展开

关键词

CPU高速缓存内存屏障

高速缓存分为L1-L3 Cache L1 Cache: 一级缓存是CPU第一层高速缓存,分为指令缓存和数据缓存,一般服务器的CPU的L1缓存容量在32-4096kb,现在的L1 Cache都不能直接内存直连传输数据 缓存一致性MESI协议 单CPU缓存的读写操作 缓存读操作 CPU读取数据时,先在L1中寻找,再从L2中寻找,再从L3中寻找,然后是内存,最后是外存储器(持久化介质) 如果只处理读取操作,那么不论是 Cache的数据保持一致,用于读缓存操作 独占(Exclusive)缓存段: 数据有效,内存的数据保持一致,S的区别就是在于该处理器处于独占的状态时,其他的cpu缓存将会失效 已修改(Modified 高速缓存存在的问题 缓存中的数据内存的数据并不是实时同步的,各CPU(或CPU核心)间缓存的数据也不是实时同步的,也就是在同一个时间点,各CPU所看到同一个内存地址的数据的值可能是不一致的 指令重排序存在问题 ,在指令前插入Load Barrier,可以让高速缓存中的数据失效,强制从新主内存中加载数据读取主内存内容,让CPU缓存内存保持一致,避免缓存导致的一致性问题 完全内存屏障,保障了早于屏障的内存读写操作的结果提交到内存之后

85030

CPU内存结构

开局一张图 由于CPU频率太快了,为解决直接读取内存的数据上的延迟,在CPU内存之间,存在3级缓存。 ? ? CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式: 缓存一致性协议 总线锁机制 CPU CPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化,是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右,1s相当于10的9次方纳秒。 ,处于这个状态的可以被其他CPU读取内存时变成(shared 共享),修改时变成(modified 被修改) S:(shared 共享)某缓存行可能被多个CPU缓存,并且各个缓存中的数据和主存一致,当一个 总线锁 MESI协议之前,解决缓存一致性方案是总线锁机制,这种方案比较低效,锁期间,其他CPU无法访问内存CPU乱序 多核时代,处理器为提高运算速度,可能作出违背代码原有初衷的行为。 解决这种问题的方式就是内存屏障,简单点说是不同的处理器架构提供了不同指令集用来建立内存屏障,这样控制不可乱序。

26720
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    CPU内存结构

    开局一张图 由于CPU频率太快了,为解决直接读取内存的数据上的延迟,在CPU内存之间,存在3级缓存。 ? ? CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式: 缓存一致性协议 总线锁机制 CPU CPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化,是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右,1s相当于10的9次方纳秒。 ,处于这个状态的可以被其他CPU读取内存时变成(shared 共享),修改时变成(modified 被修改) S:(shared 共享)某缓存行可能被多个CPU缓存,并且各个缓存中的数据和主存一致,当一个 总线锁 MESI协议之前,解决缓存一致性方案是总线锁机制,这种方案比较低效,锁期间,其他CPU无法访问内存CPU乱序 多核时代,处理器为提高运算速度,可能作出违背代码原有初衷的行为。 解决这种问题的方式就是内存屏障,简单点说是不同的处理器架构提供了不同指令集用来建立内存屏障,这样控制不可乱序。

    73710

    CPU显卡内存3DMAX渲染的关系

    图形渲染CPU重要还是显卡重要?3D渲染、三维建模速度和显卡有关吗?三维制图电脑配置!3D设计用什么显卡 本文结论:3D渲染最终主要靠CPU来完成,同时内存容量也要足够大。 另外一项技术就是使用GPU去计算灯光如何物质交互以及通过追踪场景中的光子路径来创建图像。在这项技术中,GPU将扮演一个超级计算机的角色来处理场景并传递逼真的结果。 专业显卡游戏显卡的最大不同在于第二阶段方式的不同,游戏显卡着重“显现”能力,就是把已经做好的东西重现出流畅的画面;而专业显卡着重“生成”能力,就是按照设计师给定的坐标、参数,生成虚拟的三维物体。 ,最终渲染的时候靠CPU内存。 所以 CPU 好、内存大才能快

