为降低RK3568J功耗，提高运行系统健壮性，在产品现场对RK3568J实现主频调节则显得尤为重要。
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
也许大家会觉得奇怪：为什么Linux kernel把对ARM big·Lttile的支持放到了cpufreq的框架中？
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
现在我们在购买一款手机的时候，大家都会去看一下这款手机所采用的芯片型号，有几个CPU核心（是8核处理器还是4核处理器），CPU的主频最高是多少。这些都是一些关系到性能体验的初步的硬件基础参数。
高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验，低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说，用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更
今天巡检发现，mc1的K8S服务器集群有些异常，负载不太均衡。其中10.2.75.32-34，49的load average值都在40以上，虽然机器的cpu核数都是40或48核不算严重，但也值得重视。
偶尔看见某网站分享这个，而号主分享的优化手机的软件也比较少，今天把这个分享给大家：
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。因此，翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications，链接见参考 [1]。
如果我们的能源是无限制的，那可能也不需要做现在这样复杂的电源管理控制，尤其是在嵌入式设备如手机上，在追求极致性能的同时，还要追求续航时间，二者是一对相互约束的矛盾体，需要软硬件紧密配合以满足用户越发苛刻的性能和功耗的需求。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
CPUFreq子系统位于 drivers/cpufreq目录下,负责进行运行过程中CPU频率和电压的动态调整,即DvFS( Dynamic Voltage Frequency Scaling,动态电压频率调整)。运行时进行CPU电压和频率调整的原因是:CMOS电路中的功耗与电压的平方成正比、与频率成正比(P∝fV2)因此降低电压和频率可降低功耗。 CPUFreq的核心层位于drivers/cpufreq/cpufreq,c下,它为各个SoC的CPUFreq驱动的实现提供了一套统一的接口,并实现了一套notifier机制,可以在 CPUFreq的策略和频率改变的时候向其他模块发出通知。另外,在CPU运行频率发生变化的时候,内核的 loops perify常数也会发生相应变化。
本文是分析cpufreq framework之前的一篇前置文章，用于介绍Linux电源管理中的Operating Performance Point (OPP)接口。
现在只要涉及到互联网的行业都离不开服务器，其中有很多企业和站长会选择服务器租用，而对于服务器租用，有一些朋友在租用时，存在一些误区，这样可能会到这租用的服务器最终是不满意的，下面赵一八笔记就来看看都有什么常见误区。
管理与高CPU活动相关的功耗和废热是数据中心运行的主要关注点之一。对于需要最大限度延长电池寿命的移动设备来说，最大限度地减少功耗也越来越重要。
提起1994年，你会想起那时在世界电影史上都大放异彩的一年的，那一年国外影坛神仙打架，《阿甘正传》、《肖申克的救赎》、《这个杀手不太冷》等等横空出世，中国也有《重庆森林》、《活着》这样的佳作。
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任务被taskSpawn()创建或taskActivate()激活后，直接进入Ready队列。但实际运行时，任务大部分时间处于其它状态，并不是Ready态，不然CPU的占用率就很高了，功耗也就上去了，那肯定是软件架构的设计出问题了。
在某些情况下，您可能需要在Ubuntu操作系统中禁用或启用CPU内核。禁用CPU内核可以帮助您降低功耗，提高性能或解决一些与硬件和软件兼容性相关的问题。本文将介绍如何在Ubuntu中禁用和启用CPU内核的方法。
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说，进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话，有些服务器上会有的一个有趣的现象： 你cat /proc/cpuinfo时，会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样： 这个是Intel E5-2620的CPU，他是2.00G * 24的CPU，但是，我们发现第5颗C
选自pythonfiles.wordpress 机器之心编译 参与：Panda、蒋思源 近日，Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑，将其融合成了这一篇
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
电路设计的实际可操作空间在于工艺、设计目标、工艺库和时序分析方法。特殊工艺下温度反转尤其限制了时序、电压和温度保持其正常单调关系的范围。在开始 DVFS 设计之前，需要对所有这些因素进行详细分析。
2 在aof重写期间，不要对aof进行追加：no-appendfsync-on-rewrite=yes
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
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
