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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结构与变化之间存在互相影响的关系：如果结构控制不合理，变化带来的影响就会更强，使得系统更加复杂。 认真分析结构和变化对系统复杂度的影响，一个关键是对依赖的控制。 当我们对系统进行分解时，依赖会成为我们无法绕开的问题，它是技术债的重要组成部分，是不可避免的。如果没有控制好依赖，系统的架构就会随着时间的推移不可避免地腐化下去，如人不可避免的老去。 业务能力的纵向切分 限界上下文与模块之间的不同之处，还在于限界上下文不止限于封装了领域知识。它是对业务能力的纵向切分，如此切分出来的每一块，都是相对独立而完整的。 准确的说法，就是先根据领域维度对整个系统进行纵向切分，然后再到限界上下文内部，根据技术维度对其进行横向切分，将限界上下文的领域层独立出来。 模块的划分不是这样，业务模块和基础功能模块泾渭分明。 防腐层（ACL）与开放主机服务（OHS）都降低了下游对上游的依赖，而发布语言（PL）则作为开放主机模式的补充，引入了对领域模型的封装。
Android的每个应用都运行在独立的进程里，有着独立的内存，如果整个进程被应用本身或者系统杀死了，内存也就都被释放掉了，当然也包括C部分的内存。 Android对于进程的管理是非常复杂的。 按Back键，一般来说，应用程序关闭了，但是进程并没有被杀死，而是成为了空进程（程序本身对退出做了特殊处理的不考虑在内）。 Android系统已经做了大量进程管理的工作，这些已经可以满足用户的需求。 对象 return defaultBitmapMap; } 这里对初始化Bitmap对象过程中可能发生的OutOfMemory异常进行了捕获。 再比如，应用程序经常会使用同一对象，也可以放到内存中缓存起来，需要的时候直接从内存中读取。这种方式就是内存缓存。 如果不需要缩小，设置inSampleSize的值为1。如果需要缩小，则动态计算并设置inSampleSize的值，对图片进行缩小。
1.由于博客其实动态功能并不多，而且很多都是多年前完全不懂前端的情况下写的，所以有些功能没有考虑好，现在再看了一下前端代码部分，发现很多DOM操作已经完全没有必要去用jQuery了，以后再加新功能也不会用到 jQuery的特性，所以计划改写jQuery部分为原生javascript。 2.逐步改写 (1)部分插件的改用 主要是博客使用了Bootstrap的框架，所以官方的Bootstrap部分功能是依赖jQuery的，这个直接替换成Bootstrap.native了 另外一个就是timeago 的实现替换了jquery.timeago为使用原生js的timeago (2)DOM操作部分 原来博客主要通过jQuery做了许多DOM操作，例如Query Selector，这部分参考了You-Dont-Need-jQuery ，这次改写仅仅解决能用的问题啦。
前言 redis在最近的版本中，开始了对多线程的支持。加上之前对多进程的支持，模型的复杂度也比过去复杂了不少。 redis本身又是一个对性能、延迟非常敏感的业务，多种因素都可能导致小问题。 基于上述原因，作者对redis做了CPU亲和性的系统支持，并合入了upstream。 例如，一般的intel的CPU都会打开超线程（Hyper Thread），两个HT之间，在CPU内部会有一些竞争。 3, 网卡队列低于CPU数量的场景下，例如48CPU，网卡40队列的场景下，通常会40个队列分别绑定到前40个CPU上。 这种情况下，如果启动40个redis实例，绑定在前40个CPU上是否有更好的性能，作者没有测试。
我们将动态依赖对的高阶终止方法扩展到代数功能系统（AFS）。在这种情况下，将考虑具有代数归约和单独的β步的简单键入的lambda项。对于左线性AFS，该方法显示为完整的。 对于所谓的本地AFS，我们定义了可用规则的变体和参数过滤的扩展。 All these techniques have been implemented in the higher-order termination tool WANDA 代数功能系统的动态依赖对.
