事实上大部分程序员并没有系统化的学习过,也有很多人并没有机会好好运用它。所以,如果拉一个工作多年的程序员讨论,对方未必能说出个所以然。
关于linux线程 在许多经典的操作系统教科书中, 总是把进程定义为程序的执行实例, 它并不执行什么, 只是维护应用程序所需的各种资源. 而线程则是真正的执行实体. 为了让进程完成一定的工作, 进程必
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我们在使用电脑的时候,比如打开一个视频剪辑器,一个文本编辑器,可以认为它们都是一个进程。假如CPU是单核的,那么在同一时间只能运行一个进程,但是给我们的感觉是视频剪辑器和文本编辑器好像是同时运行的,也就是视频剪辑器在剪辑视频的时候,我们同时可以使用文本编辑器,这是怎么实现的呢?
JDK源码中很多Native方法,特别是多线程、NIO部分,很多功能需要操作系统功能支持,作为Java程序员,如果要理解和掌握多线程和NIO等原理,就需要对操作系统的原理有所了解。
我们在大数据的日常生产当中会经常使用到jps命令,如果问起很多人他们都会知道jps命令是用来干什么的,查看java相关的进程。但是这个命令是属于哪个组件提供的呢?最起码可以肯定不是linux系统自带的。
Linux采用C语言编写(在C中有嵌入汇编成分)。本文想要用Java这门语言在软件层面上模拟出Linux。
在学习廖雪峰老师的python教程,学习了多进程和多线程,记录下核心的思路和方法。
(微信公众号:IT技术精选文摘, 微信号:ITHK01, 欢迎订阅) 同Apache http server的Perfork工作模型类似,Nginx也有master,worker进程的概念。 第一,很显然,启动Nginx,就必须在端口启动监听服务,也就是套接字(ip+port),通常Nginx作为WEB SERVER和反向代理服务器都会在80端口监听。在LINUX上,要开启<1024端口的监听服务,必须用特权身份运行,也就是说master进程应该以root身份启动。 第二,那么master进程主要的
电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式系统中最重要的问题是进程间通信。 进程是“程序执行的一个实例” ,担当分配系统资源的实体。进程创建必须分配一个完整的独立地址
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
在上一篇文章中介绍了 Linux 内核是如何对进程进行管理的,这篇将阐述内核是如何对进程进行调度。因为这篇文章努力用简单的语言把进程调度这件事情描述清楚,所以文章篇幅略长,建议收藏慢看。也欢迎关注公众号 CS 实验室 ,目前在写一些开发中常用但不常了解细节的东西,比如 Linux 内核、Python 进阶。
我们可以把内核想象成一个服务器,专门响应各种请求。这些请求可以是CPU上正在运行的进程发起的请求,也可以是外部的设备发起的中断请求。所以说,内核并不是串行运行,而是交错执行。既然是交错执行,就会产生竞态条件,我们可以采用同步技术消除这种竞态条件。
进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 那些事儿电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式
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。
所以我们会比较好了解CPU密集型,需要大量计算资源,会非常消耗cpu,I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程,
在说这个事前希望大家都能对 CPU 、 内存 、 硬盘的速度都有了解了,这样可能理解得更深刻一点,不了解的朋友点:CPU到底比内存跟硬盘快多少
CPU上下文其实是一些环境正是有这些环境的支撑,任务得以运行,而这些环境的硬件条件便是CPU寄存器和程序计数器。CPU寄存器是CPU内置的容量非常小但是速度极快的存储设备,程序计数器则是CPU在运行任何任务时必要的,里面记录了当前运行任务的行数等信息,这就是CPU上下文。
App的启动流程和Activity的启动流程也是面试中常常被问到的知识点,但是往往会涉及到很多方面,让我们不知道从何做答,今天就一起来看看启动流程相关问题:
快表其实是 TLB,是 CPU 封装在芯片里的一个东西,这个概念我在这篇也有讲到:真棒!20 张图揭开内存管理的迷雾,瞬间豁然开朗
传统的C++(C++98)中并没有引入线程这个概念。linux和unix操作系统的设计采用的是多进程,进程间的通信十分方便,同时进程之间互相有着独立的空间,不会污染其他进程的数据,天然的隔离性给程序的稳定性带来了很大的保障。而线程一直都不是linux和unix推崇的技术,甚至有传言说linus本人就非常不喜欢线程的概念。随着C++市场份额被Java、Python等语言所蚕食,为了使得C++更符合现代语言的特性,在C++11中引入了多线程与并发技术。
调度程序没有太复杂的原理。最大限度地利用处理器时间的原则是,只要有可以执行的进程,那么就总会有进程正在执行。但是只要系统中进程的数目比处理器的个数多,就注定会有一些进程不能一 直执行。这些进程在等待运行。在一 组处于可运行状态的进程中选择一个来执行,是调度程序所需完成的基本工作。
大家好,我是cloud3,本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
当一个程序开始执行后,在开始执行到执行完毕退出这段时间内,它在内存中的部分就叫称作一个进程。
你是否曾经有想过这个问题,我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端,或者说是服务多少个用户?是不是说,无论用户数量有多少,只要 CPU 和内存足够,就能支持?
