:1台。 CPU:4核,内存:8GB,关系数据管理系统:mySQL 5.7(做好读写分离)。 同时开通相关云存储服务。 ECS:3台。 CPU:8核,内存:16GB,带宽:其中1台服务器带宽30M(用于socket),另外2台带宽5M(用于WEB)。 REDIS:1台。 CPU:8核,内存:16GB。 RDS:1台。 ECS:4台。 CPU:8核,内存:16GB,带宽:其中2台服务器带宽50M(用于socket),另外2台带宽10M(用于WEB)。

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    一行“无用”的枚举反使Rust执行效率提升10%,编程到最后都是极致的艺术

    hello_world]# rustc hello7.rs[root@ecs-a4d3 hello_world]# time . 这里先给出的结论,这又是一个内存、缓存以及CPU多核之间的竞争协同效率问题。 : M:代表该缓存行中的内容被修改,并且该缓存行只被缓存在该CPU中。 E:代表该缓存行对应内存中的内容只被该CPU缓存,其他CPU没有缓存该缓存对应内存行中的内容。这个状态的缓存行中的数据与内存的数据一致。 I:代表该缓存行中的内容无效。 S:该状态意味着数据不止存在本地CPU缓存中,还存在其它CPU的缓存中。这个状态的数据和内存中的数据也是一致的。不过只要有CPU修改该缓存行都会使该行状态变成 I 。

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    面试跨不过去的门槛

    [root@ecs-c13b ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 TYPE=Ethernet # 网卡类型: Linux下配置主机名,并使之永久生效 centos7: [root@ecs-c13b ~]# hostnamectl 查看当前主机名情况 Static hostname: ecs-c13b [root@ecs-c13b ~]# cat /etc/hostname zmgaosh 3. 如何查看系统的如下参数:1cpu核心数,内存大小,硬盘总量 2 当前的cpu利用率,每个cpu核的利用率,当前内存使用情况, 3 指定进程的cpu利用率和内存使用量 查看cpu [root@ecs-c13b 40G 2.1G 36G 6% / tmpfs 379M 0 379M 0% /run/user/0 top 第三行(Cpus): 分别表示了 CPU

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    2018 年,Unity 带来了新的 ECS

    维护多态指针但没有构造对 CPU 友好的内存结构,cache miss 和内存换页的问题依然困扰着开发者。 这也是 ECS 设计模型的主流优化方向。 从模型上解决问题,可以提供易于实现的并行能力,在目前 CPU 产业单核性能逐渐走向瓶颈,多核架构能力不断增强的生态下,将会为游戏性能提升带来新的活力。 Jobs 系统 image.png 这张图展示了近年来 CPU 产品单核性能和核数的增长曲线。可以看到随着时间线核数增长率不断上升,单核性能增长率不断下降,多核能力变得愈发重要。 这样的连续排布规则使得 CPU 每处理一个 Block,就可以并行地读下一个 Block 地数据。 由于 Archetype 所做的内存工作使相同结构的 Component 都在连续内存上,在一个 System 或一个 Job 运行时,可以最大程度提高 CPU 的 Cache 命中率。

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    用“弹性伸缩”需了解客户什么信息?

    一、什么是弹性伸缩能力 管理员可以自由设置,当cpu、内存等当前监控值高于某阀值时,自动增加ECS云主机。当低于某阀值时,自动减少ECS云主机。 ? 二、为什么不能任意使用弹性伸缩服务 举个例子,如果某客户正在使用IE浏览器访问某ECS云主机上的网站,并用帐号密码登录了该网站,而该ECS主机因负载较低被弹性伸缩服务强制退出,那么该客户的登录状态将断开 三、如何才能正常使用弹性伸缩服务 就上面的例子,如果用户的登录状态Session没有在ECS云主机上存储,而是放在了共享存储中,如RDS数据库中。 即使ECS被强制下线,客户业务被重新分配到另一台ECS中进行业务使用,登录状态仍然能够在RDS中被找回,客户业务不会中断。

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    kubernetes从懵圈到熟练 – 集群伸缩原理