    1.8K20

    CPU缓存和内存屏障

    CPU性能优化手段 - 缓存 为了提高程序的运行性能, 现代CPU在很多方面对程序进行了优化 例如: CPU高速缓存, 尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销, 处理器大多会利用缓存以提高性能 ? 最终写入主内存以那个CPU为准? 高速缓存下有一个问题: 缓存中的数据内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步. 在同一时间点, 各CPU所看到的同一内存地址的数据的值可能是不一致的. CPU执行指令重排序优化的一个问题: 虽然遵守了as-if-serial语义, 但仅在单CPU自己执行的情况下能保证结果正确. 读内存屏障(Load Memory Barrier): 在指令前插入Load Barrier, 可以让高速缓存中的数据失效, 强制从新从主内存读取数据 强制读取主内存内容, 让CPU缓存和主内存保持一致

    56931

    golang定位内存泄露cpu占用过高的方法实战

    现在使用golang的项目越来越多,但是当golang发生内存泄露或cpu占用过高时,怎么定位呢? cpu状态 go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap go tool pprof http://localhost:6060/debug/ =============== 实践:定位内存泄露 ================= 问题现象:线上的程序在部署一周后,使用内存上升了几倍,没有释放的迹象 解决此问题的思路: 1、review代码 2、bytes.makeSlice占用了3G内存,看了代码发现是读文件同步特征值时创建buf产生的内存,正常现象。 走读了这部分涉及计时器的代码后发现是因为有个计时器在某些场景下设置了很大的触发时间(有的场景需要比较大的触发时间),但是在正确回包后又没有及时stop掉,所以就泄露了 定位cpu占用过高的方法也是一样的

    14.1K50

    docker内存cpu调试

    本地启动了一个sshd的容器服务,但该容器经常会被重启导致ssh连接失败,使用kubectl describe pod命令查看改命令发现有容器返回值为137,一般是系统环境原因,且一般为内存不足导致的 19 Nov 2018 14:18:22 +0800 Finished: Tue, 20 Nov 2018 12:14:16 +0800 登陆该容器的node节点,查看系统日志发现sshd申请内存严重超时 ,且看到normal ZONE中的free<min,这种情况下会触发内核杀死进程回收内存,可能会导致sshd容器或containerd进程重启。 ,也可以查看/proc/buddyinfo文件,查看剩余连续内存的分布,小内存比较多时说明内存碎片化比较严重 附:使用perf进行cpu占用率进行分析 如下代码中,函数AA死循环,预期会占用大量CPU资源 占用率,可以看出用户空间cpu占用率达到了50%,而内核空间很低,可以看出cpu占用率主要在用户态,涉及系统调用比较少 %Cpu(s): 50.0 us, 8.3 sy, 0.0 ni, 41.7

    39210

    go:如何定位内存cpu问题

    在go web中,定位内存/cpu问题(内存泄漏,内存优化)可以这么做。 ,Sys指向系统申请的内存。 这样,就能比较容易的发现内存泄漏的情况。 最上面一行是总量,然后是每行代码对应的内存消耗。 多调用几次list深挖,就能找出内存消耗的元凶啦。 查看cpu详情 输入命令 go tool pprof . 从上面的图分析,可以发现cpu的消耗,主要在: GetKafkaJobID(这个函数实际是json的解析); json.Marshal/UnMarshal http request 搞定收工。

    39320

    java获取cpu内存、硬盘信息

    1 下载安装sigar-1.6.4.zip     使用java自带的包获取系统数据,容易找不到包,尤其是内存信息不够准确,所以选择使用sigar获取系统信息。                System.out.println("内存总量:    " + mem.getTotal() / 1024L + "K av");         // 当前内存使用量          System.out.println("当前内存使用量:    " + mem.getUsed() / 1024L + "K used");         // 当前内存剩余量         System.out.println ("CPU生产商:    " + info.getVendor());// 获得CPU的卖主,如:Intel             System.out.println("CPU类别:    " +  ("CPU系统使用率:    " + CpuPerc.format(cpu.getSys()));// 系统使用率         System.out.println("CPU当前等待率:    "

    2.4K90

    Linux查看物理CPU内存信息

    CPU 计算公式 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看命令 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo | grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 查看CPU信息(型号) cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 查看内存信息 free -m cat /proc/meminfo

    42730

    CPU是如何访问内存的?

    CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图: ? 从图中可以清晰地看出,CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布的。 首先 CPU 在访问内存的时候都需要通过 MMU 把虚拟地址转化为物理地址,然后通过总线访问内存。 MMU 开启后 CPU 看到的所有地址都是虚拟地址,CPU 把这个虚拟地址发给 MMU 后,MMU 会通过页表在页表里查出这个虚拟地址对应的物理地址是什么,从而去访问外面的 DDR(内存条)。 MMU 是通过页表把虚拟地址转换成物理地址,页表是一种特殊的数据结构,放在系统空间的页表区存放逻辑页物理页帧的对应关系,每一个进程都有一个自己的页表。 CPU,虚拟地址,页表和物理地址的关系如下图: ? 页表包含每页所在物理内存的基地址,这些基地址页偏移的组合形成物理地址,就可送交物理单元。

    66960

    CPU是如何访问内存的?

    CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图: ? 从图中可以清晰地看出,CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布的。 首先 CPU 在访问内存的时候都需要通过 MMU 把虚拟地址转化为物理地址,然后通过总线访问内存。 MMU 开启后 CPU 看到的所有地址都是虚拟地址,CPU 把这个虚拟地址发给 MMU 后,MMU 会通过页表在页表里查出这个虚拟地址对应的物理地址是什么,从而去访问外面的 DDR(内存条)。 MMU 是通过页表把虚拟地址转换成物理地址,页表是一种特殊的数据结构,放在系统空间的页表区存放逻辑页物理页帧的对应关系,每一个进程都有一个自己的页表。 CPU,虚拟地址,页表和物理地址的关系如下图: ? 页表包含每页所在物理内存的基地址,这些基地址页偏移的组合形成物理地址,就可送交物理单元。

    1.2K30

    一文让你看懂内存CPU之间的关系

    内存:你跑慢点行不行?CPU:跑慢点你养我吗?内存:我不管! 本文的思维导图 主存(RAM) 是一件非常重要的资源,必须要认真对待内存。 我们来看 IBM 360 是如何解决的:第一种解决方式是用保护密钥标记内存块,并将执行过程的密钥提取的每个存储字的密钥进行比较。 段定义是一段连续的内存空间 所以内存针对自动增长的区域,会有三种处理方式 如果一个进程空闲区相邻,那么可把该空闲区分配给进程以供其增大。 下面这幅图展示了这种映射是如何工作的 页表给出虚拟地址物理内存地址之间的映射关系。 TLB 通常位于 CPUCPU 缓存之间,它与 CPU 缓存是不同的缓存级别。下面我们来看一下 TLB 是如何工作的。

    5.5K41

    14-Linux 介绍工具使用(十一:cpu、核心、线程、内存

    cpu) 指主板上实际插入的 cpu 硬件个数(socket)。 (但是这一概念经常被泛泛的说成是 cpu 数,这很容易导致 core 数,processor 数等概念混淆,所以此处强调是物理 cpu 数)。 由于在主板上引入多个 cpu 插槽需要更复杂的硬件支持(连接不同插槽的 cpu内存和其他资源),通常只会在服务器上才这样做。在家用电脑中,一般主板上只会有一个 cpu 插槽。 为了提高性能,cpu 厂商开始在单个物理 cpu 上增加核心(实实在在的硬件存在),也就出现了双核心 cpu(dual-core cpu)以及多核心 cpu(multiple cores),这样一个双核心 cpu 就是同一时刻能够运行两个进程/线程的。

    10020

    Chrome 100 发布:CPU内存暴降

    只是谷歌方面依然老生常谈地表示,此次更新的新版本大幅减少了内存CPU 占用率,速度更快了。 在电脑端上,这一点我们暂且无从感知(如果大家有类似体验可以在评论区告诉我们)。 来源:扩展迷EXTFANS ------ 我们创建了一个高质量的技术交流群,优秀的人在一起,自己也会优秀起来,赶紧点击加群,享受一起成长的快乐。

    9020

    CPU瞒着内存竟干出这种事

    那是我们CPU和外界打交道的触角,每一根都有不同的作用。 ? 通过这些触角,CPU就可以跟内存打交道,获取指令和数据,辛勤的干活啦。 那个年代,条件比较差,能凑合的就凑合,能共用的就共用。 到了80386时代,我们外界通信的引脚就更多了,并且变成了32位的CPU,那个时候,生活条件就变好了,地址线和数据线再也不用共享引脚了。 ? 他们提出了一个虚拟地址的东西,所有程序使用的地址都是一个虚拟的地址,在真正和内存打交道的时候,咱们CPU内部工作人员再给翻译成真实的内存地址,关于这事儿,内存那家伙一直被我们蒙在鼓里。 ? 如果后面谁要访问那个页面,咱们CPU就检查如果有这个标记,就发送一个页错误的中断信号告诉操作系统去把这个页面换回来。 通过我们之间的配合,解决了内存紧张的危机。后来我们把这个技术叫做内存分页交换。 现在 时间过得很快,到了我们这一辈,内存变得更大了,16GB都是小case,32GB也很常见。 除了内存,我们CPU本身也更先进了,别的不说,你光看看咱们现在的引脚数那比先祖们那几辈就不可同日而语。

