对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing " , 简称 SMP ;
" 处理器内存屏障 “ 针对 ” CPU " 之间的内存访问乱序 和 CPU 访问外设乱序 问题 ;
SMP——Symmetric Multi-Processing (SMP)，即对称多处理器结构
本文例子均在 Linux（g++）下验证通过，CPU 为 X86-64 处理器架构。所有罗列的 Linux 内核代码也均在（或只在）X86-64 下有效。
1，in和not in ---- yuan@ThinkPad-SL510:~$ ipython -nobanner In [1]: uname = "Linux #50-Ubuntu SMP Fri Mar 18 19:00:26 UTC 2011" In [2]: 'Linux' in uname Out[2]: True In [3]: 'Darwin' in uname Out[3]: False In [4]: 'Darwin' not in uname Out[4]: True 2，f
初始化高端内存线性地址中永久映射的全局变量.IMX6ULL这里的宏没开,所以这里应该是空
我们都知道，带有优化的编译器，会尝试重新排序汇编指令，以提高程序的执行速度。但是，当在处理同步问题的时候，重新排序的指令应该被避免。因为重新排序可能会打乱我们之前想要的同步效果。其实，所有的同步原语都可以充当优化和内存屏障。
Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁，也是因为"单线程写"，这是所有"前提的前提"，离了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。
TLB 是页表项的物理 cache，用于加速虚拟地址到物理地址的转换。CPU 在访问一个虚拟地址时，首先会在 TLB 中查找，如果找不到对应的表项，那么就称之为 TLB miss，此时就需要去内存里查询页表，如果页表项是合法的，那么就会把它添加到 TLB 中。如果内核修改了页表，那么就需要主动的去清空一下当前的 TLB。
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了非一致性存储结构（NUMA），它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
CPU可能对于我们来说是熟悉又陌生的，每天的工作基本都离不开CPU，CPU的消耗是系统负载的一个重要指标，每天都会不定时的来看看CPU的使用情况，但是对于它了解甚少。 在查找了一些资料，个人还是比较能够接受<<大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战>>中对于CPU的描述。首先来看看书中提供的一张图。 这张图是关于经典的多CPU架构为对称多处理结构（Symmetric Multi-Processing，SMP），即在一个计算机上汇集了一组处理器，它们之间对称工作，无主次或从属关系，共享相同的物理内存及总线
一般嵌入式系统使用的都是对称多处理器（Symmetric Multi-Processor, SMP）系统，包含了多个cpu, 这几个cpu都是相同的处理器，如4核Contex-A53。但是在系统 启动阶段他们的地位并不是相同的，其中core0是主cpu（也叫引导处理器）,其他core是从cpu（也叫辅处理器）,引导cpu负责执行我们的启动加载程序如uboot,以及初始化内核，系统初始化完成之后主core会启动从处理器。
一、分区建议（对于经常访问的目录，单独分区）： 1、/ swap /var /usr /home单独分区 2、/dev/hda1 比 /dev/hda2 比/dev/hda3访问速度快 3、hda1应该式swap分区，第二个分区/var，第三个/usr，剩下/ /home 二、I/O提升调度器 http://www.learnfuture.com/article/2150 1、deadline:数据库要改成这种。截止时间调度算法 2、noop：先进先出，SSD用这种 3、cfq：默认 更改：cat "deadline">/sys/block/sda/queue/scheduler 永久更改：GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash elevator=noop" 三、TLB：https://blog.csdn.net/liuchen_csdn/article/details/66975348 1、超大TLB：配置超大TLB的数量：echo x>/proc/sys/vm/nr_hugepages 2、配置后使用方式：
Linux内核版本有两种：稳定版和开发版 ，Linux内核版本号由3个数字组成：r.x.y
Linux内核版本命名在不同时期有着不同的规范，在涉及到Linux版本问题时经常容易混淆，主线版本／稳定版／长期支持版本经常搞不清楚，本文主要记录下内核版本命名的规则以及如何查看Linux系统版本信息。 Linux内核（Linux kernel）简介