    管控使用了ECS userdata的特性,把类似以上节点准备的脚本,写入ECS userdata,然后重启ECS并更换系统盘。 attach_node.sh | bash -s -- --openapi-token --ess true --labels k8s.io/cluster-autoscaler=true,workload_type=cpu 首先,通过添加已有节点加入的节点,需要三步去移除:管控通过ECS API清楚ECS userdata;管控通过K8S API从集群中删除节点;管控通过ECS InvokeCommand在ECS上执行kubeadm 最后,经过Cluster Autoscaler动态增加的节点,则在集群CPU资源“预订率”降低的时候,由Cluster Autoscaler自动移除释放。 其触发点是CPU“预订率”,即上图写Metrics的原因。

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    Linux服务器故障排查基本方案

    服务器架构 服务器系统为Centos7 首先需要知晓系统的对外的架构 一般架构: 1.域名--->云服务器(ECS) 2.域名--->CDN--->云服务器(OSS) 3.域名--->CDN--- >云服务器ECS+数据库RDS+缓存Redis 4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis 5.域名--->CDN-->WAF防火墙--->负载均衡 --->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis 再根据实际情况出现的问题,一步步排查。 aliyun] XXX云监控告警短信 【XXX云】尊敬的***,云监控-数据库<华南1(深圳)-*****-只读>于<09:54>发生报警,CPU使用率(91.88>=80),持续时间4分钟 3.shell 市场同事等钉钉、电话报告出现的问题 二、快速定位问题 网络带宽(CDN是否异常) 域名是否解析到源站 登录XXX云CDN后台查看相应流量 负载均衡 检查负载均衡是否正常运行,是否流量异常 应用层服务器 ECS

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    UE5的ECS:MASS框架(一)

    如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。 Archetype就对应的Unity的ECS的Archetype,这个实现和Unity的ECS非常像。而CommandBuffer,又很像UE渲染线程的CommandBuffer。 16K是因为大部分CPU的L1都是16K的倍数。 而FMassTag的不能有实际的成员变量,只是作为ECS执行时候的标记,可以认为是传统ECS里额外的过滤器标签,而UE里的过滤器叫做Query。 为什么是64K,同样道理,因为大部分CPU的L2缓存是64K的倍数(Unity一个Chunk是16K),这里L1,L2都是CPU单核的独立缓存,所以都很快,如果到了L3因为涉及到多核共享,就会显著降速。

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    视频logo处理-1:机型选择与成本

    要求:单机清理一万个视频的logo/天 (1).资源要求 选择2台:32核,64G的ECS机器,最少支持2万视频的处理/天,这个量是最低量,服务器不会有压力,做好监控(zabbix/prometheus 机型选择阿里云ECS的ecs.sn1ne.8xlarge(32cpu,64GB,计算网络增强型)。 ? 依据见后。 (2).测试环境数据 是2核机器,没有跑几个视频load就卡死了,注意Load与cpu核数。 ? 注意CPU核数和Load。 ?

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    云服务器该如何选择?

    什么是ECS?什么样的主机必须要备案?什么样的主机又可以免备案? 最后说说什么是ECSECS是一种弹性计算服务,支持各种应用软件灵活扩展,相对于轻量级的服务器,ECS需要有专业技术人员来维护。 下面给出一张图,来对比三种不同类型的云服务器在空间、CPU等方面的差别 主要配置 虚拟主机 轻云服务器 云服务器ECS 网页空间 M/G级空间 G级空间 独享整块硬盘 CPU 共享 独享 独享 内存 共享 在8/2原则的大前提下,可以从以下几个方面考虑服务器的选购 一.根据应用类型和企业规模.核对配置和服务器带宽 CPU代表了云服务器的运算能力,多少核是指有多少处理器可以在CPU内共享缓存 一般网站建议选择2核以下CPU,如果网站流量较大,动态页面比较多,建议选择4核以上CPU

