对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。
有两种类型的 cgroup（Linux 术语中的控制器）用于执行 CPU 隔离：CPU 和 cpuset。...它们都控制允许一组进程使用多少 CPU，但有两种不同的方式：分别通过 CPU 时间配额和 CPU pinning。 CPU 配额 CPU 控制器使用配额启用隔离。...对于 CPU 集，您指定要允许的 CPU 比例（核心）。...使用Cpuset避免瓶颈 cpuset 控制器使用 CPU pinning 而不是配额——它基本上限制了容器可以在哪些内核上运行。...CPU 通常围绕以下结构构建： 一台物理机可以有多个 CPU 插槽 每个socket都有独立的L3缓存 每个 CPU 有多个核心 每个核心都有独立的 L2/L1 缓存 每个核心都可以有超线程 超线程通常被视为核心
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器，CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。...只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确认CPU瓶颈。...在第二章“监控和基准工具”中介绍到，Linux有很多工具帮助我们确认瓶颈，问题是使用哪一个。 其中一个工具是uptime。通过分析uptime输出，我能对在过去15分钟所发生的事情有个粗略的了解。...在SMP环境中，有个叫CPU亲和力【affinity】的概念，它允许你将一个进程绑定到指定的CPU。 主要用途是这有利于CPU cache的优化，它通过让进程在同一CPU运行代替在处理器间移动来实现。...如果处理器为服务器瓶颈，可以通过相应调整来改善性能，这包括： ▶ 使用ps -ef命令确保没有不必要的程序在后台运行。如果发现有不必要的程序，将其停止并使用cron将其安排在非高峰期运行。
引 遇到CPU性能问题时，我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么，以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是，这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。...Off-CPU分析 性能问题可以划分成两个维度： On-CPU分析：考虑运行在CPU上的进程/线程 Off-CPU分析：考虑因为I/O、锁、计数器、换页等事件阻塞的时间 Off-CPU分析是一种研究Off-CPU...和CPU Profiling不同，Off-CPU不关注运行在CPU上的进程，它更关注那些被阻塞的进程。...Off-CPU追踪 Off-CPU Tracing Off-CPU追踪只追踪切换进程的内核系统函数信息，包括时间戳和用户态调用栈。...调度延迟 从Off-CPU堆栈信息中，我们无法看到Off-CPU是否包含等待CPU运行队列的时间，也即调度延迟的存在。如果CPU是饱和运行的，那么即使进程阻塞结束了也可能需要在CPU队列中等待。
性能指标的一个整体分析思路流程 总结出一个“又快又准”的瓶颈定位套路，在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找 CPU 性能指标 一共有四个需要掌握了解的性能指标 ?...CPU 使用率 再次总结 最常见的一个性能指标 描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比 根据 CPU 上运行任务的不同，又被分为：用户 CPU、系统 CPU、等待 I/O CPU、软中断、硬中断 用户...CPU 使用率 表示 CPU 在用户态运行的时间百分比 包括：用户态的 CPU 使用率（user）和低优先级的用户态 CPU 使用率（nice） 用户 CPU 使用率高，说明有应用程序比较繁忙 系统...，缩短进程真正运行的时间，成为性能瓶颈 CPU 缓存命中率 为什么会有缓存命中率 由于 CPU 发展的速度远快于内存的发展，CPU 的处理速度就比内存的访问速度快得多 这样，CPU 在访问内存的时候，免不了要等待内存的响应...如何快速分析 CPU 的性能瓶颈 在实际生产环境中，我们通常都希望尽可能快地定位系统的瓶颈，然后尽可能快地优化性能，也就是要又快又准地解决性能问题 认知 虽然 CPU 的性能指标比较多，但要知道，既然都是描述系统的
在《动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——valgraind的callgrind》中，我们领略了valgrind对流程和性能瓶颈分析的强大能力。...本文将介绍拥有相似能力的gperftools的Cpu Profiler。.../cpu_profiler cpu_perf.prof 上面指令指出使用text形式输出 Using local file ./cpu_profiler..../cpu_profiler cpu_perf.prof > cpu_perf.out 然后使用kcachegrind可视化去查看 kcachegrind cpu_perf.out ? .../cpu_profiler
内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗？...在我们日常工作中，可能会发现free的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。...也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的守护进程就会进行内存块回收，那我们如何判断内存达到瓶颈呢？...swap上，这样系统就有更多的物理内存为各个进程服务，而当系统需要访问swap上存储的内容时，再将swap上的数据加载到内存中，这就是我们常说的swap out和swap in，所以在我们判断内存达到瓶颈的时候...同时查看/proc/meminfo,我们看到dirty那一行持续上涨，则内存已经出现瓶颈； ?
