LinuxThreads 项目最初将多线程的概念引入了 Linux？，但是 LinuxThreads 并不遵守 POSIX 线程标准。尽管更新的 Native POSIX Thread Library（NPTL）库填补了一些空白，但是这仍然存在一些问题。本文为那些需要将自己的应用程序从 LinuxThreads 移植到 NPTL 上或者只是希望理解有何区别的开发人员介绍这两种 Linux 线程模型之间的区别。
前言 之前内核必须懂(四): 撰写内核驱动说到了基础的驱动模块写法. 这次目标就是计算进入驱动ioctl或者其他某个驱动函数的次数. 当然, 你可能会觉得, 这弄个全局变量计数不就完了吗? 但是这里
core dump又叫核心转储, 当程序运行过程中发生异常, 程序异常退出时, 由操作系统把程序当前的内存状况存储在一个core文件中, 叫core dump. (linux中如果内存越界会收到SIGSEGV信号，然后就会core dump)
Sentieon建议使用jemalloc来改善Sentieon应用程序中的内存管理和整体性能，尤其是Sentieon bwa-mem。有时在安装运行过程中会出现报错：
六，python的线程机制 GIL锁的机制，来源于python的内存管理和为了实现多线程，对共享内存资源的互斥实现。 当然，python对进程的支持很好，这在linux下，很有比线程更好的使用，因为在linux里没有线程的概念， 有着的是轻量级的进程以及pipeline等进程间通信。 如果非要使用线程，解释器只有一个，导致的各种线程必须要获得字节码解释器，也就是GIL。 有两个核心问题：在何时挂起当前线程，选择下一个线程？在众多等待的线程中选择其中一个？ 对于第一个问题，python通过执行的字节码指令弄的
jemalloc强调了碎片避免和可扩展的并发支持。jemalloc于2005年首次作为FreeBSD libc分配器使用，从那以后它已经进入许多依赖于其可预测行为的应用程序。jemalloc适合多线程下内存分配管理，jemalloc从各方评测的结果可见与google tcmalloc都不相伯仲，皆为内存管理器领域最高水平。如下图：
线程是轻量级的进程（LWP：light weight process），在 Linux 环境下线程的本质仍是进程。在计算机上运行的程序是一组指令及指令参数的组合，指令按照既定的逻辑控制计算机运行。操作系统会以进程为单位，分配系统资源，可以这样理解，进程是资源分配的最小单位，线程是操作系统调度执行的最小单位。
1.它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline），使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。 2.它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（Memory Order Violation）而引起CPU流水线被清空（CPU Pipeline Flush），从而提高CPU的执行效率。
Linux内核在2.2版本中引入了类似线程的机制。Linux提供的vfork函数可以创建线程，此外Linux还提供了clone来创建一个线程，通过共享原来调用进程的地址空间，clone能像独立线程一样工作。Linux内核的独特，允许共享地址空间，clone创建的进程指向了父进程的数据结构，从而完成了父子进程共享内存和其他资源。clone的参数可以设置父子进程共享哪些资源，不共享哪些资源。实质上Linux内核并没有线程这个概念，或者说Linux不区分进程和线程。Linux喜欢称他们为任务。除了clone进程以外，Linux并不支持多线程，独立数据结构或内核子程序。但是POSIX标准提供了Pthread接口来实现用户级多线程编程。
在多线程操作过程中，如何保护共享数据，其实已经是一个众所周知的事情了，这里总结下自己试过的处理方法：
This lab will familiarize you with multithreading. You will implement switching between threads in a user-level threads package, use multiple threads to speed up a program, and implement a barrier.