    18030

    内存疯狂换页!CPU怒批OS

    内存访问瓶颈 我是CPU一号车间的阿Q,前一阵子我们厂里发生了一件大喜事,老板拉到了一笔投资,准备扩大生产规模。 现在我们变成了一个16核的CPU啦! 原以为我们生产效率也能double,没想到却遇到了新的问题。 我们CPU里面各个车间访问内存都要通过内存控制器和总线系统,有时候碰到几个车间都要访问内存,就得要竞争。 ? 以前我们八个车间的时候竞争情况还不是很激烈,大家互相谦让一下也就罢了。 现有的16个车间拆分成两个CPU工厂,叫做两个NUMA节点(Node),每个节点直接连接一部分内存,两个节点之间有专门的的inter-connect通道。 还有就是内存亲和性的问题了,为了能得到更快的内存访问速度,操作系统的内存管理部门制定了一个内存分配策略,线程在哪个NUMA节点内执行,那就把内存分配到那个节点直接连接的内存中,避免跨节点的内存访问。

    20920

    『开发技术』UbuntuWindows如何查看CPU&GPU&内存占用量

    0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。 本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。 1.0 查看CPU内存使用 在Ubuntu中内置了 top 指令,可以查看CPU内存信息,我们在Shell 输入 top: top 输出结果如下:(数据实时刷新)Ctrl + C 退出 虽然可以看到相关信息 下面我们使用 htop 指令来查看: htop 结果如下:(数据实时刷新)Ctrl + C 退出 可以发现直观多了,1-8分别代表每个CPU占用量,Mem 代表内存占用。 综上,推荐大家使用 htop 指令查看CPU内存使用。

    20320

    Linux 查询 OS、CPU内存、硬盘信息

    二.关于服务器基本配置 查询服务器的基本配置一般查询操作系统,CPU内存,硬盘,下面进行逐一讲解。 2.3 内存基本配置查询 名词解释 名词 含义 Mem 内存的使用情况总览表 Swap 虚拟内存。 即可以把数据存放在硬盘上的数据,当物理内存不足时,拿出部分硬盘空间当SWAP分区(虚拟成内存)使用,从而解决内存容量不足的情况。 直观的看,此时free的内存会非常小,但并不代表可##用的内存小,当一个程序需要申请较大的内存时,如果free的内存不够,内核会把部分cached的内存回收,回收的内存再分配给应用程序。 所以#对于linux系统,可用于分配的内存不只是free的内存,还包括cached的内存(其实还包括buffers)。

    75420

    【JMM内存模型-4】JMM内存模型之CPU缓存策略

    CPU缓存策略原理 缓存概述 CPU为了提升执行效率,减少CPU内存的交互(交互影响CPU效率),一般在CPU上集成了多级缓存架构 cpu缓存策略图 cpu读取数据时, 会先从自己的寄存器当中读取. 如果没有再从Cache当中读取数据.如果Cache当中也没能.再从内存当中获取.然后再依次缓存 多核CPU结构图 三级缓存 L1 Cache 分为数据缓存和指令缓存,逻辑核独占 CPU所有操作的数据全部在寄存器当中完成 1ns` L1 cache (一级缓存) `约1ns` L2 cache(二级缓存) `约3ns` L3cache(三级缓存) `约15ns` 主内存(最终存储地址) `约80ns` 计算机当中为了让效率更高,在读取数据时,是一块一块进行读取的 3. cache Line能够读取的大小是64个字节 cpu缓存一致性问题 假设cpu1从主内存当中读取一个共享数据i = 1,读取到cache 当中 进行数据的修改,把i修改为2 一、同时同一个cpu也从内存当中读取数据 此时读取的结构可能是1也可能是2 如果cpu1把写的结果写到到内存中, cpu2读取的就是2 如果cpu1没有把结果写回到主内存当中

    11120

    相关产品

    • 轻量应用服务器

      轻量应用服务器

      轻量应用服务器(Lighthouse)是一种易于使用和管理、适合承载轻量级业务负载的云服务器,能帮助中小企业及开发者在云端快速构建网站、博客、电商、论坛等各类应用以及开发测试环境,并提供应用部署、配置和管理的全流程一站式服务,极大提升构建应用的体验,是您使用腾讯云的最佳入门途径。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券