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​Linux CPU 性能优化指南

所以假如我们系统平均负载很高,但是 CPU 使用率不是很高,则需要考虑是否系统遇到了 IO 瓶颈,应该优化 IO 读写速度。 问题优化方向 性能优化往往是多方面的,CPU、内存、网络等都是有关联的,这里暂且给出 CPU 优化的思路,以供参考。 程序优化 基本优化:程序逻辑的优化比如减少循环次数、减少内存分配,减少递归等等。 编译器优化:开启编译器优化选项例如gcc -O2对程序代码优化。 异步处理:例如把轮询改为通知方式 多线程代替多进程:某些场景下多线程可以代替多进程,因为上下文切换成本较低 缓存:包括多级缓存的使用(略)加快数据访问 系统优化 CPU 绑定:绑定到一个或多个 CPU NUMA 优化:支持 NUMA 的处理器会被划分为多个 Node,每个 Node 有本地的内存空间,这样 CPU 可以直接访问本地空间内存。

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【AI移动端算法优化】四,移动端arm cpu优化学习笔记之绑定cpu(cpu affinity)

本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpucpu affinity)[2,3]的概念和相关验证实验。 其次根据文章[2]的说法,可以优化缓存性能。 CPU_SET(cpu, set) CPU_SET_S(cpu, sizeof(cpu_set_t), set) ...... cpu_0:1805000, cpu_1:1805000, cpu_2:1805000, cpu_3:1805000, cpu_4:1920000, cpu_5:1920000, cpu_6:2600000 , cpu_7:2600000, after sort cpu_6:2600000, cpu_7:2600000, cpu_4:1920000, cpu_5:1920000, cpu_2:1805000

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    MySQL优化CPU和IO

    mySQL优化CPU和IO 决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不例外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是 CPU和IO资源。 当MySQL中的数据以足够快的速度从内存中读取时,CPU的计算能力将会成为系统的瓶颈。 当我们遇到CPU密集型的工作时,CPU的速度越快,那么MySQL服务的性能就越好。 所以,准确的来说,CPU的多和快哪个影响严重,还是取决于你用它来干什么。有些场景可能需要更多的CPU,有些场景可能多个CPU也无法解决,反而更快的CPU优势更明显。 另一方面来看,多个CPU的系统在OLTP系统的场景中非常有用,这些系统通常需要并发执行更小的操作,并且是从多个连接发起请求,因此可以在多个CPU上运行,相反的,OLAP系统的场景中,高性能的CPU可能更能派上用场

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    针对 CPU 的Nginx 配置优化

    在Nginx 配置文件中,有这样两个指令:worker_processes 和 worker_cpu_affinity 它们可以针对多核CPU 进行配置优化。 2.worker_cpu_affinity 指令 指令详解:worker_cpu_affinity 指令用来为每个进程分配CPU的工作内核。这个指令的设置方法有些麻烦。 其中每一组代表一个进程,每组中的每一位表示该进程使用CPU的情况,1代表使用,0 代表不适用,注意,二进制位排列顺序和CPU 的顺序是相反的,建议不同的进程平均分配到不同的CPU 运行内核上。 ? 4个进程,第一个进程对应0001,表示使用第一个CPU 内核,第二个进程对应0010,表示使用第二个CPU 内核,以此类推。 如果 我们将 worker_processes 指令的值复制为8, 即复制为CPU 内核个数的两倍 则woker_cpu_affinity 指令的设置可以是 worker_cpu_affinity

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    CPU层面谈谈优化

    大多数时间,大家都在从设计和算法上优化效率(这类优化往往效果比较明显,比如一个二分查找可以轻易将时间复杂度降低为lg(n))。 但是在实现上,却很少有人注重实现效率,而理由是反正每年都会有更高频率的CPU出现,我何必花那个心思呢(Java程序员尤其擅长使用这个理由@_@)。 ,一般不会使用寄存器缓存指针指向的内容和函数调用的返回结果(这个不同的编译器实现可能不太一样,至少我使用的GCC在O2的情况下并不会做此优化),我称之为指针不可优化原则。 然而不论CPU采用何种算法,Cache line的概念是不变的。即在Cache miss时,是按Cache line的模式来加载的. 最后,再简单看一下运算过程中的两个优化(并不是只有两个,而是我只会这几个:D) 一个是比较功能,在所有比较中,与0比较是最快的,因为大部分CPU的指令都会影响ZF标准位。

