所以,将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率,从而提高性能。而进程与 CPU 绑定被称为:CPU 亲和性。
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, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
进程或者线程绑定到某个CPU Core,仍然可能会有线程或者进程切换的发生,如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响,可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统,在启动时候加入isolcpus=2,3,那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的,但是可以通过taskset命令来设置
所谓cpu绑定,其实就是对进程或线程设置相应的cpu亲和力(affinity),确保进程或线程只会在设置了相应标志位的cpu上运行,进而提高应用对cpu的使用效率。如果应用可以在多个cpu上运行,操作系统会在cpu之间频繁切换应用,引起cpu缓存失效,降低缓存的命中率,导致cpu的使用效率下降。所以,如果使用cpu绑定技术,在一定程度上会避免上述问题,提升系统性能,类似技术还有gpu绑定、mic绑定等等。 There are only two hard things in Computer Science
用 Gearman 搭建 Map/Reduce ,GearmanManager 来管理所有的 workers。启动多个 gearman-manager daemon,为了充分利用服务器资源,使其运行于不同的 CPU 内核上。 假设启动 10 个gearman-manager daemon,CPU 是 4核。 [root@www ~]# ps aux | grep gearman-manager | awk {'print $2;'} | sort -k1,1 | head -3 | xargs -n 1
本文主要讨论在高实时要求、高效能计算、DPDK等领域,Linux如何让某一个线程排他性独占CPU;独占CPU涉及的线程、中断隔离原理;以及如何在排他性独占的情况下,甚至让系统的timer tick也不打断独占任务,从而实现最低的延迟抖动。
在Linux里,一直以来就有对进程进行分组的概念和需求,比如session group, progress group等,后来随着人们对这方面的需求越来越多,比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等,于是出现了cgroup,用来统一将进程进行分组,并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
最近在看一个微服务框架github.com/tal-tech/go-zero,在core/stat/internal目录下学习到cgroup知识,本文只涉及到了我所学习到的,正文开始。
cgroups(control groups,控制组群) 是 Linux 内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组的资源(如CPU、内存、磁盘输入输出等)。它是由 Google 的两位工程师进行开发的,自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止,有两个大版本, 即 v1 和 v2 。
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)
在上期,小E理解了什么是“时间管理大师”。实际上,这种将物理硬件分配给多个使用者的技术,叫做“时分复用”。计算机操作系统的任务调度模块,实质上提供的就是将CPU以“时分复用”的方式给不同任务使用的机制。
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?)
在多核结构中,每个核有各自的L1缓存,相同类型的核被划分在同一个cluster中,而不同cluster之间又有共用的L2缓存。讲负载均衡的时候我们讲过一个进程在核之间来回切换的时候,各个核之间的缓存命中率会降低,所以,将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率,从而提高性能。这种绑定关系就叫做:进程的 CPU 亲和性。
容器内的进程实际上可以在host machine上看到,ps -ef | grep <text>可以找得到。
进程是操作系统分配资源(CPU、内存、文件)、调度任务和执行的一个基本单位。它拥有独立的内存空间、已分配的资源和独立的执行上下文。 线程是CPU调度的基本单位,同一进程内的线程共享了进程的资源和内存空间。
前言: 朋友遇到了load average偏高的问题,关于load average的解释,网上也是五花八门,有的说法甚至都有些不负责任。在这里详细分析一下load average。 分析: 1,l
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
kworker 进程是内核工作进程,并且有很多进程是无害的。 Linux系统中会将一个个的小任务分到不同的工作队列中,让工作队列里面的工人来完成 参考
cgroups(Control Groups) 是 linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列系统任务及其子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。简单说,cgroups 可以限制、记录任务组所使用的物理资源。本质上来说,cgroups 是内核附加在程序上的一系列钩子(hook),通过程序运行时对资源的调度触发相应的钩子以达到资源追踪和限制的目的。
image.png 头图是加拿大lake simcoe自然风光,非常漂亮,基本没有中国游客,适合深度游。 这是操作系统底层技术第二篇,前一篇是《Codegen技术学习》 CPU亲和性 简单地说,CPU亲和性(affinity)就是进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。 Linux内核进程调度器天生就具有被称为软CPU亲和性(affinity)的特性,这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的,因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。2.6版本的L
大家好,我是cloud3,本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比,以及如何提高服务性能和处理能力,这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识,其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度,但如果没准备的话容易一头雾水,这次带大家从头到尾学习一遍,学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了!
