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CPU缓存内存屏障

多级缓存 L1 Cache (一级缓存)是CPU第一层高速缓存, 分为数据缓存指令缓存, 一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32-4096kb L2 Cache (二级缓存) 由于L1高速缓存的容量限制 具有较大L3缓存的处理器更有效的文件系统缓存行为及较短消息处理器队列长度. 最终写入主内存以那个CPU为准? 语义, 也就是说, 编译器处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序 两个问题 CPU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. 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 ,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。 pagetables:66296kB bounce:0kB free_pcp:1056kB local_pcp:0kB free_cma:0kB 同时可以参见/proc/meminfo中的MemTotalSwapTotal ,可以发现内存已经不足,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, 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 id, 0.0 wa,

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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01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。 为提高CPU的利用率,会增加多级缓存,但数据读取写入都是在主存上进行的。 M:(modified 被修改) 某CPU缓存某个缓存行主存数据的不一致,该缓存行需要在未来某个时间点回写主存,回写之后状态变为(exclusive 独享) E:(exclusive 独享)CPU缓存中的某个缓存行主存数据一致 ,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主存一致,当一个

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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01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。 为提高CPU的利用率,会增加多级缓存,但数据读取写入都是在主存上进行的。 M:(modified 被修改) 某CPU缓存某个缓存行主存数据的不一致,该缓存行需要在未来某个时间点回写主存,回写之后状态变为(exclusive 独享) E:(exclusive 独享)CPU缓存中的某个缓存行主存数据一致 ,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主存一致,当一个

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    JAVA线程-CPU缓存内存屏障(四)

    上节说了线程中止,优雅暴力的方式,也说到了通过标志位的方式,这次一起说说CPU缓存内存屏障。 ? 具有较大L3缓存的处理器更有效的文件系统缓存行为及较短消息处理器队列长度. 一般是多核共享一个L3缓存。不管你电脑有多少个CPU,每个CPU都有L1 L2,但是L3都是共用的。 ⑤ CPU高速缓存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缓存内存保持一致

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    linux查看CPU内存使用率

    文章目录 linux查看CPU内存使用率 1:top 2: vmstat 3:sar 4:dstat 5: free -h linux下free命令详解 输出简介 buff/cache free 与 linux查看CPU内存使用率 1:top top -bn 1 -i -c # 查看mongo top -u mongod top命令可以看到总体的系统运行状态cpu使用效率 %us: 表示用户空间程序的 total 列显示系统总的可用物理内存交换空间大小。 used 列显示已经被使用的物理内存交换空间。 free 列显示还有多少物理内存交换空间可用使用。 Linux 内核为了提升磁盘操作的性能,会消耗一部分内存去缓存磁盘数据,就是我们介绍的 buffer cache。所以对于内核来说,buffer cache 都属于已经被使用的内存。 : top -p 2913 这样可以动态实时的看到CPU内存的占用率,然后按q键回到命令行 也可直接使用ps命令查看: ps -aux | grep kafka 第一个标注的地方是CPU内存占用率

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    浅析GPU计算——CPUGPU的选择

    我们看一款相对单纯的CPU剖面图 ?         这款CPU拥有8颗处理核心,其他组件有L3缓存内存控制器等。可以见得该款CPU在物理空间上,“核心”并不是占绝大部分。 执行的流程是:获取a的值后选择一个分支去执行。 再对比一下CPU的微架构架构图,以FP mul“执行单元为例”,一个CPU的Core中有2个,六核心的CPU有12个。 很明显CPU自带的缓存大小太小,不足以承载所有的系统。于是需要使用内存来补充。该款CPU的最大支持64G内存,其内存最大带宽是68GB/s。         然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级! ?

