vmstat可以查看 系统 , 内存 , cpu , io 等的使用情况 , 方便查看系统负载
电荷泵电源是一种常见架构的电源,与基于电感的开关电源相比,电荷泵尺寸小,没有电感带来的磁场和EMI干扰。
我们学习单片机,到底学什么呢?最终落脚点,就是落在单片机的IO口上,其实最终就是操作单片机的IO口,什么串口通讯,IIC通信协议,中断,定时器,最终在单片机上体现出来的还是我们对单片机IO口的操作。既然那么重要,今天我们就来好好的说一说单片机的IO口。
关于同步、阻塞的知识我之前的文章有介绍,所以关于流用到这些概念与之前多线程用的概念一样。 下面具体来看看java中的几种流 IO/BIO BIO就是指IO,即传统的Blocking IO,即同步并阻塞的IO。这也是jdk1.4之前的唯一选择,依赖于ServerSocket实现,即一个请求对应一个线程,如果线程数不够连接则会等待空余线程或者拒绝连接。所以用这种方式,在高并发情况下效率是很低的,也不可靠,一般只应用于连接数比较小且固定架构的应用,但api也比较容易使用。 NIO 新的IO,即New IO或
在进行FPGA硬件设计时,引脚分配是非常重要的一个环节,特别是在硬件电路上需要与其他芯片通行的引脚。Xilinx FPGA从上电之后到正常工作整个过程中各个阶段引脚的状态,会对硬件设计、引脚分配产生非常重要的影响。这篇专题就针对FPGA从上电开始 ,配置程序,到正常工作整个过程中所有IO的状态进行分析。
2)有时候出去面试,明明感觉和面试官聊的很好,但面试完成后就没有后续,是否有过疑惑,这是why?
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
文章目录 导读 报错分析 如何看懂异常日志呢? 报错的猜想 生产情况分析 我个人认为合理的猜想 429报错怎么产生的? 查找资料 百度 elastic中文社区 书籍 github 关键资料总结 bulk 高IO (IO密集型) 高CPU(CPU密集型) es接收请求队列 es使用场景 我个人分析429产生的原因 429问题的进一步排查 更多的思考 最后 导读 最近线上有个关键报错: Wrapped by: java.io.IOException: Request POST https:/
首先就是通过top命令查看,因为top命令最直接,且信息量够大,覆盖面够全,可以看到CPU的wa有点高
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
前几天一个工程师向我反馈他测得如下电路MCU IO口的电压不是3.3V,只有2V多。
在上一篇推文中,我们将了STC单片机中IO的四种工作模式。忘记的老伙伴可以再去看看啊。那今天说的IO的特殊用法又是什么鬼。简单说就是因为STC单片机的IO有好多都带有复用功能,在单片机上电复位后,这些复用功能引脚的默认状态有一些特殊的规定或处理办法,若你不知晓,很有可能出现灾难性的问题,下面我们就来具体说说这些特殊的IO的用法。
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势,但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
单个IO大小 | 寻道时间(ms) | 旋转延迟(ms) | c传输时延(ms) | IO服务时间(ms) | IOPS
最近在老师交给了一个项目,需要用到STM32单片机,这里就在学习的过程中所注意到的一些地方或细节部分记录了下来,笔者所使用的是STM32F407ZGT6芯片(探索者)。 查看芯片的数据手册
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
B:登录注册 package cn.itcast.util;(1) import java.awt.Dimension; import java.awt.Image; import java.awt.Toolkit; import javax.swing.JFrame; /** * 专门做界面效果的类 * * @author Administrator */ public class UiUtil { private UiUtil() { } //修改窗体的图标 pu
一、简介 最近在压测新的存储,正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来,做成思维导图的方式。总结乃一家之言,有不妥之处,望给位读者朋友指正。 二、思维导图 构建高性能MyS
最近DeepMind 开源了 Perceiver IO——一种通用的深度学习模型架构,可以处理许多不同类型的输入和输出。这种 Transformers 的“插入式”替代品足够强大,可以在不受领域知识限制的情况下超越基线模型。
电源供电线路上电之前,I/O管脚的状态为“未知”。所以在进行FPGA硬件设计时,引脚分配是非常重要的一个环节,特别是在硬件电路上需要与其他芯片通行的引脚。
推挽输出,可以输出高电平,连接数字器件: 输出0时,N-MOS导通,P-MOS高阻,输出0。 输出1时,N-MOS高阻,P-MOS高阻,输出1;(不需要外部上拉电阻) 开漏输出: 输出端相当于三极管的集电极,要得到高电平状态需要上拉电阻才行,适合做电流型驱动; 输出0时,N-MOS导通,P-MOS不被激活,输出0; 输出1时,N-MOS高阻,P-MOS不被激活,输出1(需要外部上拉电阻);可以读IO输入电平变化,此模式可以把端口作为双向IO使用;
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
