本文主要介绍在 PowerVM 虚拟化环境下,微分区 CPU 利用率的监控方法,并且深入讨论在虚拟化环境下,CPU 的调度原理。 普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中,可以监控 CPU 利用率的命令有很多,最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 单 CPU 线程(SMT OFF),单线程应用的环境下,CPU 利用率的输出结果很容易看懂,如下:User% 代表系统中用户进程占用的 CPU 比率;Sys% 代表系统调用所占的 CPU 比率,Wait% 代
最近在研究Linux系统负载的时候,接触到一些关于CPU信息查看的知识,和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析,也学到了不少东西。
runtime包中的NumGoroutine函数可以获取当前程序中正在运行的goroutine数量,如下所示:
最近在搞Linux下性能评测,在做CPU评测时发现了个有意思的现象,因为uos系统是自带系统监视器的,在对输入法进程检测时,发现其CPU占用率为1%:
Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的,信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。这里需要注意,如果你认为n就是真实的cpu数的话, 就大错特错了。一般情况,我们认为一颗cpu可以有多核,加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht)
运维工程师(Operations)是负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI的专业人员。他们的基本职责是负责服务的稳定性,确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。
我们之所以要手动创建线程池,是因为 JDK 自带的工具类所创建的线程池存在一定的弊端,那究竟存在怎么样的弊端呢?首先来回顾一下 JDK 中线程池框架的继承关系:
(1)“-d”参数。标识master.mdf文件的位置。一般为C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\master.mdf 。
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能,因此让我们一起去探索吧!
lscpu命令从sysfs、/proc/cpuinfo、或者某些适用于特定架构的库中收集数据。命令的输出会以人类易读的方式展示如下信息:cpu、线程、核心、插槽和Non-Uniform MemoryAccess (NUMA)节点的数量,也有cpu共享缓存,cpu的族号,运行模式,处理指令的速度,大小端,步进等信息
在OCP中,每个计算节点(默认是node节点,master节点通过配置也可以运行业务,但不建议这么做。)对于pod而言,CPU和内存都是属于计算资源。
在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈。是CPU不足,还是io不够快造成? 或是内存不足? 一:查看系统负载vmstat procs -----------memory---------- -----swap-- -------io---- --system-- ------cpu------- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 49605
从大方面说基本上就是两类,一类是链路出了问题,包括网络抖动,链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题,包括服务器自身问题如磁盘老化等,还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是Kubernetes的一项功能,可以自动根据CPU使用率等指标来调整Pod副本数量,以实现自动水平扩展和收缩应用程序。使用HPA,可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量,从而实现更好的负载均衡和资源利用率。
描述: 此命令用来显示cpu的相关信息 lscpu从sysfs和/proc/cpuinfo收集cpu体系结构信息,命令的输出比较易读 命令输出的信息包含cpu数量,线程,核数,套接字和Nom-Uniform Memeor Access(NUMA),缓存等 不是所有的列都支持所有的架构,如果指定了不支持的列,那么lscpu将打印列,但不显示数据 语法: lscpu [-a|-b|-c] [-x] [-s directory] [-e [=list]|-p [=list]] lscpu -h|-V
kubectl autoscale rc mysql-slave --min=1 --max=10 --cpu-percent=50 参数: --min (容器数量下限) --max (容器数量上限) --cpu-percent (CPU使用率达到指定百分比) 容器CPU使用率上升至50%以上时,自动扩充容器数量 容器CPU使用率下降至50%以上时,自动缩减容器数量
创建Pod的时候,可以为每个容器指定资源消耗的限制。Pod的资源请求限制则是Pod中所有容器请求资源的总和。
处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
我们在进行机器学习的时候,肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡,其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候,真的有时候比使用 GPU 都跑的快,所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候,总是会看到 X 核 XG 这样的表示,今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧!
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令(如 nproc 或 lscpu )了解服务器CPU架构和性能参数时,我们经常发现我们无法正确解释其结果,因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
CPU 和 GPU 的设计目标和整体架构的区别分析,并在全文最后使用通俗的例子做比喻帮助理解。
如果并发的线程数量很多,并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。 那么有没有一种办法使得线程可以复用,就是执行完一个任务,并不被销毁,而是可以继续执行其他的任务?
java高并发系列第3篇文章,一个月,咱们一起啃下java高并发,欢迎留言打卡,一起坚持一个月,拿下java高并发。
先前在社区里分享了关于 golang 行情推送[1]的分享,有人针对 ppt 的内容问了我两个问题,一个是在 docker 下 golang 的 gomaxprocs 初始化混乱问题,另一个是 golang runtime.gomaxprocs 配置多少为合适?
