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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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    CPU如何与内存交互?

    点个关注跟腾讯工程师学技术 导语 | 本文主要整理了计算机中的内存结构,以及CPU是如何读写内存中的数据的,如何维护CPU缓存中的数据一致性。什么是虚拟内存,以及它存在的必要性。 主存储器是由DRAM 实现的,也就是我们常说的内存,在CPU里通常会有L1、L2、L3这样三层高速缓存是用SRAM实现的。 DRAM内存的存取速度:107个CPU时钟周期。 在开头也讲了,访问内存的性能其实很低的,实际上这严重影响了CPU处理性能。 程序所需要使用的指令,都顺序存放在虚拟内存里面。我们执行的指令,也是一条条顺序执行下去的。 CPU; (四)最后来看看为什么需要虚拟内存

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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

    ,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 --88.88%--__libc_start_main main AA TIPS: perf工具依赖 perf工具无法兼容编译时解析被 -fomit-frame-pointer优化的程序,参见perf CPU Sampling 参见: https://utcc.utoronto.ca/~cks/space

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    硬件介绍CPU显卡内存

    在早期的电脑中,内存与主板之间的同步运行的速度等于外频,在这种方式下,可以理解为CPU外频直接与内存相连通,实现两者间的同步运行状态。 CPU缓存: CPU缓存(Cache Memory)位于CPU内存之间的临时存储器,它的容量比内存小但交换速度快。 在缓存中的数据是内存中的一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访问的,当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接从缓存中调用,从而加快读取速度。 由此可见,在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案,这样整个内存储器(缓存+内存)就变成了既有缓存的高速度,又有内存的大容量的存储系统了。 这大大节省了CPU直接读取内存的时间,也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说,CPU读取数据的顺序是先缓存后内存

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    14-Linux 介绍与工具使用(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,这很容易导致与 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。

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    使用 Android Studio Profiler 工具解析应用的内存CPU 使用数据

    为了帮助开发者开发出更加轻快高效的应用,我们在 Android Studio 3.0 以及更高版本中加入了 Android Profiler 工具,用于应用的 CPU内存、网络和能耗分析。 ? 在 Android Profiler 提供的这四种性能数据中,绝大多数场景下我们都更关心 CPU内存的使用情况。 本文将介绍对应的两种分析工具 —— Memory Profiler 和 CPU Profiler。 而就算是很短的 CPU 使用记录,也会包含巨量的信息,同时这些信息也是人无法读懂的。所以 CPU Profiler 提供了一些工具来可视化这些数据。 总结 本文介绍了 Android Studio Profiler 中的两种数据分析工具

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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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    CPU测试工具

    一.简介 使用stress-ng是一个 Linux 系统压力测试工具,模拟进程平均负载升高的场景。 使用sysstat来检查监控和分析。 mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有CPU的平均指标。 pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。 跑满,并持续10分钟 stress-ng --cpu 1 --timeout 600 再开启一个终端,查看平均负载 可以看到负载慢慢的往上升 watch uptime 再开启一个终端,监控cpu pidstat -d 四.大量进程 当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时,就会出现等待 CPU 的进程。

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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("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:    "

    2.6K90

    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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    Linux监测进程cpu使用率、内存使用率的工具 - WGCLOUD

    如:/run/nginx.pidc、指定进程启动路径的关键字符串,推荐使用此种方法这里是引自官网的进程使用说明:https://www.wgstart.com/help/docs34.html对进程的cpu 使用率和内存使用率会生成趋势图,如下图片

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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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    查看占用内存CPU最多进程

    # 使用内存最多的10个进程 ps -aux | sort -k4nr | head -n 10 ps -eo pid,ppid,%mem,%cpu,cmd --sort=-%cpu | head # 使用CPU最多的10个进程 ps -aux | sort -k3nr | head -n 10

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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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    Linux 基础-查看 cpu内存等信息

    Linux 查看 cpu内存等信息 在使用 Linux 系统的过程中,我们经常需要查看系统、资源、网络、进程、用户等方面的信息,查看这些信息的常用命令值得了解和熟悉。 # 查看操作系统版本 (适用于所有的linux,包括Redhat、SuSE、Debian等发行版,但是在debian下要安装lsb) cat /proc/cpuinfo # 查看CPU # 列出所有USB设备 env # 查看环境变量 2,资源信息查看常用命令如下: free -m # 查看内存使用量和交换区使用量

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    linux 监控网络IO、磁盘、CPU内存

    linux 监控网络IO、磁盘、CPU内存 CPU:vmstat ,sar –u,top 磁盘IO:iostat –xd,sar –d,top 网络IO:iftop -n,ifstat,dstat – ● %CPU,进程自最近一次刷新以来所占用的CPU时间和总时间的百分比。  ● %MEM,进程使用内存的百分比。  ● VSZ,进程使用的虚拟内存大小,以K为单位。   cpu处于idle状态、wait状态的时间比,以及处理硬中断、软中断的时间比 Mem一行:该行提供了内存统计信息,包括物理内存总量、已用内存、空闲内存以及用作缓冲区的内存量 Swap一行:虚存统计信息, (默认单位kB) RES: 进程所占物理内存大小(默认单位kB) SHR: 进程所占共享内存大小(默认单位kB) S: 进程的运行状态 %CPU: 采样周期内进程所占cpu百分比 %MEM: 采样周期内进程所占内存百分比 TIME+: 进程使用的cpu时间总计 COMMAND: 拉起进程的命令 传送门: 大数据生态圈常用组件(一):数据库、查询引擎、ETL工具、调度工具

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