Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
方法 1 - 检查 CPU 信息使用 `lscpu` 方法 2 - 在 Linux 中使用`/proc/cpuinfo`文件查找 CPU 信息 方法 3 - 查看处理器信息使用 `lshw` 方法 4 - 使用获取处理器详细信息 `dmidecode` 方法 5 - 查看 CPU 信息使用 `inxi` 方法 6 - 使用打印 CPU 信息 `hardinfo` 方法 7 - 使用 `hwinfo` 方法 8 - 使用 `cpuid` 方法 9 - 使用 `nproc` 方法 10 - 使用 `hwloc`
尽管使用了繁重的系统监控工具,但一个简单的命令可以显示系统上当前的 CPU 和内存使用情况,从而节省您的时间和精力。使用命令方便、轻巧,并且不会占用太多系统资源来显示正在进行的 CPU 和内存负载。在这篇文章中,我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。
如果 操作系统 中有 多个 CPU , 假设只有一个 CPU 计数器工作 , 如果 某个 CPU 正在访问计数器 , 其它 CPU 需要等待计数器释放 , 才能访问 CPU 计数器 , 这里 CPU 计数器会出现瓶颈 , 影响系统性能 ;
微代码就是由 Intel/AMD 提供的 CPU 固件。Linux 的内核可以在引导时更新 CPU 固件,而无需 BIOS 更新。处理器的微码保存在内存中,在每次启动系统时,内核可以更新这个微码。这些来自 Intel/AMD 的微码的更新可以去修复 bug 或者使用补丁来防范 bug。
上次我们说到PaaS的发展历史,从Cloud Foundry黯然退场,到Docker加冕,正是Docker“一点点”的改进,掀起了一场蝴蝶效应,煽动了整个PaaS开源项目市场风起云涌。
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。
电源管理(Power Management)在 Linux Kernel 中,是一个比较庞大的子系统,涉及到供电(Power Supply)、充电(Charger)、时钟(Clock)、频率(Frequency)、电压(Voltage)、睡眠/唤醒(Suspend/Resume)等方方面面。
在Linux里,一直以来就有对进程进行分组的概念和需求,比如session group, progress group等,后来随着人们对这方面的需求越来越多,比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等,于是出现了cgroup,用来统一将进程进行分组,并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
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%:
在上一篇文章中,我详细介绍了 Linux 容器中用来实现“隔离”的技术手段:Namespace。而通过这些讲解,你应该能够明白,Namespace 技术实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。但对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
Cgroups 是 control groups 的缩写,是 Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组(process groups)所使用的物理资源(如:cpu,memory,IO 等等)的机制。最初由 google 的工程师提出,后来被整合进 Linux 内核。Cgroups 也是 LXC 为实现虚拟化所使用的资源管理手段,可以说没有 cgroups 就没有 LXC。
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看,其中的physical id就是每个物理CPU的ID,你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
Docker是一个开源的软件项目,让用户程序部署在一个相对隔离的环境运行,借此在Linux操作系统上提供一层额外的抽象,以及操作系统层虚拟化的自动管理机制。需要额外指出的是,Docker并不等于容器(containers),Docker只是容器的一种,其他的种类的容器还有Kata container,Rocket container等等。
通常情况下,我们一台宿主机上会同时启动多个Docker容器,而在默认情况下,Docker是没有限制其运行的容器所使用的硬件资源,比如CPU,内存,IO等。而在实际环境中,往往一个容器的负载过高,会占用宿主机的大部分资源,会导致其他容器的访问资源被抢占,而出现响应超时或无法响应等情况。
psutil(process and system utilities)是一个跨平台的库,github、官方文档
在上期,小E理解了什么是“时间管理大师”。实际上,这种将物理硬件分配给多个使用者的技术,叫做“时分复用”。计算机操作系统的任务调度模块,实质上提供的就是将CPU以“时分复用”的方式给不同任务使用的机制。
前面两篇文章我们总结了 Docker 背后使用的资源隔离技术 Linux namespace。 Docker 基础技术之 Linux namespace 详解 Docker 基础技术之 Linux namespace 源码分析 本篇将讨论另外一个技术——资源限额,这是由 Linux cgroups 来实现的。 cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列任务及子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。(来自 《Docker
在文章中,我们提到了 Linux 用来管理和限制 Linux 进程组资源使用的 CGroup 机制。本文我们就来详细介绍一下。
对于任何Linux进程,它们的起点是创建它们的时刻。例如,父进程可以使用fork()系统调用启动子进程。一旦启动,进程将进入运行或可运行状态。在进程运行时,它可能会进入代码路径,要求它在继续之前等待特定的资源或信号。在等待资源的同时,这个过程将自愿放弃CPU周期,进入两种睡眠状态之一。
image.png 头图是加拿大lake simcoe自然风光,非常漂亮,基本没有中国游客,适合深度游。 这是操作系统底层技术第二篇,前一篇是《Codegen技术学习》 CPU亲和性 简单地说,CPU亲和性(affinity)就是进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。 Linux内核进程调度器天生就具有被称为软CPU亲和性(affinity)的特性,这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的,因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。2.6版本的L
