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
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.
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？）
嵌入式Linux系统中，Linux直接管理所有CPU。默认情况下，系统的目标是提高吞吐率，而不是实时性。为了保证实时性，可以根据应用场景，对CPU实行更加精确的控制。常见的办法有，进程CPU隔离、CPU亲和、中断CPU亲和、进程优先级。
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”。
在前文《[linux][irq]中断性能监控工具irqtop和lsirq》中介绍了irqtop和lsirq两条命令，用来观察系统的中断信息和增量变化。
在我们运维的db环境中,一个机器跑多个mysql实例经常会出现某个进程占用了几乎所有的cpu 进而影响其他的实例运行。基于此我们需要限制某个进程的cpu资源,将其使用 的cpu限定在某个或者某几个固定的cpu上，避免对其他的进程产生影响。
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 -
sudo man man man命令的详细解释 man命令是Linux下的帮助指令,执行两次出现问题后输入下面的代码读取使用bin/sh
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景，或者是健康宝这种使用用户超级多的场景，我们均需要进行压力测试，确保服务稳定可用
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。
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。
（3）分布执行。配置master和slave(主从机器)，在多要机器上对系统持续发起请求；
locustfile是普通的python文件。唯一的要求是至少声明一个类(我们称之为locust类)，该类继承自locust类。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试，并计算一个系统可以处理多少并发用户。
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。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇博客，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
最近在看python3 ，有很多功能需要安装第三方库 不同的操作系统安装方法经常出现错误， 于是自己慢慢研究了不同操作系统的安装办法 用psutil模块做个例子吧 psutil是一个跨平台库，能够轻 松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网 络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管 理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、 ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、 pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、 Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统。 我自己有两条笔记本，一台苹果，一台Thinkpad。 在MacBook上，采用源码安装方式。 在https://pypi.python.org/pypi 上下载psutil-5.4.2.tar.gz tar -zxvf psutil-5.4.2.tar.gz cd psutil-5.4.2 python3 setup.py install 完成安装。 在Linux虚拟机上，也可采用源码安装方式。
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
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155989.html原文链接：https://javaforall.cn
Locust 是一个用 Python 编写的开源的负载测试工具。 它允许您针对模拟用户行为的 Web 应用程序编写测试，然后按规模运行测试以帮助查找瓶颈或其他性能问题。 在 PromptWorks，我们经常使用它来确保我们编写的 Web 应用程序能够处理高负载并保持高性能。 安装 安装是使用 Python 常用的工具 pip 完成的： $pip install locustio 配置 Locust 最好的功能之一是通过”Plain Old Python”1 完成配置。您只需创建一个名为 locustfile
shift+右键可以进入PowerShell 命令行窗口，也可以进入cmd窗口，和pycharm命令窗口输入安装命令。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
在前面的文章中，我们介绍了性能测试框架Locust是什么：性能专题：Locust工具实战之开篇哲学三问，以及如何安装它：性能专题：Locust工具实战之“蝗虫”降世。
1. psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统，
1 cluster多进程 cluster经过好几代的发展，现在已经比较好使了。利用cluster，可以自动完成子进程worker分配request的事情，就不再需要自己写代码在master进程中robin式给每个worker分配任务了。 const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); const numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.isMaster) {
上周在一次偶然的谈话中，我无意中听到一位同事说:Linux的网络堆栈太慢了!你不能指望它在每个核每秒处理超过5万个数据包!
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。
https://www.linuxidc.com/Linux/2009-06/20495.htm
Linux memory and storage system, Concurrency optimization. https://github.com/hongweiqin
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：
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具，可以模拟大量用户并发访问网站、API等，以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点，因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
前言 在高性能网络模型下，使用polling模式，依然遇到了长尾20ms+的情况，远高于平均的1ms左右。怀疑是调度的延迟导致的。那么如何量化是不是内核的调度导致的呢？以及如何发现是什么原因导致的呢？ 分析 调度延迟 在前文《[Linux][kernel]sched delay和steal time的原理分析以及atop的监控改进》中分析过Linux中如何计算一个task的run delay：即一个task希望运行，但是得不到运行的时间统计，即run delay，也就是调度延迟。 那么问题来了，如果通过atop监控到某一个进程的run delay是2%，能说明那20ms的长尾延迟是因为调度延迟导致的吗？答案是不能。我们看下面的两种情况： 1，例如说，Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms。在这个模型下，统计出来的run delay是2%。 2，另外一种模型下，例如 Run 980ms, Delay 20ms, Run 980ms, Delay 20ms，这个模型下，就会遇到20ms+的长尾延迟。 所以atop可以统计出来宏观的run delay延迟占比，但是不能统计出来具体的调度延迟极端情况。 runqslower工具 在bcc中提供了runqslower工具，可以通过参数控制，打印出来哪些进程的调度延迟超过了特定的阈值，例如希望知道哪些进程的run delay超过10ms，可以使用这样的命令：
批处理——以前的大型机（Mainframe）上所采用的系统，需要把一批程序事先写好（打孔纸带），然后计算得出结果
Locust（俗称 蝗虫）一个轻量级的开源压测工具，基本功能是用Python代码描述所有测试。不需要笨拙的UI或庞大的XML，只需简单的代码即可。
在实际生产环境中，无论是新业务上线，还是新功能的发布，我们都需要做整体的性能压测，以便我们能够清楚的知道系统的性能上限，而然搭建压测环境往往比较耗时，本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
taskset是linux自带的一个命令，可用来将进程绑定到指定CPU 相关的函数有: sched_setaffinity, CPU_CLR, CPU_ISSET, CPU_SET, CPU_ZERO
作为性能测试的老司机们而言，要么对各大性能测试工具的特性都了然于心了，要么已经使用“惯”了手头上的工具；他们是不会没事做个性能评测的，只有新手们才会认认真真的、按部就班的从第一步走起。
使用 Linux 作为主力机一年后 提到可以使用 QEMU 虚拟一个 Windows 系统，在里边使用国产毒瘤，干净又卫生，今天它来了。
资源是否应该扩容。本章通过运用Python 第三方系统基础模块，可以轻松获取服务关键运营
昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题：在一台多核 CPU 的 Web 服务器上，存在负载不均衡问题，其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx，进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大。话说以前我曾经记录过软中断导致过类似的问题，但是本例中可以排除嫌疑。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
功能测试用python、shell之类的脚本，勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本，就有点力不从心了。
3.1 Spark应用执行机制分析 下面对Spark Application的基本概念和执行机制进行深入介绍。 3.1.1 Spark应用的基本概念 Spark应用（Application）是用户提交的应用程序。Spark运行模式分为：Local、Standalone、YARN、Mesos等。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。 下面介绍Spark应用涉及的一些基本概念： 1）Spark
psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。
Control Groups提供了一种机制，可以把task以及他们的子task聚集或者分组成带有特定行为的hierarchical groups。
它采用纯 Python 实现，是一个分布式用户负载测试的工具。 使用基于 Requests 库的客户端发起请求，使编写脚本大大简化; 在模拟并发方面摒弃进程和线程，完全基于时间驱动，采用协程（gevent）提供的非阻塞 IO 和 coroutine 来实现网络层的并发请求。因此单台压力机也能产生数千并发请求数。
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