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    C# 获取内存CPU信息的代码

    获取cpu信息 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Management; using System.Text namespace MergeSystem.Indexus.WinServiceCommon.SystemManagement { ///

    /// Represents the CPU scope information /// public class Cpu { public static void LogCpuData Console.WriteLine(@" --- "); Handler.LogHandler.Info(@" --- "); } } } } 获取内存信息

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    iOS 任务调度器:为 CPU 内存减负

    异步任务量级过大导致 CPU 内存压力过高如何优化? 解决类似的问题可以用几个思路:降频、淘汰、优先级调度。 内存的占用会比较高(这取决于从相册中读取并显示多大的图片)。 考虑到老旧设备或者技术人员的水平,很多时候这种需求会导致严重的 CPU 内存负担,甚至导致闪退。 以上处理方案可能存在的性能瓶颈: 从相册读取图片、裁剪图片,处理圆角、主线程绘制等操作会导致 CPU 计算压力过大。 同时解压的图片、同时绘制的图片过多导致内存峰值飙升(更不要说做了图片的缓存)。 快速滑动列表,大量的异步任务直接交由 CPU 执行,然而滑出屏幕的图片已经没有处理它的意义了。所以可以提前删除掉已经滑出屏幕的异步任务,以此来降低 CPU 内存压力。

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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。 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。 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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    如何为 MySQL 选择 CPU

    MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。 因此,需要小心地选择硬件,并对硬件操作系统进行合适的配置。 本文选自MySQL圣经级著作《高性能MySQL(第3版)》一书。 当数据可以放在内存中或者可以从磁盘中以足够快的速度读取时,CPU 可能出现瓶颈。把大量的数据集完全放到大容量的内存中,以现在的硬件条件完全是可行的。 如何为 MySQL 选择 CPU 在升级当前硬件或购买新的硬件时,应该考虑下工作负载是不是 CPU 密集型。 内存总线如何设计也是非常重要的。归根结底,多个内 核多个物理 CPU 哪个更好,这是由硬件体系结构决定的。 现代 CPU 的另外两个复杂之处也值得提一下。首先是频率调整。

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    整理了最新的cpu内存的查看命令

    查看CPU相关命令 #限制某个线程的cpu使用率 sudo cpulimit -p pid -l 50 ps -eo %cpu,args | grep -m1 PROCESS | awk '{print $1}' #将当前进程按照memorycpu排序 ps aux --sort=%mem,%cpu #按照cpu使用率排序 ps -e -o pcpu,cpu,nice,state,cputime -c -e '^cpu[0-9]\+' /proc/stat #查看当前cpu型号 grep "model name" /proc/cpuinfo #查看当前cpu信息 cat /proc/cpuinfo | awk -F": " '/Current Speed/ { print "Processor real speed is: " $2 }' #查看每个cpu每个进程的cpu使用率 ps ax header" ; sort -rn -k 5) #查看物理磁盘的使用情况 df -x tmpfs | grep -vE "(gvfs|procbususb|rootfs)" #查看当前所有磁盘的大小使用量

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    linux查看CPU内存的使用情况

    image.png CPU使用情况 通常使用top命令查看CPU的当前状态,如果是多核CPU,也可以看到每核的信息 # top 执行后按数字1,可以显示多个CPU状态 ? 例如: Cpu0 : 1.0%us, 3.0%sy, 0.0%ni, 96.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st %us - 用户空间占用CPU百分比 %sy - 内核空间占用CPU百分比 %ni - 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 %id - 空闲CPU百分比 %wa - IO等待占用CPU的百分比 %hi - 硬中断(Hardware IRQ)占用CPU的百分比 %si - 软中断(Software Interrupts)占用CPU的百分比 %us %id 的值比较重要,系统请求压力大时,可以看到这两项的迅速变化 内存使用情况 简单说下linux的内存使用策略:内存是拿来用的,会尽量缓存常用的数据到内存中,提高系统性能,当应用程序需要更多的内存时,再去释放缓存 # free -m -m 以M为单位显示结果数据 ?