Linkerd 数据平面的代理是多线程(multithreaded)的， 并且能够运行可变数量的工作线程， 以便它们的资源使用(resource usage)与应用程序工作负载(application workload)相匹配。
从2001年DDR内存面世以来发展到2019年的今天，已经走过了DDR、DDR2、DDR3、DDR4四个大的规格时代了（DDR5现在也出来了）。内存的工作频率也从DDR时代的266MHz进化到了今天的3200MHz。这个频率在操作系统里叫Speed、在内存术语里叫等效频率、或干脆直接简称频率。这个频率越高，每秒钟内存IO的吞吐量越大。但其实内存有一个最最基本的频率叫核心频率，是实际内存电路的工作时的一个振荡频率。它是内存工作的基础，很大程度上会影响内存的IO延迟。我今天想给大家揭开另外一面，这个叫核心频率的东东其实在最近的18年里，基本上就没有什么太大的进步。
很多小伙伴对swap分区（内存数据换入换出）这个名词可能不陌生，有了这个技术，系统才能实现承载计算机内存总量的多进程运行。操作系统会把暂时不用的内存数据写到磁盘等其他存储中，以此来释放更多的内存空间执行当前需要更多内存的进程。但是换入换出过度频繁时虽然可能不发生进程申请不到内存而导致失败的问题，但却在一定程度上降低了进程执行的效率，毕竟内存与磁盘读写速度相差几个数量级，那么是否有其他技术能解决内存数据换入换出速度过慢的问题。这也是为什么安装k8s的机器上推荐关闭swap的原因，如果内存不足就直接暴漏出来，而不是遮遮掩掩。
操作系统中，每时每刻都有着许许多多的进程在执行着，即便是现在最为强大的多核心 CPU，同时能够执行的任务数量也是相当有限的，那么，在这样资源有限的场景下，这么多进程如何来调度，哪些进程更重要哪些进程的执行可以稍微暂缓呢？这就是操作系统调度器的工作。本文我们就来详细介绍一下。
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
IPA(Intelligent PowerAllocation)是由ARM开发的符合linux内核thermalframework的governor，代码中的名字为power_allocator，旨在满足温控效果的条件下最大化性能。
这篇文章是对 OSDI20 的 Best Paper hXDP: Efficient Software Packet Processing on FPGA NICs 的阅读笔记，感兴趣的同学可以点击阅读原文查看论文的 paper，slide 和 video。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
全志R8平台 fantasy调频策略配置方法 【适用范围】 适用于R8 Tina1.0 平台 【问题现象】 目前R8平台的如果选择fantasy 的调频策略无法编译通过。 【问题原因】 1. 默认的调频策略是performance ，所有CPU一直运行在最高频率。 【解决办法】 1. 修改文件 linux3.4.39/include/linux/cpufreq.h — a/include/linux/cpufreq.h +++ b/include/linux/cpufreq.h 2017-10-10 16:00:45.437453203 +0800
Linux 首席架构师，当今全球最著名程序员之一 Linus Torvalds 最近在邮件列表中的言论再次引起一片哗然。
Redis在执行 fsync 的时候，redis 为了保证 AOF 文件安全性，会校验上次 fsync 的时间是否大于2秒。若超过2秒，会发生阻塞。
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。
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力，包括RDB和AOF两种方案，两种方案分别有其长处和短板，可以配合起来同时运行，确保数据的稳定性。
为了提高电池的使用寿命，为了节省功耗，linux引入了DVFS。而为了应用程序的性能，Linux 又引入了PM QoS。下图是linux kernel power 管理中PM QOS和DVFS相关的架构图。
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer，在系统的性能优化领域颇有建树，他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化，且假设读者对 CPU 多核架构，Cache Memory 层次结构，以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此，笔者决定放弃照翻原文，并且基于原博客文章做了一些扩展，增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误，责任在于编译者。有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
在上期，我们了解到了，计算机的基准频率来自南桥的时钟发生器，它像来自各拉丹冬雪山脚下的沱沱河那样，经过6400公里的奔流，每年把近10000亿立方米的水送入东海。
深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题，如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度，无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优，那么对于你来说，唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局，以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置，否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦？
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