在计算机操作系统中,所谓的I/O就是 输入(Input)和输出(Output),也可以理解为读(Read)和写(Write),针对不同的对象,I/O模式可以划分为磁盘IO模型和网络IO模型。
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材^_^。
根据任务的不同,CPU 的上下文切换可以分为几个不同的场景,也就是:进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。
GPDB的高可用基于流复制,通过FTS进行自动故障切换。自动故障切换需要根据primary-mirror流复制的各种状态进行判断。本节就聊聊primary-mirror流复制的各种状态。同样适用于PgSQL
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。
除了上一篇文章提到的MLFQ外,另一种调度名为proportional-share/fair-share,这种调度policy的目标是控制每个进程占用CPU时间的比例。这种policy的一种早期实现名为lottery scheduling,意思是应该运行更久的进程会更有机会获得lottery(彩票中奖,喻CPU使用)。linux内部则使用CFS作为另一种实现。
进程调度决定了将哪个进程进行执行,以及执行的时间。操作系统进行合理的进程调度,使得资源得到最大化的利用。
近几年来,协程在 C/C++ 服务器中的解决方案开始涌现。本文主要阐述以汇编实现上下文切换的协程方案,并且说明其在异步开发模式中的应用。
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本,我将分享大量性能优化的思路和方法,并进行相应工具使用介绍和总结。
1 C10K问题 大家都知道互联网的基础就是网络通信,早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及,用户也不多。一台服务器同时在线100个用户估计在当时已经算是大型应用了。所以并不存在什么C10K的难题。互联网的爆发期应该是在www网站,浏览器,雅虎出现后。最早的互联网称之为Web1.0,互联网大部分的使用场景是下载一个Html页面,用户在浏览器中查看网页上的信息。这个时期也不存在C10K问题。 Web2.0时代到来后就不同了,一方面是普及率大大提高了,用户群体几何倍增长。另一方面是互联网不再是单
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题:Linux工程师很多,甚至有很多有多年工作经验,但是对一些关键概念的理解非常模糊,比如不理解CPU、内存资源等的真正分布,具体的工作机制,这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少?Linux能否硬实时?多核下多线程如何执行?系统的内存究竟耗到哪里去了?我写的应用程序究竟耗了多少内存?什么是内存泄漏,如何判定内存是否真的泄漏?CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么?内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系?
Systemd在Linux社区引起了无限争议。一些Linux用户对systemd的反对绝不屈从,还有一些Linux用户对systemd喜爱有加,还有很多人满不在乎。近日,关于systemd的话题又出现在社区中,很多人分享了自己的想法。一时兴起,笔者梳理了几个比较经典的回答。
本文是《Linux内核设计与实现》第四章的阅读笔记,代码则是摘自最新的4.6版本linux源码(github),转载请注明出处。
现在操作系统都是采用虚拟存储器,操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。对于32位操作系统,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方),linux操作系统中将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF)供内核使用,称为内核空间,而将较低的3G字节(从虚拟地址0x00000000到0xBFFFFFFF)供各个用户进程使用,称为用户空间。
本文章来自我的微信个人技术公众号---网络技术修炼,公众号中总结普及网络基础知识,包括基础原理、网络方案、开发经验和问题定位案例等,欢迎关注。
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载,这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载,这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单,但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序,往往都是以一个 CPU,一块内存为基础来设计的,所以要让多个程序同时运行,并且协调运作,这需要更多的底层工作。
进程切换是一个复杂的过程,本文不准备详细描述整个进程切换的方方面面,而是关注进程切换中一个小小的知识点:TLB的处理。为了能够讲清楚这个问题,我们在第二章描述在单CPU场景下一些和TLB相关的细节,第三章推进到多核场景,至此,理论部分结束。在第二章和第三章,我们从基本的逻辑角度出发,并不拘泥于特定的CPU和特定的OS,这里需要大家对基本的TLB的组织原理有所了解,具体可以参考本站的《TLB操作》一文。再好的逻辑也需要体现在HW block和SW block的设计中,在第四章,我们给出了linux4.4.6内核在ARM64平台上的TLB代码处理细节(在描述tlb lazy mode的时候引入部分x86架构的代码),希望能通过具体的代码和实际的CPU硬件行为加深大家对原理的理解。
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样:
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