跳票许久许久的LD_PRELOAD功能模块（后续以 libff_syscall.so 代替）在 F-Stack dev 分支的 adapter/sysctall 目录下已经提交，支持 hook 系统内核 socket 相关接口的代码，降低已有应用迁移到 F-Stack 的门槛。下面将分进行具体介绍， 主要包括libff_syscall.so 相关的架构涉及其中的一些思考，支持的几种模式以及如何使用等内容。 总体结论： 原有应用程序的接入门槛比原本的 F-Stack 有所降低，大部分情况下可以不修改原有的用户
引入线程是为了更为精细粒度的分配CPU时间片，节省系统公共资源，更为充分和有效的配置有限运算能力
RPC：远程过程调用 默认情况下服务器并不多线程化： rpcgen -C data.x -DDEBUG gcc server.c data_svc.c data_xdr.c -o server gc
本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 文章链接：传送门 本文更新：2018年01月26日13:42:11 本文用来介绍 iOS 多线程中，pthread、NSThread 的使用方法及实现。 第一部分：pthread 的使用、其他相关方法。 第二部分：NSThread 的使用、线程相关用法、线程状态控制方法、线程之间的通信、线程安全和线程同步，以及线程的状态转换相关知识。 文中 Demo 我已放在了 Github 上，Demo 链接：传送门 1. pthread 1.1 pthread 简介
遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题，查找原因和实验的的过程是比较有意思的，主要会涉及到下面这些：
注：本文的代码仅用于功能验证，不能用于生产。本文对clone的标志的描述顺序有变，主要考虑到连贯性。
github： https://github.com/jemalloc/jemalloc
在执行到 dispatch_once 函数的 block 中的时候，我们 bt 下看下堆栈信息：
上节详细学习了进程的创建，通过实例学习了fork和vfork的区别。本节将学习线程的创建，只涉及应用层的线程，内核线程的创建在后面学习。
通过最近监控发现，使用第三方Cdn公司的带宽偏高。由于最近没有增加新的业务。感觉其中肯定有问题。按照我们的Cahe架构，用户首先到我们自建Cache节点获取数据，如果该区域没有我们的节点，会去第三方节点进行取数据。具体架构如下：
Admixtue说明文档中介绍：去掉LD高的SNP不会对结果有影响，因为计算不依赖于LD，会大大提升运行速度。关于Admixture，可以参考这篇博客：Admixture使用说明文档cookbook
我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便，但是就会有一个问题：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。
本实验将使您熟悉多线程。您将在用户级线程包中实现线程之间的切换，使用多个线程来加速程序，并实现一个屏障。
我们知道在iOS开发中，一共有四种多线程技术：pthread，NSThread，GCD，NSOperation：
导语 | Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，搞懂了一个网络服务器的网络模型，你也就搞懂了它的本质，跟随本文视角带你吃透 Redis 整个核心网络模型的原理和源码。 引言 在目前的技术选型中，Redis 俨然已经成为了系统高性能缓存方案的事实标准，因此现在 Redis 也成为了后端开发的基本技能树之一，Redis 的底层原理也顺理成章地成为了必须学习的知识。 Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，
摘要： 近来在完成通用的数据分析系统ffcount时，使用了ffrpc完成了事件源和service的通信。顺便对ffrpc进行了优化和精简，接口也更易用一些。在跟一个朋友讨论多线程和多进程的问题时，引发了如何才能是系统更加scalability的思考。把自己的一些想法用ffrpc写了一个demo。无论是使用多线程还是多进程，并发都是为了使系统在吞吐量或响应延迟等特性上达到更佳的效果。那么什么样的设计能够尽量保证scalability呢？ 如何更好的使用多线程，或者说使用多线程应该遵循什么样的原则才能避免麻烦
近期接到一个任务，需要改造现有从mysql往Elasticsearch导入数据MTE(mysqlToEs)小工具，由于之前采用单线程导入，千亿数据需要两周左右的时间才能导入完成，导入效率非常低。所以楼主花了3天的时间，利用java线程池框架Executors中的FixedThreadPool线程池重写了MTE导入工具，单台服务器导入效率提高十几倍（合理调整线程数据，效率更高）。
jmeter是一个java开发的利用多线程原理来模拟并发进行性能测试的工具，一般来说，GUI模式只用于创建脚本以及用来debug，执行测试时建议使用非GUI模式运行。
多线程是通过多路复用实现的，给每个进程独占CPU的幻觉。多路复用就是从一个进程切换到另外一个进程，切换时机是以下两种：
Java5.0 在java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。
名字跟大名鼎鼎的柳叶刀期刊撞车，软件主页在：https://github.com/nygenome/lancet
其中threading为多线程函数，multiprocessing为多进程函数（本处使用进程）
随着版本的迭代，业务的增加，QQ音乐apk的大小已经超过25M，其中res目录占用的大小超过5.5M，所以提出了对安装包进行瘦身的技术需求。
在上篇文章中，我们分析了线上coredump产生的原因，其中用到了coredump分析工具gdb，这几天一直有读者在问，能不能写一篇关于gdb调试方面的文章，今天借助此文，分享一些工作中的调试经验，希望能够帮到大家。
原文：What every programmer should know about memory, Part 4: NUMA support
Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口，称为 pthread。编写Linux下的多线程程序，需要使用头文件pthread.h，连接时需要使用库libpthread.a。顺便说一下，Linux 下pthread的实现是通过系统调用clone（）来实现的。clone（）是 Linux所特有的系统调用，它的使用方式类似fork，关于clone（）的详细情况，有兴趣的读者可以去查看有关文档说明。下面我们展示一个最简单的 多线程程序 pthread_create.c。 一个重要的线程创建函数原型：
