Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍，而对于消费电子产品而言，省电是一个重要的议题。 Linux 电源管理非常复杂，牵扯到系统级的待机、频率电压变换、系统空闲时的处理以及每个设备驱动对系统待机的支持和每个设备的运行时（Runtime）电源管理，可以说它和系统中的每个设备驱动都息息相关。 对于消费电子产品来说，电源管理相当重要。因此，这部分工作往往在开发周期中占据相当大的比重，下图呈现了 Linux 内核电源管理的整体架构。大体可以归纳为如下几类： 1）CPU 在运行时根据系统负载进行动态电压和频率变
为了提高电池的使用寿命，为了节省功耗，linux引入了DVFS。而为了应用程序的性能，Linux 又引入了PM QoS。下图是linux kernel power 管理中PM QOS和DVFS相关的架构图。
如果我们的能源是无限制的，那可能也不需要做现在这样复杂的电源管理控制，尤其是在嵌入式设备如手机上，在追求极致性能的同时，还要追求续航时间，二者是一对相互约束的矛盾体，需要软硬件紧密配合以满足用户越发苛刻的性能和功耗的需求。
psutil (python system and process utilities) 是一个跨平台的第三方库，能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包扩CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要用于系统监控、分析、限制系统资源和进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持的操作系统包括：Linux,Windows,macOS,,AIX等等。同时支持python2与python3版本,当前最新版本为5.4.8。
众所周知，系统调用很昂贵。而针对CPU漏洞的软件缓解措施（如Meltdown）甚至使其更加昂贵。但它们到底有多贵呢？为了开始回答这个问题，我写了一个小型的微型测试，以测量系统调用的最低成本。意思是说，无论上下文切换是否发生，人们都必须支付系统调用的成本，即使在内核中的工作微不足道，即从用户模式切换到内核模式再返回的成本。
也许大家会觉得奇怪：为什么Linux kernel把对ARM big·Lttile的支持放到了cpufreq的框架中？
上一篇文章我们简单了解了一些关于时间的概念，以及Linux内核中的关于时间的基本理解。而本篇则会简单说明时钟硬件，以及Linux时间子系统相关的一些数据结构。
Emmagee是网易杭州研究院QA团队开发的一个简单易上手的Android性能监测小工具，主要用于监控单个App的CPU，内存，流量，启动耗时，电量，电流等性能状态的变化，且用户可自定义配置监控的频率以及性能的实时显示，并最终生成一份性能统计文件。
运维工程师经常使用 Python 编写脚本程序来做监控系统运行的状态。如果自己手动使用 Python 的标准库执行系统命令来获取信息，会显得非常麻烦。既要兼容不同操作系统，又要自己处理解析信息。为了解决的痛点问题，psutil 就横空出世。它的出现无疑是运维工程师的福音。运维小伙伴通过它执行一两行代码即可实现系统监控。
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）
关注ARM平台上timer driver（clocksource chip driver和clockevent chip driver）的驱动工程师应该会注意到timer硬件的演化过程。在单核时代，各个SOC vendor厂商购买ARM core的IP，然后自己设计SOC上的peripherals，这里面就包括了timer的硬件。由于没有统一的标准，各个厂商的设计各不相同，这给驱动工程师带来了工作量。然而，如果仅仅是工作量的话就还好，实际上，不仅仅如此。linux的时间子系统要求硬件timer提供下面两种能力：一是free running的counter，此外需要能够在指定的counter值上产生中断的能力。有些硬件厂商会考虑到软件的需求（例如：PXA270的timer硬件），但是有些硬件厂商做的就不够，例如：S3C2451的timer硬件。我们在写PXA270的timer硬件驱动的时候是毫无压力的，而在写S3C2451的timer的驱动的时候，最大的愿望就是把三星的HW timer的设计人员拉出来打一顿。
读取文件节点/proc/loadavg，分别是1min/5min/15min内CPU的负载情况。 读取方式的代码示例：
Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈，提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统，通过统计硬件和软件事件，帮助我们了解程序的运行情况。
由于Android 8.0以后Google的权限限制，SDK再也拿不到进程CPU的实时占用率，只能拿到自己本身进程的Jiffies，而由于拿不到系统整体Jiffies的情况下，就没办法衡量CPU当前的消耗状况了，也没办法根据当前CPU状态实时做一些策略调整。因此进行深入研究以后，给出Android 8.0以后判断CPU状态的几个参考方案（非标准答案）。 方案1 - 通过单位时间汇编指令数获取CPU频率 （1）基础概念： 1）Jiffies 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数。启动
2021年6月22日，香山在RISC-B中国峰会上第一次亮相，这是当时公开的国际上性能最高的开源RISC-V处理器核设计，受到国内外的很多关注，在全球最大的开源项目托管网站GitHub上不到3个月就有近2000个Star。虽然我们的报告是中文的，但却有不少英文报道，甚至还有来自俄罗斯的关注。 2021年7月15日，第一代香山“雁栖湖”流片。但接下来由于受到全球芯片产能影响，我们不得不经历漫长的等待期。因为许久没有回片后的消息，有一些关注香山的朋友发来小心翼翼的询问：“香山是不是流片失败了？”流片失败，就是指
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间，也就是程序在处理器上实际运行的时间。
计算机（Computer）：俗称电脑，是一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序对海量数据进行自动、高速地处理，然后把处理结果输出的现代化智能电子设备
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