近年来，已经定义了用于一阶项重写终止分析的强大依赖对方法的两个高阶扩展：静态方法和动态方法。两种方法都有明显的优缺点。 但是，至今还没有一个大的统一理论，并且这两种方法都缺乏一阶重写中常用的依赖对框架中的模块性。而且，这两种方法都不能用来证明不终止。 在本文中，我们旨在通过定义一个更高阶的依赖对框架，将这两种方法集成到一个共享的正式设置中来解决这一差距。该框架已在（全自动）高阶终止工具WANDA中实现。 统一的高阶依赖对框架.pdf
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
今日重点： ① 学会查看linux各种状态，包括：网络IO、磁盘、CPU、内存等； ② 学会理解命令所代表的含义，能够迅速发现集群存在的问题。 ● %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。 ● RSS，进程占用的物理内存的总数量，以K为单位。 ● TTY，进程相关的终端名。 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
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 64' java -version #查看当前系统的cpu频率 awk -F": " '/cpu MHz\ */ { print "Processor (or core) running speed /interrupts #查看多个处理器的使用率相关信息 mpstat –P ALL 1 #每个物理CPU中Core的个数： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" #如果有两个逻辑CPU具有相同的”core id”，那么超线程是打开的。 #每个物理CPU中逻辑CPU(可能是core, threads或both)的个数： cat /proc/cpuinfo | grep "siblings" #/proc/stat 文件中有一行记录的机器从启动依赖
直接使用gopsutil这个包，非常的方便 package main import ( "github.com/dalianzhu/logger" "github.com/shirou /gopsutil/process" "sort" "time" ) type processNameCpu struct { Name string Cpu float64 pro.MemoryPercent() pros = append(pros, &processNameCpu{name, percent, mem}) } // 按cpu 排序，取前20名打印 sort.Slice(pros, func(i, j int) bool { return pros[i].Cpu > pros[j].Cpu }) for _, pro := range pros[:20] { logger.Infof("%v %v %v", pro.Name, pro.Cpu
闲话少说，让我们来看看CPU在读写内存时底层究竟发生了什么。 ? 谁来告诉CPU读写内存 我们第一个要搞清楚的问题是：谁来告诉CPU去读写内存？ 答案很明显，是程序员，更具体的是编译器。 现在，我们清楚了CPU读写内存其实是由两个因素来驱动的： 程序执行过程中需要读写来自内存中的数据 CPU需要访问内存读取下一条要执行的机器指令 然后CPU根据机器指令中包含的内存地址或者PC寄存器中下一条机器指令的地址访问内存 原因很简单，你最好写出对cache一致性协议友好的程序，因为cache频繁维护一致性也是有性能代价的。 同样的，限于篇幅，这个话题不再详细阐述，该主题同样值得单独成篇，敬请期待。 够复杂了吧！ 操作系统对每个进程都维护一个假象，即，每个进程独占系统内存资源；同时给程序员一个承诺，让程序员可以认为在写程序时有一大块连续的内存可以使用。 这一看似简单的操作涉及几乎所有计算机系统中的核心组件，需要软件以及硬件密切配合才能完成。 这个过程给程序员的启示是：1)，现代计算机系统是非常复杂的；2),你需要写出对cache友好的程序。
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 ? %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 和 %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 top命令也可以看到当前的内存使用状况，但free命令更直观 free命令的结果信息项中有'free'一项，指当前空闲的内存大小，会发现这项的值总是很小，很多人不理解，以为内存快不够用了，其实不是的 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 ?
这三个阶段对工作站的子系统的要求侧重点各不相同，在3ds Max里面，对硬件的要求也主要集中在这三个方面，有人把这三个阶段统一称为“渲染”，这是极不科学的，也给人们带来了误导。 这个操作对CPU核心数量极为敏感，多核心等特性对性能提升巨大，此外也对内存、硬盘响应速度的要求也比较高。 也就是说，对于一个场景的渲染，如果1G内存够了，不会调用硬盘做虚拟内存的情况下，那么就算你加到4G的内存对渲染数度也根本会有提升。 下面告诉大家如何选购： 3D渲染速度影响最大的是CPU，所以尽量把资金投入到CPU上，选择多核心的CPU对渲染速度提高极大，尽量用双核甚至四核芯的CPU，至于内存，1GB以上是必备的，有条件加到2G以上最好 我想说的是目前三维软件，主流渲染器主要颈瓶在CPU，再好的显卡，对最终渲染几乎没有什么影响，除非是用现在比较难用的非主流的GPU渲染器，而且一般要专业显卡才能很好的支持.....