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
requests:代表容器启动请求的资源限制,分配的资源必须要达到此要求。 limits:代表最多可以请求多少资源。
线程池的作用 减少资源的开销 减少了每次创建线程、销毁线程的开销。 提高响应速度 每次请求到来时,由于线程的创建已经完成,故可以直接执行任务,因此提高了响应速度。 提高线程的可管理性 线程是一种稀缺资源,若不加以限制,不仅会占用大量资源,而且会影响系统的稳定性。 因此,线程池可以对线程的创建与停止、线程数量等等因素加以控制,使得线程在一种可控的范围内运行,不仅能保证系统稳定运行,而且方便性能调优。 线程池的实现原理 线程池一般由两种角色构成:多个工作线程 和 一个阻塞队列。 工作线程
本节内容将讨论计算机工作负载类型对并发的影响。事实上,如果工作负载受CPU或IO限制,可能有不同的处理方法。现在先弄清楚这些概念,然后深入研究它的影响。
在介绍VMQ之前,我们先来看看在传统的物理服务器上,网卡是如何接收网络数据的。在多核CPU出现的时候,因为网卡不支持将网络流量中断到多个逻辑核而是中断到其中一个逻辑核进行处理,这样就造成CPU使用不平均以及降低了CPU处理网络流量的效率,如图1所示。
在上一篇文章中,我谈到了 Kubernetes 资源管理的基础。 在这篇文章中,我们将深入探讨当我们将 CPU 请求配置到 pod 的容器时幕后发生的事情。
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
其实线程池的设置是有方法的,不是凭借简单的估算来决定的。今天我们就来看看究竟有哪些计算方法可以复用,线程池中各个参数之间又存在怎样的关系呢? 本文咱们来慢慢聊。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
对于S7-1500 CPU模块,可以建立的S7 路由的最大可用连接数量与接口类型和配置无关。
在前面我们已经学习到了 Pod 的扩容、滚动更新等知识,我们可以手动为 Deployment 等设置 Pod 副本的数量,而这里会继续学习 关于 Pod 扩容、收缩 的规则,让 Pod 根据节点服务器的资源自动增加或减少 Pod 数量。
可看此博文:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12551943.html
作为一个Linux运维人员,主要就是对Linux服务器的性能做一些优化,本篇博文仅仅介绍如何性能检测常用的指令!
在上一期,我们提到,挑选模特的一个潜规则是,想让买家秀和卖家秀基本一致,就需要挑选头身比较小的高挑妹子。类似地,想让数字电路的实际波形尽量减少畸变,上升沿和下降沿更陡峭,也需要提升数字电路的电压。
👨💻个人主页: 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏: 面试 🌈 每日一语:人的一生,好不好只有自己知道,乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 CPU密集型 IO密集型 选择线程数量 区别 总结 CPU密集型 CPU密集型 又叫做计算密集型,系统运作大部分是CPU Loading,CPU密集就是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行 IO密集型 IO密集型指的是在系统运行过程中,大部分的状况是CPU在等I/O的读
了解Redis的info 要获得Redis的当前情况,使用info命令即可。具体用法:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info [参数] 。针对不同的参数就会看到具体的数字,如果没有带参数,那么就会把默认情况写出来,如果带上all参数,那么就会把所有情况都写出来。比如:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info server,就会看到redis关于server的一些数据,如下:
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html
当在Kubernetes中使用容器时,重要的是要知道所涉及的资源是什么以及如何需要它们。有些进程比其他进程需要更多的CPU或内存。有些是关键的,不应该被饿死。
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作,主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能,CPU,响应时间,主频,功耗,电压,并行…
学习如何监控系统状态,是因为作为一个运维工程师需要了解Linux系统运行时的各种信息和状态,当出现问题的时候就能够查找出问题的所在,这样才能对症下药的去解决。
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
CPU性能评估 vmstat命令 作用:可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法:vmstat(选项)(参数) 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 参数 事件间隔:状态信息刷新的时间间隔; 次数:显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
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