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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。

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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。

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    MySQL中的内存临时

    MySQL中的内存临时表 这两天事情稍微有点多,公众号也停止更新了几天,结果有读者催更了,也是,说明还是有人关注,利己及人,挺好。 今天分享的内容是MySQL中的临时表,对于临时表,之前我其实没有过多的研究,只是知道MySQL在某些特定场景下会使用临时表来辅助进行group by等一些列操作,今天就来认识下临时表吧。 1、首先。 这些临时表在内存中是通过链表的方式来表示的,如果一个session中包含两个临时表,MySQL会创建一个临时表的链表,将这两个临时表连接起来,实际的操作逻辑中,如果我们执行了一条SQL,MySQL会遍历这个临时表的链表 ,检查是否有这个SQL中指定表名字的临时表,如果有临时表,优先操作临时表,如果没有临时表,则操作普通的物理表。 MySQL维护数据表,除了物理上要有文件外,内存里面也有一套机制区别不同的表,每个表都对应一个table_def_key。

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    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: 缓存中的数据与主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

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    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

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    全球第二大浏览器升级内存CPU占用暴降

    除了在使用中更加稳定外,同时微软也调整了软件的内存占用率,让系统更加流畅,同时也降低了那些配置不高的用户的负担。

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    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。

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    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("加载库时搜索的路径列表:    " + props.getProperty("java.library.path"));         System.out.println("默认的临时文件路径         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:    " +

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    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

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    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)。 所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存的。 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,这些基地址与页偏移的组合形成物理地址,就可送交物理单元。

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    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)。 所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存的。 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,这些基地址与页偏移的组合形成物理地址,就可送交物理单元。

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    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)。

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    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。 这不,你看祖先CPU的地址总线针脚和数据总线针脚就共用了。 祖先是一个16位的CPU,数据(Data)总线就有16位,一次性可以传输16个比特位。 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。

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    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。

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    第05问:MySQL 在处理临时结果集时,内部临时表会使用多少内存

    问题: MySQL 在处理临时结果集(UNION 运算 / 聚合运算等)时,会用到内部临时表(internal temporary table)。 那么内部临时表会使用多少内存呢? 可知在这个 SQL 的处理过程中,总共分配了 4M 多的内存用于内部临时表: ? 我们都知道内存临时表是 memory(heap) 引擎格式的表,那我们手工建一个显式的内存表,应当和内存临时表使用的内存相同,来试验一下。 在主 session 中创建一张内存表,将数据插入到内存表中: ? 观察 performance_schema 可知:内存表驻留在内存里的字节数与之前临时表使用的字节数相同。 ? 结论 我们通过 performance_schema 观察了 memory 引擎的内存分配,由此推算了内部临时表的内存占用情况。

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    CPU高速缓存与内存屏障

    CPU高速缓存 cpu高速缓存的由来 在CPU的全部取指令周期中(程序计算),至少需要访问一次存储器(也就是我们所说物理内存上的数据) 通常需要多次访问存储器的取操作数或者保存结果,CPU处理计算的速度明显受限于访问存储器的限制 在一个多核且每核都有对应的缓存的处理器进行读写操作 假设有一个CPU缓存了主内存上的某一段数据,在另一个CPU上需要对该内存段的数据进行写操作,此时在写数据的CPU更新了缓存而其他CPU并没有更新到缓存 高速缓存存在的问题 缓存中的数据与主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 内存屏障指令 写内存屏障,在指令后插入Store Barrier,能让写入缓存中最新的数据更新写入主内存,让其他线程可见.强制写入主内存,这种显示调用,CPU就不会因为性能考虑而去对指令重排 读内存屏障 ,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缓存与主内存保持一致,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

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    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)。

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    【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

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    JAVA线程-CPU缓存和内存屏障(四)

    上节说了线程中止,优雅和暴力的方式,也说到了通过标志位的方式,这次一起说说CPU缓存和内存屏障。 ? CPU 告诉缓存,硬盘很慢,运用缓存加载到内存里面,提高的访问速度,尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销,处理器大多会一用缓存(cache)以提高性能。 ⑤ CPU高速缓存和CPU执行指令重排序的问题 1.缓存中的数据与主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. ⑥ 解决CPU告诉缓存和CPU质量重排序的问题 1.写内存屏障(Store Memory Barrier): 在指令后插入Store Barrier, 能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存, 让其他线程可见强制写入主内存 2.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

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    LNMP之php内存+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">,按你的内存容量修改 PHP进程的数量,一般128内存开启6个,256内存开启16个。 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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