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
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
线程是操作系统中比较稀缺的资源,大量创建线程池,不仅消耗系统资源,还会导致系统稳定性降低,在JVM中,最终导致OOM发生。通过使用线程池,限制线程数目的创建,可重复利用已创建的线程。
在使用tomcat时,经常会遇到连接数、线程数之类的配置问题,要真正理解这些概念,必须先了解Tomcat的连接器(Connector)。
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!
高并发环境下,我知道优化配置tomcat,对连接数和线程池作修改,最重要的是connector的协议Http Connector使用NIO,而不是默认的AJP Connector,当时也没有仔细研究其原理。现在来为以上这些设置做一下剖析。
前言 在使用tomcat时,经常会遇到连接数、线程数之类的配置问题,要真正理解这些概念,必须先了解Tomcat的连接器(Connector)。 在前面的文章 详解Tomcat配置文件server.xml 中写到过:Connector的主要功能,是接收连接请求,创建Request和Response对象用于和请求端交换数据;然后分配线程让Engine(也就是Servlet容器)来处理这个请求,并把产生的Request和Response对象传给Engine。当Engine处理完请求后,也会通过Connector将
在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率,另外在一些监控工具中你可能也遇见过,那么它是如何计算的呢?在 Nodejs 中我们该如何实现?
前面介绍了Oracle的基本参数,从这节开始讲其他的参数,参数从v$parameter中提取
为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) 。
我之前看到很多同事写代码,为了提高效率,采用多线程去优化。由为了提高多线程的性能,用到了线程池。
对于没有接触过Ubuntu系统的小伙伴来说,直接在物理机上安装Ubuntu单系统或者windows、Ubuntu双系统一件比较刺激的事情,因为一不小心可能就会把电脑整崩溃,或者出现各种问题,所以在一开始可以用虚拟机熟悉演练一下Ubuntu系统很有必要,今天把这个过程分享一下,希望朋友们能够一次性地顺利安装好,愉快地进行体验玩耍,话不多说,教程奉上。
有个朋友Hunter跟我聊,最近他参加腾讯的面试,在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程,以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
在Linux系统中,可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令:
在Python的并发变成中,由于GIL的限制,多线程无法很好的应对计算密集型的并发情况,这时候就需要使用多进程的方法进行解决。
根据众多面试的同学反馈的面试题,给大家整理一版最新的面试专题,希望对大家有所帮助。
不论是网站运维还是系统管理,服务器本身的运行状况都是我们需要掌控的基础资料。在《打造FaceBook》一书中,王淮介绍FaceBook的工程师文化中有一句“Move Fast and Monitor Closely”。这个"Closely"有两层意义,其一是“即时”的,要从系统开发初期,就有意识地设计好配套的监测,并逐步改善;其二是“深入”,监控不能仅仅停留在监测主机负载、网卡流量的表面层次,而要尽可能地细化,以贴近系统的业务特性。
但是被提醒,发现即使在分配 4 核的容器上,GC 线程数也为 38。然后就想到应该和容器的资源限制有关——jvm 可能无法觉察到当前容器的资源限制。
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口,但有时候在使用时,我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。
CPU Manager 是 kubelet 的一个组件,能够让用户给容器分配独占 CPU。CPU Manager 从 Kubernetes v1.10 进入 Beta 阶段, 在 Kubernetes v1.26 中,它进阶至正式发布(GA)状态。
制定线程池的长度并不是一门精密的科学,需要做的仅仅是避免“过大”和“过小”者两个极端情况。如果一个线程池过大,那么线程对稀缺的CPU和内存资源的竞争,会导致内存的高使用量,还可能耗尽资源。如果过小,由于存在很多可用的处理器资源却未在工作,会对吞吐量造成损失。
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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
当线程处于IO操作时,线程是阻塞的,线程由运行状态切换到等待状态。此时CPU会做上下文切换,以便处理其他程序;当IO操作完成后,CPU会收到一个来自硬盘的中断信号,CPU正在执行的线程因此会被打断,回到ready队列。而先前因I/O而waiting的线程随着I/O的完成也再次回到就绪队列,此时CPU可能会选择他执行。
最近开始自己找工作了。虽然一直在写这方面的文章,还是有些知识掌握的不牢固,希望看文章的朋友也有自己的总结认真的学习到这些内容。一起共勉。 做java中经常问道的一个问题就是线程池用过吗?通用的有哪些?如果不用通用的我们应该怎么创建线程池?这些问题。今天自己也做下总结。虽然原先也写过。现在再总结下,让自己能弄明白。 静态创建线程池 我们平常使用的大部分还是依靠java中自带的静态工厂产生的线程池。先了解下自带的线程池。 newFixedThreadPool(int numThreads) 该线程池会在初始
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
根据你的需要,有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解,比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如:硬件虚拟化、AES, MMX
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。
这里的PM2,不是PM2.5,跟空气没有半毛钱的关系。它是NodeJs应用的进程管理器,可以利用它来简化很多Node应用管理的繁琐任务,如性能监控、自动重启、负载均衡等。
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
通过前几章内容的学习,我们已经可以很容易地进入云服务器及从 github 拉取代码。本章内容将会为你介绍如何查看云服务的基本配置。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢,你或许想查看一下,它的工作量是否太大了。 在Linux系统中,我们一般使用uptime命令查看(w命令和top命令也行)。(另外,它们在苹果公司的Mac电脑上也适用
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU,以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后,YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup,然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
在高并发的场景之下,Java经常使用到的技术就是多线程。而多线程的使用,到底是否真的能够有效地提高服务的性能和效率,就必须拿捏得当,从计算机操作系统,到服务代码,到应用上线之后的监测。得谨小慎微的行走~
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。
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。
该文章介绍了pm2在node中的应用,包括其主要特性、安装使用方法和运行进程的不同方式。文章还讲解了如何通过pm2来管理node应用,包括启动、停止、监控和日志查看等功能。
上一篇文章我们认识了什么是并发编程,随着并发编程而来的则是并发带来的各种问题,死锁和资源问题,那这一篇我们继续跟着作者去看一看这两个‘老‘问题。
多线程:解决多任务同时执行的需求,合理使用CPU资源。多线程的运行是根据CPU切换完成,如何切换由CPU决定,因此多线程运行具有不确定性。
在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节,明确指出线程资源必须通过线程池提供,不允许在应用中自行显示创建线程。
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,进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是分配资源的基本单位,线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位
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