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    Linux性能优化(cpu:vmstat + top)

    cat /proc/interruptes|grep timer image.png 2、cpu的7种状态 image.png 3、vmstat的参数意义 Procs r: The number 如果等待运行的进程数越多,意味着CPU非常繁忙。另外,如果该参数长期大于和等于逻辑cpu个数,则CPU资源可能存在较大的瓶颈。 :系统百分比 wa:等待IO消耗的百分比 id:空闲 forks:新进程数 4、vmstat -s 统计信息 5、top信息 image.png image.png top选项要观察cpu 占比,TIME+为进程开始到现在消耗的CPU时间,S为睡眠状态、R为运行状态,load average 负载 6、额外工具,mpstat -P ALL 1 2 7、sar -o /tmp/cpu 1

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    移动端arm cpu优化学习笔记第3弹--绑定cpu(cpu affinity)

    本文首发于 GiantPandaCV :绑定cpu 本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpucpu affinity)[2,3]的概念和相关验证实验。 其次根据文章[2]的说法,可以优化缓存性能。 CPU_SET(cpu, set) CPU_SET_S(cpu, sizeof(cpu_set_t), set) ...... cpu_0:1805000, cpu_1:1805000, cpu_2:1805000, cpu_3:1805000, cpu_4:1920000, cpu_5:1920000, cpu_6:2600000 , cpu_7:2600000, after sort cpu_6:2600000, cpu_7:2600000, cpu_4:1920000, cpu_5:1920000, cpu_2:1805000

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    MySQL 导致 CPU 消耗过大,如何优化

    更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期 …. 减少逻辑IO量 index,优化索引,减少不必要的表扫描 如增加索引,调整组合索引字段顺序,去除选择性很差的索引字段等等 table,合理拆分,适度冗余 如将很少使用的大字段拆分到独立表,非常频繁的小字段冗余到 减少query请求量(非数据库本身) 适当缓存,降低缓存数据粒度,对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存 如用户信息,商品信息等 优化实现,尽量去除不必要的重复请求 如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题 升级cpu 若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求,cpu利用率还高T_T 是时候拿出最后的杀手锏了,升级cpu,是选择更快的cpu还是更多的cpu了? 参考 《高性能MySQL》 《图解性能优化》 大部分整理自《MySQL Tuning For CPU Bottleneck》

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    MySQL 导致 CPU 消耗过大,如何优化

    用户用户空间CPU消耗,各种逻辑运算正在进行大量tps函数排序类型转化逻辑IO访问…IO等待等待IO请求的完成此时CPU实际上空闲如vmstat中的wa 很高。 更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期….减少逻辑IO量index,优化索引,减少不必要的表扫描如增加索引,调整组合索引字段顺序,去除选择性很差的索引字段等等table,合理拆分,适度冗余如将很少使用的大字段拆分到独立表 减少query请求量(非数据库本身)适当缓存,降低缓存数据粒度,对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存如用户信息,商品信息等优化实现,尽量去除不必要的重复请求如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题,通过跨页面参数传递减少访问等合理需求 升级cpu若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求,cpu利用率还高T_T是时候拿出最后的杀手锏了,升级cpu,是选择更快的cpu还是更多的cpu了? 参考《高性能MySQL》《图解性能优化》大部分整理自《MySQL Tuning For CPU Bottleneck》 关注我 每天进步一点点