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点,是目前存储行业的研究热点之一,但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题,而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要,例如:
为了提高缓存命中率,提高虚拟机性能,可以将vCPU绑定到指定的物理CPU去执行。具体设置步骤如下: 在宿主机操作系统启动时将用于虚拟机的CPU独立出来,使其上只运行vCPU线程,QEMU进程和少数的管理进程。设置方法即是在内核启动参数中加入: isolcpus=0,1 例如在grub.cfg下面的配置如下: menuentry 'Fedora (3.13.6-200.fc20.x86_64) 20 (Heisenbug)' --class fedora --class gnu-linux -
上回说到,小E发现了为什么鹿晗和吴亦凡谈恋爱还没有导致新某某博服务器挂掉的秘密(划掉,文末再讲)Linux下的三个秘密,可以让同一台Linux服务器上,混部不同业务的服务进程,并且避免发生网络Socket端口,CPU与RAM资源,以及其他资源权限的三大冲突。
它返回一个 pthread_t 类型的变量,指代的是调用 pthread_self 函数的线程的 “ID”。
云计算介绍 云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,需要投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。 1)云计算之前的使用模式 IDC 托管 IDC 租用 虚拟主机(买空间) VPS:虚拟专用主机 2)传统数据中心面临的问题 资源使用率低 资源分配不均 自动化能力差 3)云计算的优势 云计算是一种使用模式,不是一种技术 云计算的使用方式:通过网络访问 云计算的优势:弹
现在大家使用的基本上都是多核cpu,一般是4核的。平时应用程序在运行时都是由操作系统管理的。操作系统对应用进程进行调度,使其在不同的核上轮番运行。
硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity,引发了今天的话题:D,以下操作在 SUN FIre X2100 M2 服务器+
nginx 是企业中最常用的 7 层负责均衡产品之一,在企业实际业务运行中起到非常重要的作用。自 2004 年推出,nginx 已经有 10 余年的历史,广泛应用于大型成熟项目。
不同worker 绑定不同核心 均匀分配,多个核心自动切换的模式,会带来核心切换资源消耗。
(微信公众号:IT技术精选文摘, 微信号:ITHK01, 欢迎订阅) 同Apache http server的Perfork工作模型类似,Nginx也有master,worker进程的概念。 第一,很显然,启动Nginx,就必须在端口启动监听服务,也就是套接字(ip+port),通常Nginx作为WEB SERVER和反向代理服务器都会在80端口监听。在LINUX上,要开启<1024端口的监听服务,必须用特权身份运行,也就是说master进程应该以root身份启动。 第二,那么master进程主要的
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。
其实,在进行ROS2/ROS1程序编写的时候,通常需要启动很多节点,有时候大于60+节点也非常常见的。
作为 Linux 运维工程师,在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况,如果CPU 持续跑高,则会影响业务系统的正常运行,带来企业损失。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
cat 这个节点,会打印系统中所有的中断信息,如果是多核CPU,每个核都会打印出来。
上回书讲完了部署,部署完成之后,就开始了无休止的调优,对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的,运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论(调优总结)。
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。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释:有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样,服务器经常是CPU的配置高,硬盘、内存和网络子系统是低配置。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
相对传统的基于内核的网络数据处理,dpdk 对从内核层到用户层的网络数据流程进行了重大突破,我们先看看传统的数据流程和 dpdk 中的网络流程有什么不同。
nginx的worker_processes参数 来源: http://bbs.linuxtone.org/thread-1062-1-1.html 分享一: 搜索到原作者的话: As a general rule you need the only worker with large number of worker_connections, say 10,000 or 20,000. However, if nginx does CPU-intensive work as SSL or gzipping
设备的中断会打断内核进程中的正常调度和运行,系统对更高吞吐率的追求势必要求中断服务程序尽量短小精悍。但是,这个良好的愿望往往与现实并不吻合。在大多数真实的系统中,当中断到来时,要完成的工作往往并不会是短小的,它可能要进行较大量的耗时处理。 下图描述了Linux内核的中断处理机制。为了在中断执行时间尽量短和中断处理需完成的工作尽量大之间找到一个平衡点,Linux将中断处理程序分解为两个半部:顶半部和底半部。
workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型,每个worker进程通过使用stream_socket_server()函数来创建socket,由于fork创建的worker进程具备亲缘关系,所以不同的worker进程可以对相同的端口监听;不同worker进程监听相同的socket,在该socket存在事件时,所有监听该socket的worker进程会被唤醒,所有worker进程对socket资源进行抢占式处理,但最终只有一个worker进程可以对socket进行accept;在这个过程中就存在n-1个worker进程是无效调度的,仅仅只是被唤起了然后抢占失败并再次入眠。
小明初到一家公司做运维的工作,刚来的第一天就开始部署LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境,结果出现了问题。 他来向我请教。
配置示例 user www www; worker_processes 2; error_log /var/log/nginx-error.log info; events { use kqueue; worker_connections 2048; } accept_mutex 用法 accept_mutext on | off; 默认值 off,在1.11.3版本前是on. 在events块中使用。 如果开启了这个指令,那么worker进程就会按顺序接受新的连接。否则所有的worker进程只是被通知
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云