“数据觉醒新时代”是2022中国数据存储峰会的主题,主要聚焦在基于数据业务的创新。但让人眼前一亮的是在当天主论坛演讲中,英特尔架构师团队总监高丰提出:“与数据创新相比,信息体系架构要发生的巨大变化更值得关注。”这个架构变化,不但影响计算侧,也会影响数据存储侧、网络通信侧,忽略了这个变化,无疑是只见树木不见森林。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展,计算与存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作,探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本,大幅优化网络带宽,带宽削峰20%-50%,节省总带宽10%-50%,同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%,下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
SmartX是中国领先的超融合产品与企业云解决方案提供商,拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队,在分布式存储、虚拟化计算、微服务、容器、前端开发、自动化测试等领域都做着行业最前沿的实践。
IIC协议(Inter-Integrated Circuit Protocol),也叫I2C协议,是一种串行通信协议,用于在数字集成电路(IC)之间进行通信。它是由Philips公司(现在的NXP公司)在20世纪80年代开发的,并且现在被广泛应用于数字集成电路之间的通信。
用户反馈insert待入库的队列堆积,当前还有1000W+的insert在消息队列中等待入口,请求堆积严重,怀疑数据库性能有问题
存储,是我们码农每天都要打交道的事情,而当我们面对RAID,SAN,对象存储,分布式数据库等技术的时候,又往往似是而非,存储成了我们熟悉的陌生人。
早上被报警叫醒,使用gceasy.io分析了服务器的gc日志,报告见:2017-05-28 gc.log报告
Netty和Tomcat最大的区别就在于通信协议,Tomcat是基于Http协议的,他的实质是一个基于http协议的web容器,但是Netty不一样,他能通过编程自定义各种协议,因为netty能够通过codec自己来编码/解码字节流,完成类似redis访问的功能,这就是netty和tomcat最大的不同。
最近看到篇好文章《IO多路复用》,记得早期学习时,也去探索过select、poll、epoll的区别,但后来也是没有及时记录总结,也忘记了,学习似乎就是在记忆与忘记中徘徊,最后在心中留下的火种,是熄灭还是燎原就看记忆与忘记间的博弈
1、空闲状态 2、开始信号 3、停止信号 4、应答信号 5、数据的有效位 6、数据传输
定义:平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之,要计算 CPU 负载的值,只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程(休眠状态),僵尸或停止的过程。
GPIO(General Purpose Input Output)叫做通用输入输出口,可配置为8种输入输出模式。
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合,计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战:
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展,计算与存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作,探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本,大幅优化网络带宽,带宽削峰20%-50%,节省总带宽10%-50%,同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%,下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
本文讲述架构平台部 TVideo平台从资源,链路、缓存、接入进行调优,有效解决4k高码率视频的二次缓冲问题。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写,这意味着我们必须注意堆内存的设置。
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。
我们模拟这么一个场景,客户端和服务端都使用Netty进行通信,客户端无限循环地向服务端发送数据,过了一会客户端就会出现OOM,我们分析OOM产生的原因,给我们排查线上问题提供一个思路和角度.
以上是摘自《Essential Netty In Action》这本书,本文的内容也是本人读了这本书之后的一些整理心得,如有不当之处欢迎大虾们指正
三态门在FPGA以及ASIC设计中十分常用,随便举一个例子,在RAM的设计中(无论是同步读写RAM还是异步读写RAM设计),我们常将数据总线设计成inout类型,下面是一个设计程序实例:
在一次业务升级后,发现服务边的不稳定,zabbix各项监控指标相对上线前异常上升。
腾讯云 Elasticsearch 目前提供5个版本:5.6.4、6.4.3、6.8.2、7.5.1、7.10.1版本。具体选择那个版本根据实际需求选择。建议选择 6.8.2 以上的版本,优化和稳定性比较好,并且支持长期优化更新。如果后期需要升级版本,在控制台上即可完成升级。
React在v16之前面对的主要性能问题是:当组件树很庞大时,更新状态可能造成页面卡顿,根本原因在于:更新流程是「同步、不可中断的」。
在这一层咱们主要关注IO ,既然是关注IO,如果IO高应该怎么去分析?怎么定位?
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