KVM虚拟化CPU技术总结 一 NUMA技术介绍 NUMA是一种解决多CPU共同工作的技术方案，我们先回顾下多CPU共同工作的技术架构历史。多CPU共同工作主要有三种架构，分别是SMP MPP NUMA架构。SMP MPP NUMA 都是为了解决多CPU共同工作的问题。 早期的时候，每台服务器都是单CPU，随着技术发展，出现了多CPU共同工作的需求，最早的多CPU技术是SMP。 SMP 多个CPU通过一个总线访问存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。 SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能，因此SMP方式支持的CPU个数有限。 MPP MPP模式则是一种分布式存储器模式，能够将更多的处理器纳入一个系统的存储器。一个分布式存储器模式具有多个节点，每个节点都有自己的存储器，可以配置为SMP模式，也可以配置为非SMP模式。单个的节点相互连接起来就形成了一个总系统。MPP可以近似理解成一个SMP的横向扩展集群，MPP一般要依靠软件实现。 NUMA 每个处理器有自己的存储器，每个处理器也可以访问别的处理器的存储器。 NUMA-Q 是IBM最早将NUMA技术应用到i386上的商业方案，可以支持更多的x86 CPU一起工作。
Windows 基本占领了电脑时代的市场，商业上取得了很大成功，但是它并不开源，所以要想接触源码得加入 Windows 的开发团队中。
虚拟化技术是指在x86的系统中，一个或以上的客操作系统（Guest Operating System，简称：Guest OS）在一个主操作系统（Host Operating System，简称：Host OS）下运行的一种技术。这种技术只要求对客操作系统有很少的修改或甚至根本没有修改。x86处理器架构起先并不满足波佩克与戈德堡虚拟化需求（Popek and Goldberg virtualization requirements），这使得在x86处理器下对普通虚拟机的操作变得十分复杂。在2005年与2006年，英特尔与AMD分别在它们的x86架构上解决了这个问题以及其他的虚拟化困难。
传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式：将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。
Linux alarm 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Wed Nov 7 13:58:04 EST 2007 i686 i686 i386
Linux内核主要由 进程管理、内存管理、设备驱动、文件系统、网络协议栈 外加一个 系统调用。
上次我们写过了 Linux 启动详细流程，这次单独解析 start_kernel 函数。
对于基础类型操作，使用原子变量就可以做到线程安全，那原子操作是如何保证线程安全的呢？linux中的原子变量如下：
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
自旋锁：如果内核配置为SMP系统，自旋锁就按SMP系统上的要求来实现真正的自旋等待，但是对于UP系统，自旋锁仅做抢占和中断操作，没有实现真正的“自旋”。如果配置了CONFIG_DEBUG_SPINLOCK，那么自旋锁按照SMP系统来编译。
已经多久没有编程了？很久了吧…其实我本来就不怎么会写代码，时不时的也就是为了验证一个系统特性，写点玩具而已，工程化的代码，对于我而言，实在是吃力。
由以下博客的分析可以知道，内核的kfifo使用了很多技巧以实现其高效性。比如，通过限定写入的数据不能溢出和内存屏障实现在单线程写单线程读的情况下不使用锁。因为锁是使用在共享资源可能存在冲突的情况下。还用设置buffer缓冲区的大小为2的幂次方，以简化求模运算，这样求模运算就演变为 (fifo->in & (fifo->size – 1))。通过使用unsigned int为kfifo的下标，可以不用考虑每次下标超过size时对下表进行取模运算赋值，这里使用到了无符号整数的溢出回零的特性。由于指示读写指针的下标一直在增加，没有进行取模运算，知道其溢出，在这种情况下写满和读完就是不一样的标志，写满是两者指针之差为fifo->size，读完的标志是两者指针相等。后面有一篇博客还介绍了VxWorks下的环形缓冲区的实现机制点击打开链接，从而可以看出linux下的fifo的灵巧性和高效性。
从启动引导程序 bootloader（uboot）跳转到 Linux 内核后，Linux 内核开始启动，今天我们分析一下 Linux 内核启动入口。
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