主要包括gdb分配的线程id号（例如1，2，3），操作系统分配的线程id（例如20568），线程的名字以及线程相关的调用栈信息。
前段时间因为课程需要 , 我出了一套iOS考试试卷 想着VIP大家做得非常不错. 带着分享的精神也开源了出来 一套iOS底层试卷-我想和你分享 结果反响巨大! 很多靓仔靓女纷纷私聊我....大致分为以下两种:
假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析，已经发现内存分配是性能瓶颈：
1，Nvidia官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
这种方式调试内核需要两台机器，一台用来运行Linux内核，另一台对内核进行调试。一般有以下三种常用的方案，可以根据电脑的性能或资金状况来选择。可以开两个Linux系统的虚拟机；也可以在物理机系统是linux上面装虚拟机，然后虚拟机运行一个linux；再就是买开发板来调试内核。以下是在windows上开两个虚拟机的流程描述。
前言： 一般多线程并行操作，对个别的变量需要使用原子操作，经常用到__sync_fetch_and_add类似的函数，来避免CPU操作各自的cache没有同步内存而造成的数据数错。 在x86平台上，反汇编__sync_fetch_and_add就可以看到，实际上是lock addq $0x1,(%rax)。 如果多个CPU并行使用__sync_fetch_and_add，会不会造成性能问题呢？LOCK指令的影响范围是多少呢？同一个CORE的两个THREAD，同一个SOCKET的两个CORE，以及两个SOCKET之间呢？ 分析： 1，sample code 手写一段代码，两个thread分别可以绑定在两个CPU上，一起跑__sync_fetch_and_add，看看时间上是不是会受到影响。需要注意的是“long padding[100]; // avoid cache false-sharing”这行，加上padding用来避免CPU cache的false-sharing问题。 #include <sched.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdint.h> #include <sys/time.h> #include <pthread.h> void bench_atomic(long *l) { long loop; struct timeval start, end; suseconds_t eplased = 0; gettimeofday(&start, NULL); // benchmark for (loop = 0; loop < 0x20000000; loop++) { __sync_fetch_and_add(l, 1); } gettimeofday(&end, NULL); eplased = (end.tv_sec - start.tv_sec)*1000*1000 + end.tv_usec - start.tv_usec; printf("ATOMICC test %ld msec\n", eplased); } void *routine(void *p) { long *l = (long*)p; cpu_set_t my_set; CPU_ZERO(&my_set); CPU_SET(*l, &my_set); sched_setaffinity(0, sizeof(cpu_set_t), &my_set); *l = 0; bench_atomic(l); } int main(int argc, char **argv) { pthread_t p0, p1; long cpu0 = 4; long padding[100]; // avoid cache false-sharing long cpu1 = 8; if (argc != 3) { printf("%s CPU CPU\n", argv[0]); return 0; } cpu0 = atoi(argv[1]); cpu1 = atoi(argv[2]); padding[0] = cpu0; printf("main thread run on CPU %ld, worker thread run on CPU %ld and CPU %ld\n", padding[0], cpu0, cpu1); bench_atomic(&padding[0]); pthread_create(&p0, NULL, routine, &cpu0); pthread_create(&p1, NULL, routine, &cpu1); pthread_join(p0, NULL); pthread_join(p1, NULL); printf("result %ld and CPU %ld\n", cpu0, cpu1); return 0; } 2, cpu topology 使用lscpu判断cpu的分布
一直以来很少看到有多少人使用php的socket模块来做一些事情，大概大家都把它定位在脚本语言的范畴内吧，但是其实php的socket模块可以做很多事情，包括做ftplist,http post提交，smtp提交，组包并进行特殊报文的交互（如smpp协议），whois查询。这些都是比较常见的查询。
摘要 C++程序的调试一般有调试器、printf、日志文件三种。Linux下的调试器为gdb，关于gdb的使用甚至可以单独用一本书来说明，但是本章并不会过度讨论gdb，读者可以寻找相关的资料阅读。Gdb是C++程序调试中非常重要的调试手段，其有如下特点： l 通过增加断点，可以观察重点代码的执行 l 若程序出现segmentation fault，gdb可以输出调用堆栈，方便找到bug之所在 l 有些逻辑代码段非常不容易触发，可以在gdb环境下通过加断点、修改内存来强制进入特定的代码段 l 但是
符号是链接的粘合剂，没有符号无法完成链接。每一个目标文件都会有一个相应的符号表（Symbol Table），表里记录了目标文件用到的所有符号。
接上一篇分析: 《bootloader启动之【 Pre-loader -> Lk】》
meerkat 0.189版本和以前的版本相比，支持bwa mem 输出的bam文件，还支持全外显子数据count SV。
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