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    NodeJS 性能优化CPU 看图篇

    作为前端出身的NodeJS开发者们,产生共鸣的那就是如何能够直观且快速发现性能瓶颈,能够像调试前端的JS代码那样可视化,堆栈化,接下来我们就针对常见的CPU性能分析方法来揭开NodeJS的CPU面纱。 一、CPU使用情况可视化展示(火焰图—Flame Graph) 充分利用劳动工具有助于帮助我们提升定位问题的效率,Linux kernal自带的系统性能分析工具perf,为我们提供函数级与指令级的热点查找 ,如下表: 颜色 类型 绿色 JS代码调用 蓝色 优化编译代码 黄色 C++/C代码 红色 libuv系统调用 2.3 火焰图形状对应关系 形状 含义 每一个平面方块 一个函数在栈中的位置(也称一个栈帧 ) Y轴 栈的深度(也叫栈的帧数) X轴 表示总的样例,不过它们左右顺序没有特殊含义 每个平面方块的宽度 方块的宽度标示CPU使用时间或者说相对父函数而言使用CPU的比率,越宽代表占用CPU的时间越长, 或者使用CPU很频繁 2.4 JSON序列化与反序列化火焰图分析 采用ab进行压力测试分析JSON.parse与JSON.stringify性能开销 压测命令:ab –n 3000000 -c 50

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    卡顿的优化主要是针对CPU GPU进行优化

    CPU: 尽量用轻量级的对象,比如用不到事件处理的地方,可以考虑使用CALayer取代UIView 不要频繁地调用UIView的相关属性,比如frame、bounds、transform等属性,尽量减少不必要的修改 尽量提前计算好布局,在有需要时一次性调整对应的属性,不要多次修改属性 Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源 图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致 控制一下线程的最大并发数量 尽量把耗时的操作放到子线程 文本处理(尺寸计算、绘制) 图片处理(解码、绘制) GPU: GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096,一旦超过这个尺寸,就会占用- CPU

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    LNMP之php内存+nginx之CPU优化

    一、如果你使用的是lnmp默认的安装的php5.2.17sp1版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 找到<value name="max_children" 二、如果您升级到了5.3.x版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 pm.max_children = 32 #最多运行数量 pm.start_servers 三、Nginx性能优化CPU参数worker_cpu_affinity使用说明 如果2核心: worker_processes 2; worker_cpu_affinity 0101 1010; 如果是4核心: worker_processes 4; worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000;

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    六、CPU优化(3)处理器组

    如果启用了超线程,那么逻辑CPU 的数量就是变成了2倍。    处理器组   以本人2012年在深圳处理某客户的真实案例来说,有4个物理CPU,每个CPU 有10核,并且启用了超线程,因此逻辑CPU 的数量为 4*10*2=80 。 但是,每次SQL Server 启动后在SSMS 查看逻辑CPU 的数量,发现这个数字不确定,例如,有时候是40个逻辑CPU,有时候竟然是20。这是为什么呢? 之后,随着物理CPU 、核的数量也增加,导致出现了超过64个逻辑CPU 的情形。 每一个组内的逻辑CPU不能超过64个,超过的部分再编入另一个组。目前的CPU是纳米精度的集成芯片,操作系统在判断逻辑CPU之间的物理远近时难免会发生“误判”。

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    ios 卡顿的优化主要是针对CPU GPU进行优化

    CPU: 尽量用轻量级的对象,比如用不到事件处理的地方,可以考虑使用CALayer取代UIView 不要频繁地调用UIView的相关属性,比如frame、bounds、transform等属性,尽量减少不必要的修改 尽量提前计算好布局,在有需要时一次性调整对应的属性,不要多次修改属性 Autolayout会比直接设置frame消耗更多的CPU资源 图片的size最好刚好跟UIImageView的size保持一致 控制一下线程的最大并发数量 尽量把耗时的操作放到子线程 文本处理(尺寸计算、绘制) 图片处理(解码、绘制) GPU: GPU能处理的最大纹理尺寸是4096x4096,一旦超过这个尺寸,就会占用- CPU

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    使用TVM优化PyTorch模型实现快速CPU推理