自旋锁是SMP中经常使用到的一个锁。所谓的smp，就是对称多处理器的意思。在工业用的pcb板上面，特别是服务器上面，一个pcb板有多个cpu是很正常的事情。这些cpu相互之间是独立运行的，每一个cpu均有自己的调度队列。然而，这些cpu在内存空间上是共享的。举个例子说，假设有一个数据value = 10，那么这个数据可以被所有的cpu访问。这就是共享内存的本质意义。
第一种方法纵向或者横向来读都可以，因为代码量不是很大。《linux内核完全剖析》《linux内核完全注释》是引导你横向阅读的书，《linux内核设计的艺术》是引导你纵向阅读的书。建议横向纵向结合着来，纵向跟着bochs调试工具来是必不可少的，当遇到问题时进入到相应的功能模块横向拓展一下。
就像他的名字一样，服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库，正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在，才使得Internet如此的绚丽多彩。
本文讲述了Linux中RCU（Read-Copy-Update）机制在内存管理中的重要作用，以及如何在Linux内核中实现和管理RCU。在Linux内核中，RCU用于在多个进程共享相同内存空间时，保证这些进程之间的数据一致性。本文首先介绍了RCU的基本原理，然后逐步深入介绍了Linux内核中RCU的实现细节。最后，通过一个具体的例子，展示了如何在Linux内核中实现一个简单的RCU。
主要由进程调度（SCHED）、内存管理（MM）、虚拟文件系统（VFS）、网络接口（NET）和进程间通信（IPC）等5个子系统组成。
本文以Linux3.14版本源码为例分析其启动流程。各版本启动代码略有不同，但核心流程与思想万变不离其宗。
在Linux上做网络应用的性能优化时，一般都会对TCP相关的内核参数进行调节，特别是和缓冲、队列有关的参数。网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数，但我们经常是知其然而不知其所以然，每次照抄过来后，可能很快就忘记或混淆了它们的含义。本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数，从协议栈的角度梳理它们，希望可以更容易的理解和记忆。注意，本文内容均来源于参考文档，没有去读相关的内核源码做验证，不能保证内容严谨正确。作为Java程序员没读过内核源码是硬伤。
今天突然想查看一下自己所使用的机器具体版本号，可是敲出了几个命令都没有查看版本，失望，又想起了一个通用的命令 lsb_release -a，可是敲出这个后，居然报错 -bash: lsb_release: command not found 没有这个命令，真让我大吃一惊。看来还是找找度娘吧，查看版本号这些不是经常使用的命令，在此做一个记录，方便以后翻看，这次 rpm -q centos-release 这个命令才让我查到了，感谢 linuxidc。
VM Infrastructure 3 (VI3)平台是目前最为流行的虚拟化平台。VI3的庞大阵容使得他成为目前市场上最健壮，最稳定，最可靠的服务器化产品。动态资源控制，高可用性，分布式资源管理，自带备份工具，使得IT管理人员拥有所有他们需要的工具来管理整套企业环境所拥有的几十到几千台服务器。
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：
我其实并不想讨论微内核的概念，也并不擅长去阐述概念，这是百科全书的事，但无奈最近由于鸿蒙的发布导致这个话题过火，也就经不住诱惑，加上我又一直比较喜欢操作系统这个话题，就来个老生常谈吧。
本篇文章为大家分享一下Linux系统中MySQL优化小技巧，本文实操记录绝无水文，如果错误或遗漏欢迎各位小伙伴指正。
本文是介绍SNMP在Windows和Linux（Ubuntu）下的安装，以及通过Python调用其接口的文章。
一个[合格的]Oracle DBA在安装数据库的时候，通常都会按要求关闭NUMA（MOS：Disable NUMA At OS Level (Doc ID 2193586.1)），因为启用NUMA会导致CPU彪高，性能很差（MOS：High CPU Usage when NUMA enabled (Doc ID 953733.1)）。也许是这类问题太多，从Oracle 11gR2开始，默认就关闭了NUMA特性，因为NUMA的使用比较苛刻，要结合硬件、操作系统和Oracle版本（MOS：Oracle NUMA Usage Recommendation (Doc ID 759565.1)）以及应用程序。稍有不对，努力白费，所以乖乖的关掉NUMA，是比较正确的事情。
编译器优化乱序和CPU执行乱序的问题可以分别使用优化屏障 (Optimization Barrier)和内存屏障 (Memory Barrier)这两个机制来解决：
本专栏，用于记录我对Linux内核源码的学习，就像STL源码的那个专栏一样，我知道阅读源码对我的意义。 愿者上钩咯，共同进步。
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