原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
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
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。
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%：
多核CPU现在很常见，那么问题来了，一个程序在运行时，只在一个CPU核上运行？还是交替在多个CPU核上运行呢？Linux内核是如何在多核间调度进程的呢？又是内核又是CPU核，两个核有点绕，下面称CPU处理器来代替CPU核。
在前面的文章《Linux进程是如何创建出来的？》 和 《聊聊Linux中线程和进程的联系与区别》 中我们都讲过了，进程和线程在创建出来后会加入运行队列里面等待被调度。
很多朋友对Linux的各命令不是非常了解，当我们购买的香港vps安装Linux系统后发现变慢或者频繁死机，那么就需要看检查一下CPU的负载情况，查看到底是什么进程占用的。
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：
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.
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。
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？）
平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题，因此决定总结一下常用的一些性能分析手段，仅供参考。
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。
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
温馨提示，动图已压缩，流量党放心查看。CPU方面内容不多，我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇，垂直观测CPU。其余参见：
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。
很多接触Docker的同学，都接触过cgroup这个名词。它是Linux上的一项古老的技术，用来实现资源限制，比如CPU、内存等。但有很多同学反映，这项技术有点晦涩，不太好懂。
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
在Kubernetes中，对资源（CPU、内存等）的限制，需要定义在yaml中，以Deployment举例：
Linux下的top命令我相信大家都用过，自从我接触Linux以来就一直用top查看进程的CPU和MEM排行榜。但是top命令的其他输出结果我都没有了解，这些指标都代表什么呢，什么情况下需要关注呢？以及top命令输出结果的来源数据是什么呢，又是怎么一个计算原理呢？
3.cat /etc/issue 或cat /etc/redhat-release（Linux查看版本当前操作系统发行版信息）
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：
这是一篇介绍Linux调度问题的文章，源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决，但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
01_Linux基础-部署-VMware-Xshell-Xftp-内核-安迪比尔定理博客🔗---CentOS开源 免费 --- CentOS是Linux里的开源免费版本一. 配置虚拟机1. 新建虚拟机图片图片图片图片图片图片图片2. 放 镜像文件镜像文件其实就是 系统盘iso结尾，iso其实就是压缩格式的文件 --- 里面很多文件从虚拟机里出来：按 Ctrl + Alt图片图片图片图片图片图片总结注①：root用户不需要创建，默认有，用户名就叫rootLinux里的超级用户 root 123456注②：用虚
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
进程是一个非常重要的概念，我们都知道，操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前，进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以，探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
在 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。白驹过隙，将近两年时间过去了，平台的建设和落地取得了很大的进展，成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户，来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器，拥有 50000 多 CPU 核，1000 多张 GPU 卡，GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务，部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
CPU性能指标可以从两方面来看：静态、动态 静态指标主要包括： CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括： CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度（比如并发，乱序，分支预测，加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理），另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流，使用多核处理器：
云豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 隐藏nginx header里版本号信息 1.查看版本号 2.隐藏版本号 在nginx配置文件的http标签内加入“server_tokens off; ”参数，也
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage)，那么平均负载处于什么状态算是正常呢？如果要根据平均负载来判断系统的稳定性，又该如何界定？先来看一下基础知识。
cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | uniq | wc -l 96 #一共96核
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。
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
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
线程可以认为是一种在有多个任务时简化编程的抽象。一个线程可以认为是串行执行代码的单元。如果你写了一个程序只是按顺序执行代码，那么你可以认为这个程序就是个单线程程序，这是对于线程的一种宽松的定义。虽然人们对于线程有很多不同的定义，在这里，我们认为线程就是单个串行执行代码的单元，它只占用一个CPU并且以普通的方式一个接一个的执行指令。
在Linux系统中，经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查，其实是有迹可循，而且模式固定。
cgroups是Linux下控制一个（或一组）进程的资源限制机制，全称是control groups，可以对cpu、内存等资源做精细化控制，比如目前很多的Docker在Linux下就是基于cgroups提供的资源限制机制来实现资源控制的；除此之外，开发者也可以指直接基于cgroups来进行进程资源控制，比如8核的机器上部署了一个web服务和一个计算服务，可以让web服务仅可使用其中6个核，把剩下的两个核留给计算服务。cgroups cpu限制除了可以限制使用多少/哪几个核心之外，还可以设置cpu占用比（注意占用比是各自都跑满情况下的使用比例，如果一个cgroup空闲而另一个繁忙，那么繁忙的cgroup是有可能占满整个cpu核心的）。
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中，可以直接打开看。
pstree命令以树的形式显示进程信息，默认树的分支是收拢的，也不显示pid，要显示这些信息需要指定对应的选项。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题，我非常乐意花点时间来
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。
工作上，需要配置 Nginx，要投入生产使用，做了一点优化工作，加上以前也经常折腾 Nginx，故记下一些优化工作。
并发编程中，会涉及到许多相关的专业名词，在初始接触的时候很容易混淆和理解偏差，因此特意将常见的名称统计出来，方便学习。
监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10)
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