(以上三个命令各有区别,top是以固定间隔显示进程的资源占用排名,w显示who and what they are doing,uptime就顾名思义)
说明:sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候,突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面,对于CPU的工作原理都不完全清楚,于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深,怕自己迷路...,其中如有错误,望知道的朋友在下面留言评论,我会及时更新的。
Linux是一种基于Unix的操作系统,旨在提供稳定、高效、安全的环境。在Linux下,每个正在运行的程序都是一个进程。进程是计算机系统中最为重要的一种资源,也是操作系统管理的最基本单元。因此,了解Linux进程的管理与监测,对于保证系统稳定运行和提高系统性能具有非常重要的意义。
每一种技术的出现必然是因为某种需求。正因为人的本性是贪婪的,所以科技的创新才能日新月异。
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%:
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于 Java 程序,可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载,这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载,这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单,但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序,往往都是以一个 CPU,一块内存为基础来设计的,所以要让多个程序同时运行,并且协调运作,这需要更多的底层工作。
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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
谈到Redis缓存,我们描述其性能时会这么说:支持1万并发连接,几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时,则会宣示:支持C10M(1千万并发连接),百万级QPS。Nginx用C语言开发,而Redis是用同一家族的C++语言开发的,C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制,为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢?(本文不讨论Redis分布式集群)
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行,解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源,同时需要确认进程需要占用CPU时间,确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡,提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列,在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多,另外一个CPU上的任务少的情况,这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器。
操作系统中,每时每刻都有着许许多多的进程在执行着,即便是现在最为强大的多核心 CPU,同时能够执行的任务数量也是相当有限的,那么,在这样资源有限的场景下,这么多进程如何来调度,哪些进程更重要哪些进程的执行可以稍微暂缓呢?这就是操作系统调度器的工作。本文我们就来详细介绍一下。
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力,而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像,但实际上是有区别的,如下图(图片来源于网络):
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多,简单场景可以使用Guava,复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel,Sentinel是一款阿里开源的产品,只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说,它有以下几个优点:
从拿到Z423的那一刻起,我一直在想,怎么才能榨干它的全部性能呢?仅仅是用来跑一些docker项目嘛?这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式,那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年,而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu,如果用来画图会是什么效果呢?
分别表示: 当前时间、系统已经运行了多长时间、目前有多少登陆用户、系统在过去的1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。
系统现在共有447个进程,其中处于运行中的有1个,445个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有1个。
对于第一部分,主要是Redis自身的实现原理导致的,我们暂时不去做过多讨论。第二部分是在多核心CPU场景下,多核心之间的频繁上下文调度会导致Redis变慢,今天我们更近一步的分析一下多核心CPU场景以及NUMA架构下的Redis运行机制。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具,使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython(JPython不使用GIL)与Ruby MRI。
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”,在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法,“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”,emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了,因为大猫前几天遇到了这样一个需求:需要处理大约2700个股票的120日滚动回归,每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史,每年250个交易日来算,那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合!这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去,于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
在MySQL种,执行show engine innodb status \G 经常会看到里面有spin lock 及mutex的情况。我们有必要了解下这些知识。
在移动领域,传统API的硬件程序模型已不再很好匹配硬件,而且CPU往多核发展后,传统API不能有效利用多核优势。大家期望着替代品的出现,于是Mantle、DX12、Metal之类的新软件应运而生,而Khronos(The Khronos Group, 一个由领先硬件和软件公司组成的开源组织)则开发了Vulkan作为新的3D图形接口需求的解决方案。
在建立连接的时候,Nginx处于充分发挥多核CPU架构性能的考虑,使用了多个worker子进程监听相同端口的设计,这样多个子进程在accept建立新连接时会有争抢,这会带来著名的“惊群”问题,子进程数量越多越明显,这会造成系统性能的下降。
1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件,支持虚拟主机,它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上,完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
1、登录Terminal,执行:cat /proc/cpuinfo,就会显示出主机的CPU详细参数,如内核、频率、型号等等,以下是我Linux 系统主机的CPU:
我见过很多Linux性能工程师将CPU使用率中的“IOWait”部分视为指示系统是否受到I/O限制的东西。在本博客文章中,我将解释为什么这种方法是不可靠的,并介绍你可以使用的更好的指标。
SOPC技术,即软核处理器,最早是由Altera公司提出来的,它是基于FPGA的SOC片上系统设计技术。是使用FPGA的逻辑和资源搭建的一个软核CPU系统,由于是使用FPGA的通用逻辑搭建的CPU,因此具有一定的灵活性,用户可以根据自己的需求对CPU进行定制裁剪,增加一些专用功能,例如除法或浮点运算单元,用于提升CPU在某些专用运算方面的性能,或者删除一些在系统里面使用不到的功能,以节约逻辑资源。
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
github: https://github.com/jemalloc/jemalloc
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 本文主要整理了计算机中的内存结构,以及CPU是如何读写内存中的数据的,如何维护CPU缓存中的数据一致性。什么是虚拟内存,以及它存在的必要性。如有不当之处请多多指教。 概述 目前在计算机中,主要有两大存储器SRAM和DRAM。主存储器是由DRAM 实现的,也就是我们常说的内存,在CPU里通常会有L1、L2、L3这样三层高速缓存是用SRAM实现的。 SRAM被称为“静态”存储器,是因为只要处在通电状态,里面的数据就可以保持存在。而一旦断电,里面的数据就会丢失了。 目
针对海量的网络流量,转发性能是我们最关键的一个方面,那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方。
针对6款当前最通用的工业级ARM处理器(瑞萨RZ/G2L、NXP i.MX6ULL、TI AM335x、ST P157 、NXP i.MX6、NXP i.MX8M Mini)进行性能测试,了解不同处理器性能数据,辅助项目选型评估。
作者简介 倪辉,喜爱C/C++,腾讯优图实验室基础研究组高级研究员,负责图像和人脸相关的技术研究和软件开发,非常热爱开源社区,系腾讯社交网络事业群首个AI开源项目ncnn负责人。 ncnn (GitHub地址:https://github.com/Tencent/ncnn,点击“阅读全文”也可直接访问)是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 CPU 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习
ncnn (GitHub地址:https://github.com/Tencent/ncnn)是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 CPU 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。 历程和背景 深度学习算法要在手机上落地,现成的
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统,它可以用作:数据库、缓存和消息中间件。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
本文通过实验论证:Unixbench的Pipe-based Context Switching用例受操作系统调度算法的影响波动很大,甚至出现了虚拟机跑分超过物理机的情况。在云计算时代,当前的Unixbench已不能真实地反映被测系统的真实性能,需要针对多核服务器和云计算环境进行完善。
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