文章目录 一、CPU 计数器瓶颈 二、per-CPU 计数器及 percpu_counter 结构体源码 一、CPU 计数器瓶颈 ---- 如果 操作系统 中有 多个 CPU , 假设只有一个 CPU...计数器工作 , 如果 某个 CPU 正在访问计数器 , 其它 CPU 需要等待计数器释放 , 才能访问 CPU 计数器 , 这里 CPU 计数器会出现瓶颈 , 影响系统性能 ; 二、per-CPU 计数器及...percpu_counter 结构体源码 ---- Linux 内核中 , 引入了 " per-CPU 计数器 “ , 用于加速 ” SMP 系统 " 的计数器操作 ; " per-CPU 计数器 "...s64 count 字段是 计数器的值 ; struct percpu_counter { raw_spinlock_t lock; s64 count; #ifdef CONFIG_HOTPLUG_CPU
从监听到的服务器指标来看，cpu利用率一直处于低迷的状态，大约只有40%左右。 ? 问题定位 执行 vmstat 1 10 ?...可以很明显的观察到软中断有点偏高，用户空间的cpu利用率大约是系统空间的两倍。 接下来 执行 watch -d cat /proc/interrupts 分析一下是什么导致的软中断过高 ?...因为上下文切换过快导致了cpu无法正常工作，所以tps无法从根本上提升
本文收录于 www.cswiki.top CPU 全称 Central Processing Unit，中央处理器，计算机的大脑，长这个样子： CPU 通过一个插槽安装在主板上，这个插槽也叫做 CPU...Socket，它长这个样子： 而我们说的多核 CPU，一个 CPU 有几个核，这个核就是 Core 其实在很久之前是没有 Core 的概念的，一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元，之后由于多核技术的发展...，CPU 的概念转变为了一个容器（container），而 Core 则变成了真正的物理处理单元。...一个 CPU 中可以有多个 Core，各个 Core 之间相互独立且可以并行执行 所以你说一个多核 CPU 支不支持多进程/线程并行？...Core 的数量，而非 CPU 数量，比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2，这里的 CPU 个数，其实指的就是 CPU Core 的个数 当然了，还有 Hyper-threading
resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu
Data URI是一个富有争议的特性。即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后...
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。...服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：如果面试官的问题是一个场景假设...一般系统的瓶颈 硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网一般可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库...应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。...应用程序上的性能瓶颈： 一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。 例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户访问时性能低下而造成的瓶颈。
既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构，那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里，我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。...这个虚拟机是2个vCPU 双核的，然后都是跑在了物理机的CPU8上，使用的时间是2964.6s。...最后一个是CPU的亲和性，这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核，一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ，那么说明这台物理机的24个CPU核，这个CPU都能调度使用。...我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用 那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息，如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上，我们就要做以下操作： # virsh emulatorpin...这里要注意的是，你把虚拟机用reboot重启，这个绑定配置还是生效的，但是你shutdown的话，CPU绑定的效果会失效。
，那么这个时候系统资源出现瓶颈的情况下，云服务器中部署的服务这个时候如何来进行很好的切换到新的服务实例。...CPU负载实验 下面详细的模拟下CPU负载这部分，它的场景是客户端在对访问端持续的高并发请求下，此时导致服务端的CPU资源处于高负载的情况下，那么在这样的一个场景下，当部署服务的云服务器的CPU...未模拟CPU高负载之前系统的资源具体如下图所示。...下来模拟CPU的高负载情况，使用到的命令具体如下： [root@k8s-node1 ~]# blade create cpu fullload {"code":200,"success":true,...针对CPU的高负载这种情况，最好在资源出现高负载的时候触发报警，也在服务启动的时候增加预热环节。
虽然我不是一个很好的组长，但也见过不少五年工作三年经验情况的同学，他们在遇到瓶颈期时候的迷茫与无措。...毕竟自己算过来人，写一下对初级前端怎么样突破瓶颈期的一些理解与思考，希望能对部分同学有些启发跟帮助，也欢迎留言讨论。...什么是瓶颈期 初级前端的定义一般工作经验是 1 - 3 年，注意是 1 - 3 的工作经验而不是工作年限。...那么这个时候就是初级前端遇到的瓶颈期了。或者说这是任何一个阶段的研发都会遇到的一个瓶颈期。 减少无效的工作 什么样的工作是无效（没有效率）的？
尽可能减少CPU和IO消耗 3. 如何避免AOF造成的影响 3.1. 影响原因 上文中也说了，AOF主要耗时发生在fork一个子进程并且会阻塞主进程，这是为什么呢？...所以fork在复制内存页的时候会大量的消耗CPU资源，如果复制的内存页越大，fork阻塞的时间就会越久。拷贝内存页完成，子进程与父进程指向相同的内存地址，这个时候就会放开主进程的阻塞,对外提供操作。...kernel/mm/transparent_hugepage/enable，如果父进程有大量的内存页写入，就证明你的子进程内存开销比较大，因为它会写内存副本，造成很大的内存开销； 升级硬件，比如使用更好的CPU
通常我们称之为“瓶颈期”。如果你已经看完了我的几十篇 Python 系列教程，搞懂了里面说的各种知识点，却仍然无法自己写出一个完整的程序。那么恭喜你，你已来到编程学习的瓶颈。 ?...和其他学习者交流、向老手请教、参与各种项目自然也对突破瓶颈有很大的帮助。但这些都建立在一定的代码量基础上。你连代码都还没有写熟练，如何能和其他人愉快地交谈？...遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。不要觉得已经做了很多好像也没什么提升就开始自我怀疑，也不要看见别人比你牛逼还比你努力就失去信心。...至于多久才能突破瓶颈，那就不好说了。不同的天赋，不同的努力，结果都不一样。你只能尽力而为。 ?...当你坚持不下去的时候，再坚持一下 另外，当某天突破瓶颈豁然开朗之后，也不要天真地认为从此就海阔天空，走上编程巅峰了。编程之路这才刚刚开始，前方还有无数的坑在等着你呢。 ?
训练性能提升不明显； 增加ps数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu...和内存使用情况进行均衡调度，尽量使得集群中每台服务器的cpu和内存使用率相当。...K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？可能网络上的或者是HDFS本身的配置，需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。...测试结论及思考 对比两种不同场景下用例2（5个ps，50个worker）的监控数据，发现如下现象： 两种场景下，虽然创建了5个ps，但是实际上只有一个ps的负载比较高，其他的ps要么cpu usage...两种场景下同样的worker number和ps number，整个tensorflow cluster消耗的cpu和内存差别很小。
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