Cgroup 是 Linux kernel 的一项功能:它是在一个系统中运行的层级制进程组,你可对其进行资源分配(如 CPU 时间、系统内存、网络带宽或者这些资源的组合)。通过使用 cgroup,系统管理员在分配、排序、拒绝、管理和监控系统资源等方面,可以进行精细化控制。硬件资源可以在应用程序和用户间智能分配,从而增加整体效率。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍,而对于消费电子产品而言,省电是一个重要的议题。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍,而对于消费电子产品而言,省电是一个重要的议题。 Linux 电源管理非常复杂,牵扯到系统级的待机、频率电压变换、系统空闲时的处理以及每个设备驱动对系统待机的支持和每个设备的运行时(Runtime)电源管理,可以说它和系统中的每个设备驱动都息息相关。 对于消费电子产品来说,电源管理相当重要。因此,这部分工作往往在开发周期中占据相当大的比重,下图呈现了 Linux 内核电源管理的整体架构。大体可以归纳为如下几类: 1)CPU 在运行时根据系统负载进行动态电压和频率变
在计算机系统中,CPU的功能是执行程序,总结起来就是我们在教科书上学到的:取指、译码、执行。那么问题来了,如果没有程序要执行,CPU要怎么办?也许您会说,停掉就是了啊。确实,是要停掉,但何时停、怎么停,却要仔细斟酌,因为实际的软硬件环境是非常复杂的。
Linux容器中用来实现“隔离”的技术手段:Namespace。 Namespace实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有区别。
谷歌的最佳实践告诉你,重要服务一定要配置 Guaranteed 的,这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
在工作和生活中,我们可能经常需要将某个程序跑在不同的 CPU 架构上,比如让某些不可描述的软件运行在树莓派或嵌入式路由器设备上。特别是 Docker 席卷全球之后,我们可以轻松地在 ARM 设备上通过容器部署各种好玩的应用,而不用在意各种系统的差异性。
这是一个系列的文章,会逐步带大家去实现一个PHP协程扩展。我们把这个扩展叫做study。
【CSDN 编者按】自去年苹果自研 M1 芯片发布之后,激发了无数用户的体验热情,与此同时,也吸引大批开发者在 M1 上开启探索模式。其中,国外一位资深操作系统移植专家 Hector Martin 发起了一项名为「Asahi Linux」项目,通过众筹的方式为苹果 M1 系列新机移植 Linux 系统。
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中,可以直接打开看。
在 Linux 系统中的 /proc/stat 文件中存储了CPU 活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。不同内核版本中该文件的格式可能不大一致,以下通过实例来说明数据该文件中各字段的含义。
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?
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?
今天安装了9台Linux服务器,型号完全不一样(有DELL、HP和IBM服务器),又懒得去对清单,如何在Linux下cpu的个数和核数呢?另外,nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu,不过现在服务器那是相当的彪悍,直接上worker_processes 8吧。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过,在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列,由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列,那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题,这就是所谓的 负载不均衡 问题,如下图所示:
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。
今天看到一篇论文:Linux Block IO: Introducing Multi-queue SSD Access on Multi-core Systems 。 这篇论文发表于 2013 年,介绍 Linux 内核的 block layer 针对现代硬件——高速 SSD、多核 CPU(NUMA)的新设计。 总的来说,设计方案不难理解,并没有涉及什么牛逼或者新颖的内容。这里面提到的内容从 Linux 3.11 开始出现在内核,Linux 3.16 成为内核的一个完整特性[6]。Linux 5.0 开始成为 block layer 的默认选项[7]。
Linux中如何获取CPU速度?本篇文章为大家分享一下Linux下获取CPU速度具体方法,有需要的小伙伴可以参考一下。
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
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow,包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法,你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
解决系统性能问题的一般思路 下面从影响操作系统性能的因素、性能优化工具、系统性能评价标准三个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。 影响Linux性能的因素 1.CPU CPU是操作系统稳定运行的根本,CPU的速度与性能很大一部分决定了系统整体的性能,因此,cpu数量越多、主频越高,服务器性能也就相对越好。但事实也并非完全如此。 目前大部分CPU在同一时间内只能运行一个线程,超线程的处理器可以在同一时间运行多个线程,因而,可以利用处理器的超线程特性提高系统性能,在linux系统下,只有运行SMP内核
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响,以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
我们通过 Linux 的命名空间为新创建的进程隔离了文件系统、网络并与宿主机器之间的进程相互隔离,但是命名空间并不能够为我们提供物理资源上的隔离,比如 CPU 或者内存,如果在同一台机器上运行了多个对彼此以及宿主机器一无所知的『容器』,这些容器却共同占用了宿主机器的物理资源。
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