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 =100000 --cpu-quota=200000 \ -v /var/lib/lxcfs/proc/cpuinfo:/proc/cpuinfo:rw \ -v /var/lib 中，默认也是存在这种问题的。 解决方案也是通过 lxcfs这种方式的。具体可以搜索网上相关文章。
简介 ctop 就像 linux 的 top 命令一样，top 用来查看进程的实时状态，而 ctop 用来查看系统中各个容器的实时状态 ? 可以看到当期系统中有哪些容器，通过前面的指示灯可以看出是否在运行状态，还有他们的 CPU、内存、网络、IO 这些重要指标 2. 使用 ctop 运行后，通过下面的按键可以实现不同的功能 1）a - 只查看运行状态的容器 ? 2）f - 过滤容器 点击 f 按键后，会出现输入框，输入字符后，会列出容器名中包含输入字符的容器 ? 5）r - 对排序列倒序 6）q - 退出 4. 小结 ctop 可以方便的查看容器资源占用状况，小巧实用，如果您经常使用容器，推荐使用
；当加的牌大于等于22点，则自动停止； 6、CPU的计算中：当小于16点则自动新增牌并计算；当大于16点则自动停止； 7、最后得出的值进行比较 8、比较规则： 【1】都大于等于 ****************** # 计算初始CPU得到的总数 for j in cpu_numbers: cpu_count = cpu_count + j if cpu_count < print "CPU的总数大于22，CPU输了..." elif man_count <= 21 and cpu_count <= 21: if man_count > cpu_count: print "CPU的总数为：%s" % cpu_count elif man_count < cpu_count: print "CPU赢了..." print "CPU的总数为：%s" % cpu_count print "你输了..."
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如今各种大型游戏对我们的电脑性能的要求越来越高，很多用了三四年的老电脑已经带不动最新的3A巨作了，这时候大家就需要考虑更换电脑或者是升级配置了。 假如选择升级配置，效果最显著的就要数更换CPU和显卡了，今天编者就来谈谈由于种种原因，性价比很低几款CPU，假如大家想要更换以下的几款CPU可要三思了。 有的朋友可能会问了，我的主板只支持1151针系列的CPU，对于1151+的八代CPU并不兼容怎么办？ ，大家对i5 8400比较熟悉，而i5 8500知名度就低一些，这导致了i5 8500的涨幅要小于i5 8400，现在两者散片价格基本持平，所以由于i5 8500的存在i5 8400也成为了一块没有性价比的 最后编者不推荐英特尔E3系列处理器，E3系列是曾经的服务器CPU，与家用CPU相比移除了核显，而价格更加实惠，曾经一度因为性价格高而被封为”神U”，但随着AMD锐龙系列和英特尔八代酷睿系列处理器的发布，
，而是问你他在内存中的执行情况，那其实就是内存分析，所谓的内存分析呢其实就是代码每一部分在内存中的存放位置，调用情况，执行情况，那么了解这些了以后呢，我们就可以做一个简单的内存分析，可能你们在很多书籍里面看到过很多的内存分析的例子 电脑类 * @author clearlove * */ public class Computer { String brand; //品牌 int cpuSpeed; //cpu速度 前面说了，内存分析就是代码的每一部分在内存中放置的位置以及各个之间的调用和执行的情况，那么我们开始： 我们对Test2进行分析，程序的入口嘛，当然你分析Test1也是一样的，只是那个比较简单，分析Student 这是第一步走完以后内存里面的分配情况，我们这里对应一下，是不是对的，前面说了，方法区里面放置的是类的信息，是吧，栈里面是放局部变量，什么是局部变量呢？ 这里就会按照地址来找对用的对象，这里说一下，所有的参数之间的调用本身是地址之间的传递，所以说其实本质是地址来定位的目标值。
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