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    mysql中的慢查询日志

    /local/mysql/bin/mysqldumpslow -s r -t 10 /usr/local/mysql/var/ecs-abcf-slow.log  Reading mysql slow  query log from /usr/local/mysql/var/ecs-abcf-slow.logCount: 1  Time=5.00s (5s)  Lock=0.00s (0s)  Rows 4.4、诊断sql(查看某条sql的cpu、io等具体消耗时间) mysql> show profile cpu,block io for query 12; -- 这个就是诊断profile里面记录的 set, 1 warning (0.00 sec) mysql> -- Status:sql 语句执行的状态-- Duration:sql 执行过程中每一个步骤的耗时-- CPU_user:当前用户占有的cpu -- CPU_system:系统占有的cpu-- Block_ops_in:I/O 输入-- Block_ops_out:I/O 输出  -- 注意:这就是一条sql语句在mysql里面完整的执行过程,

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(一)ECS设计思想

    面向数据的编程 从17年到现在,ECS在游戏程序员里应该是急速膨胀的话题,有很多很多优秀的文章都介绍过ECS了。 用ECS插件, jobs System burst编译器等技术内容,来打造一个DOTS的开发理念。 所以扯了这么多,ECS究竟是什么? (这里的System肯定不是用到一次New一个,只是方便展示) ECS的优势 经过上面两个示例来看,ECS在写法上面要比传统OOP的方式复杂很多,明明一个对象就可以集中包含的数据要多写这么多的Componet 非常适合现代CPU的缓存机制,极大增加CPU的缓存命中率,大幅提升性能。所以仅仅是多写了一些代码,带来了这么多的优势,为什么不去用呢? ECS的问题 虽然ECS设计初衷是为了解决预测和回滚,但是现在的游戏(包括Unity的演示和推广)都是推荐用来处理大批量数据的(展示性能优势)。

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    FusionSphere Openstack 虚拟机创建流程

    Nova-scheduler 收到选择主机的的请求开始筛选主机,先通过 filter 模块第一次筛选出适合的主机(根据需要资源的大小),再通过权重第二次筛选(默认是内存权重,可以更改为 cpu 权重), Nova-compute 根据创建要求占用相应的 CPU、内存资源,完成后把消息发给 Nova-conductor,让他在数据库内部刷新虚拟机的状态。 6. EVS 服务发放云硬盘及挂载云硬盘至 ECS 的业务流 1. VDC 管理员或 VDC 业务员通过 EVS 控制台申请存储资源。 2. EVS 控制台通过 ECS UI(EVS),将请求下发给组合 API(EVS)。 3. 组合 API 将请求分发到 Cinder。 4. Cinder 根据申请存储资源的策略在存储池创建卷。 5. EVS 控制台通过 ECS UI(ECS),将请求下发给组合 API(ECS)。 b. 组合 API 将请求分发到 Nova。 c.

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(五)浅谈CPU缓存命中

    ECS在游戏里的运用,最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构,天然符合了现代CPU的编程思想,所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。 那么ECS是如何提升程序性能的呢?最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前,我们先说说CPU的一些基础知识。 首先我们说区别CPU最核心的叫做指令集,指令集决定CPU的工作方式,所以指令集就决定了一个CPU的架构。CPU发展到现在,衍生了很多不同的架构方式,到目前为止最接触最多的就是X86和ARM架构。 所以现在知道ECS面对数据编程,对于缓存命中的重要性有多高。 所以ECS的架构,就是对缓存命中最大的提升,也是ECS性能倍增的原因。下一节稍微讲一下Unity日后主推的面对数据栈技术编程即DOTS。

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    Unity 01 - ECS概念

    ECS概念 传统OOP缺陷 传统OOP下的MonoBehaviour/GameObject模式, 可以非常方便的为创作游戏编写代码, 但是往往在后期会使得代码难以阅读, 维护, 优化, 游戏开销大而性能低 , 这是由一系列因素导致的: OOP模型 Mono编译的非最优机器吗 GC 单线程 ECS模型 ? ECS // RotationSpeed.cs using System; using Unity.Entities; [Serializable] public struct RotationSpeed 执行行为 ECS优势 Component是sturct而不是class, 这意味着我们在存储数据是的时候不是通过new到heap中, 离散到存储, 而是在内存中连续对其存储. 基于Job System, System在调度jobs的时候会把任务放到队列中, 由worker threads多线程完成, 并通过细粒度话数据的读写权限, 加速执行, 提高CPU的利用效率.

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