    只好想办法把 CPU 榨干啦。 作者:Aleksey Bilogur 编译:McGL Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目,以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。 在 TE 层,计算图被分成一组子图,这些子图被 TVM 引擎确定为很好的优化目标。 TVM 优化过程中最后也是最重要的一步是调优。 对于生产用例,TVM 的应用 Python 入门指南推荐 CPU 运行1500次测试,GPU 运行3000次左右。 事实上,值得注意的是,在 CPU 上编译的模型运行速度与 GPU 上的基准模型(g4dn.xlarge,NVIDIA T4实例)相当。 因此,量化和模型编译带来的性能提升使得 CPU 和 GPU 的服务效率几乎一样,考虑到模型在优化之前的速度之慢,这一点非常显著。

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    【转】渲染性能优化:如何平衡GPU和CPU

    分别是CPU线程,DRAW线程,和GPU线程。 CPU线程:顾名思义,运行在CPU上,用于计算游戏中的所有逻辑,比如每个游戏对象的模型位置,动画计算结果(位置)。 最下方是时间轴(以毫秒为单位) 为了将第一张画面(FrameA)呈现在我们面前,首先就是Cpu在0毫秒的时候处理FrameA,然后紧接着在第33毫秒Draw线程再对经过Cpu线程处理后的FrameA进行再处理 (遮挡剔除,后面会讲),这时候Cpu线程在33毫秒处开始处理FrameB。 这就是cpu和gpu线程之间的线程同步。 关于渲染性能优化这方面,重要的是找到一个平衡。模型大了,对Gpu不好(比如视锥剔除,看到一个非常大的地形边缘上的一根草,也会参与计算),模型多了,则对Cpu不好(要处理的对象变多了)

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    Mysql占用过高CPU时的优化手段

    Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引 ; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。 比如优化insert语句、优化group by语句、优化order by语句、优化join语句等等; 3)考虑定时优化文件及索引; 4)定期分析表,使用optimize table; 5)优化数据库对象 登陆服务器,发现机器负载有点高,并且mysql占用了很高的CPU资源,如下图: image.png MySQL负载居高不下,如果打开了慢查询日志功能,最好的办法就是针对慢查询日志里执行慢的sql语句进行优化

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    linux系统性能监控与优化(2)–cpu

    如果只有一个cpu,内核必须负责高度和平衡这些进程。 每个线程将会分配一个时间片,直到这个线程的时间片用完,或是被更高优先级的线程抢占,它才会被重新放回cpu队列。 每进行一次context switch,就要花费一些资源来将处理CPU寄存器和加入cpu队列。context switch越高,则内核调度的工作负担越大。 ## 2.run queue 每个cpu都有一个运行队列。线程,要么在sleep状态(阻塞并等待IO),要么在运行状态。运行队列越长,则等待cpu处理这个线程的时间越长。 比如当前系统核数是2,有两个线程正在执行行,还有4个线程在运行队列里面,那么它的load=2+4 ## 3.cpu utilizaion CPU的利用率。 实例3: CPU0,CPU1正在处理cpu密集型的进程 CPU2空闲 CPU3处理内核和其它系统函数 ?

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    LNMP之php内存和nginx之CPU优化

    一、如果你使用的是lnmp默认的安装的php5.2.17sp1版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 找到<value name="max_children" 二、如果您升级到了5.3.x版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 pm.max_children = 32 #最多运行数量 pm.start_servers 三、Nginx性能优化CPU参数worker_cpu_affinity使用说明 如果2核心: worker_processes 2; worker_cpu_affinity 0101 1010; 如果是4核心: worker_processes 4; worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000;

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    LNMP之php内存和nginx之CPU优化

    、如果你使用的是lnmp默认的安装的php5.2.17sp1版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 找到<value name="max_children"> 二、如果您升级到了5.3.x版本 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf #优化的文件 pm.max_children = 32 #最多运行数量 pm.start_servers 三、Nginx性能优化CPU参数worker_cpu_affinity使用说明 如果2核心: worker_processes 2; worker_cpu_affinity 0101 1010; 如果是4核心: worker_processes 4; worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000;

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