全志R8平台 fantasy调频策略配置方法 【适用范围】 适用于R8 Tina1.0 平台 【问题现象】 目前R8平台的如果选择fantasy 的调频策略无法编译通过。 【问题原因】 1. 默认的调频策略是performance ，所有CPU一直运行在最高频率。 【解决办法】 1. 修改文件 linux3.4.39/include/linux/cpufreq.h — a/include/linux/cpufreq.h +++ b/include/linux/cpufreq.h 2017-10-10 16:00:45.437453203 +0800
Zabbix默认使用Zabbix agent监控操作系统，其内置的监控项可以满足系统大部分的指标监控，因此，在完成Zabbix agent的安装后，只需在前端页面配置并关联相应的系统监控模板就可以了。如果内置监控项不能满足监控需求，则可以通过system. run[command, <mode>]监控项让Zabbix agent运行想要的命令来获取监控数据。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
电源管理（Power Management）在 Linux Kernel 中，是一个比较庞大的子系统，涉及到供电（Power Supply）、充电（Charger）、时钟（Clock）、频率（Frequency）、电压（Voltage）、睡眠/唤醒（Suspend/Resume）等方方面面。
/proc/cpuinfo 是一个虚拟文件系统，在 Linux 系统中提供有关 CPU（中央处理器）的信息。通过读取该文件，您可以获取有关处理器的详细信息，如型号、频率、核心数、缓存大小等。本文将介绍 /proc/cpuinfo 文件中最常见的标志，并提供相应的示例。
Zabbix默认使用Zabbix agent监控操作系统，其内置的监控项可以满足系统大部分的指标监控，因此，在完成Zabbix agent的安装后，只需在前端页面配置并关联相应的系统监控模板就可以了。如果内置监控项不能满足监控需求，则可以通过system. run[command, <mode>]监控项让Zabbix agent运行想要的命令来获取监控数据。 下面介绍Zabbix对于Linux和Windows的监控。 安装Zabbix agent的过程就不赘述了，主要介绍一些关键的配置和功能。 1 操作系统
因而内核提供了两个调度器主调度器，周期性调度器，分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
随便测了青岛OJ的docker，好不容易跑完压力测试，一看Analysis给我整晕了。就这？
开发人员在高性能系统的性能调优过程中，经常会碰到各种背景的噪声干扰， 从而使得收集的数据不够精确。本文主要从CPU 以及Linux操作系统的角度来分析各种噪声的来源以及消除方法。最终的目标是搭建基准平台，在特定的cpu上实现”0”干扰。
IPA(Intelligent PowerAllocation)是由ARM开发的符合linux内核thermalframework的governor，代码中的名字为power_allocator，旨在满足温控效果的条件下最大化性能。
为降低RK3568J功耗，提高运行系统健壮性，在产品现场对RK3568J实现主频调节则显得尤为重要。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
超线程技术(Hyper-Threading)： 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，（一个核模拟出两个核？）
今天巡检发现，mc1的K8S服务器集群有些异常，负载不太均衡。其中10.2.75.32-34，49的load average值都在40以上，虽然机器的cpu核数都是40或48核不算严重，但也值得重视。
🍅 作者主页：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 今日重点： ① 学会查看linux各种状态，包括：网络IO、磁盘、CPU、内存等； ② 学会理解命令所代表的含义，能够迅速发现集群存在的问题。 1、核心命令 linux 监控网络IO、磁盘、CPU、内存： CPU：vmstat 、sar –u、top 磁盘IO：iostat –xd、sar –d、top 网络IO：iftop -n、ifs
Hardcoder 的诞生 随着微信越来越复杂，性能优化变得越来越难做，优化所带来的效果提升也越来越不明显。所以我们一直在思考，该如何突破这个优化的极限？ 直到有一次与厂商的交流我们了解到，部分厂商会针对微信做一些小改动，其中比较典型的就是“暴力提频”。系统在识别到微信启动，页面切换等场景时，会粗暴地提高 CPU 频率，从而提升 APP 运行的性能。 但由于厂商无法准确判断微信场景，暴力提频效果并不理想；而如果过多地提高 CPU 频率，又对手机的功耗有影响。这一方案启发了我们，我们何不跳出软件的范畴，
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
作为法医，不怕高度腐烂的尸体，也不怕错综复杂的案情。最怕的，是没留下任何东西。空无一物，任何高超的技术，丰富的经验，都无从下手。
本文为 PingCAP Observability 团队研发工程师钟镇炽在 Rust China Conf 2020 大会上所做演讲 《高性能 Rust tracing 库设计》的详细文本，介绍了对性能要求非常苛刻的分布式 KV 数据库 TiKV 如何以不到 5% 的性能影响实现所有请求的耗时追踪。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
lscpu 从伪文件系统（sysfs）、/proc/cpuinfo 和任何可用的特定体系架构库（如 Powerpc 上的 librtas）收集 CPU 架构信息。命令输出可读，也可用于分析。输出内容包括：CPU、线程、内核的数量，以及非统一存储器存取（NUMA）节点。此外还包括关于 CPU 高速缓存和高速缓存共享的信息，家族、模型、bogoMIPS、字节顺序和步进（stepping）。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、 glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 摘要 本文（有码慎入）主要介绍Linux任务调度相关的发展历史和基本原理。多年以来，内核界的黑客们一直着力于寻找既能满足高负载后台任务资源充分利用，又能满足桌面系统良好交互性的调度方法，尽管截至到目前为止仍然没有一个完美的解决方案。本文希望通过介绍调度算法的发展历程，因为任务调度本身不是一个局限于操作系统的话题，包括数据库，程序语言实现等，都会与调度相关。本文在介绍过程中，会引用Linux的代码实现作为说明，同时阐述其中的一些趣闻轶事。 调度实体 进程任务通常包
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