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,(一个核模拟出两个核?)
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.
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”。
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。
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。
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。
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!
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。
Linux memory and storage system, Concurrency optimization. https://github.com/hongweiqin
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。
https://www.linuxidc.com/Linux/2009-06/20495.htm
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 -
(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;
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。
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
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。
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
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。
在DAGScheduler划分为Stage并以TaskSet的形式提交给TaskScheduler后,再由TaskScheduler通过TaskSetMagager对taskSet的task进行调度与执行。
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 任务调度器(七) 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 时序图 https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0/blob/master/md/image/example/spark-sql-dataset/worldCount/worldCount.taskScheduler.jpg
这里调用了taskScheduler接口,我们打开TaskScheduler trait,trait在scala里就是接口,在IDEA中查看实现的类,使用快捷键:ctrl+H,或者直接使用快捷键:ctrl + alt +B查看实现
等时机把处于等待状态的 tasks 分配给有空闲资源的 executors,那么这个 “把 task 分配给 executor” 的过程具体是怎样的呢?这就是本文要探讨的内容,将通过以下四小节来进行剖析:
一个Spark Application分为stage级别和task级别的调度,stage级别的调度已经用[DAGScheduler划分stage]和[DAGScheduler提交stage]两片文章进行源码层面的说明,本文将从源码层面剖析task是如何被调度和执行的。
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
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。
TaskScheduler可以看做任务调度的客户端,负责任务的提交,并且请求集群管理器对任务调度。TaskScheduler的类UML图如下,针对不同部署方式会有不同的TaskScheduler与SchedulerBackend进行组合。TaskScheduler类负责任务调度资源的分配,SchedulerBackend负责与Driver、Executor通信收集Executor上分配给该应用的资源使用情况。常见的任务调度模式有以下四种:
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
上一篇博文《深入理解Spark 2.1 Core (二):DAG调度器的实现与源码分析 》讲到了DAGScheduler.submitMissingTasks中最终调用了taskScheduler.submitTasks来提交任务。
通过之前 DAGScheduler的介绍可以 知道, DAGScheduler 将划分的一系列 Stage (每个Stage封装一个TaskSet) , 按照Stage的先后顺序依次提交给底层的TaskScheduler去执行。 下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后, 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。
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
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
scheduler分成两个类型。一个是TaskScheduler与事实上现,一个是DAGScheduler。
下面我们一起来看一下Spark的任务调度 Spark任务调度.png 首先最左边的叫做RDD Object就是一个一个的RDD对象 一个一个的RDD对象,可以组成一个有向无环图 一个有向无环图,我
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。。。
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) {
(1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生。 (2)stage:job的调度单位。 (3)task:被送到某个executor上的工作单元。 (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
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。
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。
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。
当我们接到压测任务的时候,如果被测系统需要登录的时候,首先需要处理登录,然后再进行其他接口压测。
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。
在工作中,我们可能遇到这样的需求:如何评估程序在一核和多核下的工作效率差距?最简单的想法是找一台只有一个CPU逻辑核的机器和一台有多个逻辑核的机器。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)但是这种方式有明显的问题:
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
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。
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,
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
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云