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
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢,不是在买电脑的时候哈,是在安装虚拟机的时候。
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。
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
Go语言从诞生到普及已经三年了,先行者大都是Web开发的背景,也有了一些普及型的书籍,可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候,总有语焉不详的感觉,网上也有若干流传甚广的文章,可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于普通的
Go语言从诞生到普及已经三年了,先行者大都是Web开发的背景,也有了一些普及型的书籍,可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候,总有语焉不详的感觉,网上也有若干流传甚广的文章,可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于
Go语言从诞生到普及已经三年了,先行者大都是Web开发的背景,也有了一些普及型的书籍,可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候,总有语焉不详的感觉,网上也有若干流传甚广的文章,可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对
主板上实际插入的cpu数量,可以数不重复的 physical id 有几个(physical id)
之所以叫做完全公平,是因为操作系统以每个线程占用 CPU 的比率来进行动态的计算,操作系统希望每一个进程都能够平均的使用 CPU 这个资源,雨露均沾。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
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。
文章主要介绍了通过Linux命令查看系统平均负载的方法,对于服务器管理员来说非常有用接下来是小编为大家收集的Linux命令查看系统平均负载的方法,欢迎大家阅读:
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时,我们总会发现无法正确地理解相应的结果,因为我们会被好几个术语搞混淆:物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程(不同于多线程),我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心,我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
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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 :
CPU的英文全称是(Central Processing Unit),中文意思翻译中央处理器,是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
本文通过实验论证:Unixbench的Pipe-based Context Switching用例受操作系统调度算法的影响波动很大,甚至出现了虚拟机跑分超过物理机的情况。在云计算时代,当前的Unixbench已不能真实地反映被测系统的真实性能,需要针对多核服务器和云计算环境进行完善。
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
在高并发的场景之下,Java经常使用到的技术就是多线程。而多线程的使用,到底是否真的能够有效地提高服务的性能和效率,就必须拿捏得当,从计算机操作系统,到服务代码,到应用上线之后的监测。得谨小慎微的行走~
关于性能优化这是一个比较大的话题,在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点,今天,想从一些技术细节上谈谈性能优化,主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识,并不一定全对,希望大家指正和补充。 在开始这篇文章之前,大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》,这篇文章基本上告诉你——要进行优化,先得找到性能瓶颈! 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前,请让我讲一下系统性能的定义和测试,因为没有这两件事,后面的定位和优化无从谈起。
根据我们之前的一贯思路,对于一个工具来说都有一定边界和基础,然而软件或者数学都是基于一定的边界的,这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响,但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响,但不改变主题,所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
从本篇开始回顾总结Netty通信框架,尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
今天是参加Intel多核和多线程培训的第一天,感触颇深。因为目前我们正在开发一个分布式的多线程系统,前不久也做过一些优化,听了今天的课程,能产生一点点共鸣。
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令(如 nproc 或 lscpu )了解服务器CPU架构和性能参数时,我们经常发现我们无法正确解释其结果,因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
随着云计算产业的异军突起,网络技术的不断创新,越来越多的网络设备基础架构逐步向基于通用处理器平台的架构方向融合,从传统的物理网络到虚拟网络,从扁平化的网络结构到基于 SDN 分层的网络结构,无不体现出这种创新与融合。
如果你觉得这是一个非常简单的问题,那么你真应该好好读读本文,我敢保证这个问题绝没有你想象的那么简单。
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。
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)
在上期专题中,我们提到了,NFV作为SDN的流派之一,以vBRAS等形式推进着运营商网络的重构。事实上,不仅限于在运营商领域,同时,在IDC中,基于网元虚拟化实现的vSwitch以及LB/防火墙等增值业务,也大行其道。这些NFV软件运行的平台,就是基于x86的多核处理器平台。
IO模型是编程语言和软件开发中重要的知识。本篇从IO模型这个切入点横向梳理了从操作系统到应用层IO模型相关知识。考虑到技术本身具有横向迁移的特点,也可以帮助大家在宏观与微观,具体与细节,底层与应用多角度串联技术,本篇是第一篇从IO模型说起。
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于 Java 程序,可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化。
有诸多方式监测系统平均负载,如 uptime,它会展示系统运行时间、用户数量及平均负载:
全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具,使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython(JPython不使用GIL)与Ruby MRI。
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了非一致性存储结构(NUMA),它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
多核CPU现在很常见,那么问题来了,一个程序在运行时,只在一个CPU核上运行?还是交替在多个CPU核上运行呢?Linux内核是如何在多核间调度进程的呢?又是内核又是CPU核,两个核有点绕,下面称CPU处理器来代替CPU核。
近些年,随着互联网的大发展,高并发服务器技术也快速进步,从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求,演进到解决C10K,C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解,主要以TCP为例,总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式,优缺点,以及应用实例。
文章比较长,需要一些耐心才能看完 并发模型简介 并发:一个人同一时间应对多件事的能力 并行:一个人同一时间处理多件事的能力(显然一个人同一事件不能处理多件事,单核CPU不具备并行能力) 可以理解为并行是并发的一种特殊情况 并发模型的核心是为了提高提高CPU利用率,提高服务器应对大量请求,海量数据处理的能力,单核CPU性能已经难以发展,各大厂商都在通过增加CPU个数来达到硬件处理能力的提高(摩尔定律),随之而来在编程语言方面衍生出各个模型(其实就是处理问题的思路)用来压榨硬件的性能,以使自己的系统并发能力得到
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度(比如并发,乱序,分支预测,加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理),另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流,使用多核处理器:
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统,它可以用作:数据库、缓存和消息中间件。
AQS是并发基类 , 通过State以及Exclussive Thread来控制资源总数以及资源独占的线程. 通过LockSupport.park/unpark来控制线程CPU的调度 , 用于让某个线程获取/让出CPU资源.
什么是多线程 多线程也叫并发编程,那么在写多线程之前,我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU,多核就是将多个CPU集成到一个芯片内,每个处理器都是单独的,核心数和线程数是一比一的关系,Interl使用超线程技术,将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术,就可以同时运行8个线程,未使用超线程技术的话,则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度,可以理解为将CPU的运行时间进行切片,每一
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%:
进程是操作系统分配资源(CPU、内存、文件)、调度任务和执行的一个基本单位。它拥有独立的内存空间、已分配的资源和独立的执行上下文。 线程是CPU调度的基本单位,同一进程内的线程共享了进程的资源和内存空间。
先来认识 CPU 的架构,只有理解了 CPU 的 架构,才能更好地理解 CPU 是如何读写数据的,对于现代 CPU 的架构图如下:
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