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    硬件介绍CPU显卡内存

    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。 缓存对CPU的性能影响很大,主要是因为CPU的数据交换顺序CPU与缓存间的带宽引起的。 按内存条的接口形式,常见内存条有两种:单列直插内存条(SIMM),双列直插内存条(DIMM)。SIMM内存条分为30线,72线两种。DIMM内存条与SIMM内存条相比引脚增加到168线。 按内存的工作方式,内存又有FPA EDO DRAMSDRAM(同步动态RAM)等形式。 SDRAM将CPU与RAM通过一个相同的时钟锁在一起,使CPURAM能够共享一个时钟周期,以相同的速度同步工作,每一个时钟脉冲的上升沿便开始传递数据,速度比EDO内存提高50%。

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    服务器05-CPU内存架构介绍

    从系统架构来看,服务器的CPU内存架构可以分三类: SMP :Symmetric Multi-Processor NUMA :Non-Uniform Memory Access MPP :Massive Parallel Processing 我本人不认为MPP是CPU内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。 CPU是原来的两倍,但是系统性能并没有提升为原来的两倍。什么原因?两颗CPU的地位是平等的,共享内存总线;导致CPU0使用内存的时候,CPU1就得等待。 NUMA解决了SMP架构内存总线的瓶颈,确保每个CPU都有自己的私有内存内存总线;如果本CPU内存不够怎么办?通过CPU总线(QPI或UPI)其他CPU协商去借。 任何事情都不可能十全十美,NUMA也有自己的问题,尤其是在数据库虚拟化场景下的某些情况会有性能问题:1.跨CPU访问内存(即别的CPU内存)比访问本CPU内存效率要低 2.会出现内存CPU访问失衡问题

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    通过lxcfs限制docker使用的内存CPU的实验

    unlimited-pod -ti --memory 256m --memory-swappiness 0 ubuntu:18.04 /bin/bash 微信截图_20210214175343.png 限制CPU 最多使用2个核心,内存最多使用256MB,禁止使用swap docker run --rm --name limited-pod -ti --memory 256m --memory-swappiness bash # 或者用下面的这种写法: docker run --rm --name limited-pod -ti --memory 256m --memory-swappiness 0 --cpu-period =100000 --cpu-quota=200000 \ -v /var/lib/lxcfs/proc/cpuinfo:/proc/cpuinfo:rw \ -v /var/lib

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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。 因此 flat <= cum cum%: cum / 总采样时间值 主要关注cumflat就行了。 因为cum是链式的资源总合,我们很容易找到消耗链,然后使用list查看具体代码。 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 .

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    实验一 查看CPU内存,用机器指令汇编指令编程

    注意观察图中,CSIP的值: CS:IP处的地址就是CPU当前要读取、执行的指令。 Debug还列出了CS:IP所指向的内存单元处所存放的机器码,并将它翻译成为汇编治指令。 (7)用E命令向内存中写入机器码,用U命令查看内存中机器码的含义,用T命令执行内存中的机器码。 我们可以看到,内存中的数据代码没有任何区别。关键在于如何解释。 用debug的T命令可以执行一条或多条指令,简单地使用T命令,可以执行CS:IP指向的指令。 ) 执行T命令后,CPU执行CS:IP所指向的指令,则1000:0处的指令B8 01 00(mov ax,0001)得到执行,指令执行后,debug显示输出CPU中寄存器的状态。 本次实验中需要用到的命令 查看、修改CPU中寄存器的内容:R命令 查看内存中的内容:D命令 修改内存中的内容:E命令(可以写入数据、指令,在内存中,它们实际上没有区别) 将内存中的内容解释为机器指令对应的汇编指令

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    Linux 查看CPU核心数、内存大小硬盘分配

    1、Linux 查看CPU核心数 cat /proc/cpuinfo | grep "model name" && cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" ? 2、 Linux查看内存大小 cat /proc/meminfo | head -n 16 ? 3、Linux查看磁盘占用 df -h ?

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