很多时候，我们为了提升接口的性能，会把之前单线程同步执行的代码，改成多线程异步执行。
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
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）
TiFlash 初期存在一个棘手的问题：对于复杂的小查询，无论增加多少并发，TiFlash 的整机 CPU 使用率都远远不能打满。如下图：
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
下面继续分析线程池如何管理运行线程，其实就一句话，维护一个线程队列，然后对这个线程队列进行存取操作
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。
一切互斥操作的依赖是 自旋锁（spin_lock），互斥量（semaphore）等其他需要队列的实现均需要自选锁保证临界区互斥访问。
大致意思就是，他看了一个面经，说虚拟内存是 2G 大小，然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G，然后他就懵逼了。
多线程编程是开发中经常用的技术，多数情况下，我们只是知道怎么启线程、回收线程以及常规的一些用法，对于其具体技术细节以及还有哪些巧妙的用法并未挖掘。
千万级并发实现的秘密 先解释一下什么是10k问题： 什么是 10K 问题？ 在 1999 年，Dan Kegel 向网络服务器提出了一个骇人听闻的难题： 是时候让网络服务器去同时应对 10000 个客户端了，你觉得呢？毕竟网络已经变得很普及了。 这就是著名的 C10K 问题。 通过改善操作系统内核和从像 Apache 那样的线程服务器迁移到像 Nginx, Node 这样的事件驱动服务器，工程师们解决了这个 C10K 问题。 但现在我们面临着一个更大的挑战，如果同时应对一千万个连接呢？要解决这个难题，需要些
我们都知道多线程可以提高程序运行的速度，但是至于能够提高多少却一直没有一个直观的印象，下面就用Linux C的多线程编程技术，简要分析下多线程的运行效率。
在上一篇中，介绍了静态测试场景，本文介绍动态性能测试的差异分析，希望大家可以借鉴。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
只要业务逻辑代码写正确，处理好业务状态在多线程的并发问题，很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高，然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发，或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
故事的过程是这样的，朋友是搞科研的，需要在一个国外的学术网站下载一个药物的模型压缩包，大概有23g。关键他也不会用别的就wget下载....恩中间还断了....问我有什么方法没有断点续传，而是能不能更快速的下载？我记录wget是有断点续传的？问一下chatgpt不完了...wget -c
多线程的东西。我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西。却总是求全心理作祟。始终动不了手。
非常想写点关于多进程和多线程的东西，我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西，却总是求全心理作祟，始终动不了手。
进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。
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。
主要考察项目相关以及编程能力。相关知识能说多少说多少，面试官不会打断你，主要看技术深度 。 编程题手写有困难的情况下，必须介绍分析思路、准备用什么方法
5、给定三角形ABC和一点P(x,y,z)，判断点P是否在ABC内，给出思路并手写代码
之前「后端面经」系列已经分享过北京、深圳、上海等地方的小厂面经，有同学想看看广州的。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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）。
参加Unix/Linux相关高级研发职位时，是否经常会被文档，单机允许最大进程数、线程数和Socket连接数，而你却感到束手无措呢？本文给你一个最为详细的答案。
1、在Linux中启动项目：java -cp ref-jvm.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
进程是Unix操作系统最基本的抽象之一。一个进程就是处于执行期的程序(目标码存放在某种存储介质上)。但进程并不仅仅局限于一段可执行程序代码(Unix称其为代码段(textsection))。通常进程还要包含其他资源，像用来存放全局变量的数据段(text section)、打开的文件、挂起的信号等，当然还包含地址空间及一个 或几个执行线程(threads of execution)。
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。
1、什么是进程，线程，有什么区别 2、多进程、多线程的优缺点 3、什么时候用进程，什么时候用线程 4、多进程、多线程同步（通讯）的方法 5、进程线程的状态转换图 。什么时候阻塞，什么时候就绪 6、父进程、子进程的关系以及区别 7、什么是进程上下文、中断上下文 8、一个进程可以创建多少线程，和什么有关 9、进程间通讯： （1）管道/无名管道（2）信号（3）共享内存（4）消息队列（5）信号量（6）socket 注意：临界区则是一种概念，指的是访问公共资源的程序片段，并不是一种通信方式。 10、线程通讯（锁）： （1）信号量（2）读写锁（3）条件变量（4）互斥锁（5）自旋锁
http://localhost:6800/jsonrpc
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本（发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件）、做webservice脚本、参数化、断言、关联（正则表达式提取器和处理json-json path extractor）和jmeter操作数据库等等。
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？）
最近在研究boost C++库，用于工作中处理大规模高并发TCP连接数据响应，想测试，也可以用boost::asio库来写，但不利于测试代码的灵活修改。
在实现类似于Free IP Scanner 2.1的Ip扫描器软件中，会用到ping命令。如果使用Qt编程实现，主要会用QThread、QProcess这两个类。关于这两个类的具体用法可以查阅Qt助手或者QT官网。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作，本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略，通过定位问题，分析原因以及解决问题，实现对服务器进行更有针对性的优化，提升服务器的性能。
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
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。
多线程的东西很多，也很有意思，所以我最近的重心可能都是多线程的方向去靠了，不知道大家喜欢否？
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
int pthread_create(pthread_t *restrict tidp,const pthread_attr_t *restrict attr,void*（*start_rtn)(void*),void *restrict arg);
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
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.
Process-exporter 主要监控主机进程状态,采集服务的进程数、消耗CPU、内存、IO资源等。
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