在Linux系统中,可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令:
基本概念 物理CPU:物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件,在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数:物理CPU下一层概念就是核心数,我们常常会听说多核处理器,其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU:核心数下一层的概念是逻辑CPU,逻辑CPU跟超线程技术有联系,假如物理CPU不支持超线程的,那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量;如果物理CPU支持超线程,那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程:超线程是英特尔开发出来的一项技术,使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行,这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心;这样便可以理解为什么开启了超线程技术后,逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看,这个文件显示的内容类似于下图所示
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
通过前几章内容的学习,我们已经可以很容易地进入云服务器及从 github 拉取代码。本章内容将会为你介绍如何查看云服务的基本配置。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
根据你的需要,有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解,比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如:硬件虚拟化、AES, MMX
最近在研究Linux系统负载的时候,接触到一些关于CPU信息查看的知识,和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析,也学到了不少东西。
一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢,你或许想查看一下,它的工作量是否太大了。 在Linux系统中,我们一般使用uptime命令查看(w命令和top命令也行)。(另外,它们在苹果公司的Mac电脑上也适用
安装成功后使用任意一个可以访问KVM宿主机的带有桌面的设备上的 VNC viewer 进入 YourIp:5911 输入密码 kvm 就可以进入虚拟机,然后继续安装了。
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU,以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后,YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup,然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
【引子】周末,读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》,很有启发,遂加入个人思考编译成文。
1、Linux 查看CPU核心数 cat /proc/cpuinfo | grep "model name" && cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" 2、
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
Ubuntu是一个以桌面应用为主的Linux操作系统。作为Linux发行版中的后起之秀,Ubuntu Linux在短短几年时间里就成长为从Linux初学者到资深专家都十分青睐的发行版。Ubuntu Linux是开放源代码的自由软件,用户可以登录Ubuntu Linux的官方网址免费下载该软件的安装包。Ubuntu提供了一个健壮、功能丰富的计算环境,既适合家庭使用又适用于商业环境。
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统,计算机原理不谈,说一个基本的理论(不用纠结是否严谨,只为好理解):一个CPU核心,单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上,我一个线程只需要不停的执行指令,就可以跑满一个核心的利用率。
运维工程师(Operations)是负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI的专业人员。他们的基本职责是负责服务的稳定性,确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。
接着上期,POSTGRESQL 的灵活性 和 本身的复杂性的确是可以在很多细节进行优化,本期从建表的角度来说说POSTGRESQL 优化地方。
/proc/cpuinfo 是一个虚拟文件系统,在 Linux 系统中提供有关 CPU(中央处理器)的信息。通过读取该文件,您可以获取有关处理器的详细信息,如型号、频率、核心数、缓存大小等。本文将介绍 /proc/cpuinfo 文件中最常见的标志,并提供相应的示例。
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值,那可读性才是第一,性能在需要的地方是no.1,但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去,没有这种及时响应诉求的地方,削峰下慢慢跑就是了。(但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步,并发编程,逻辑缓存,算法真的会加剧系统的复杂度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道)。
下载地址:http://mirrors.aliyun.com/centos/7.8.2003/isos/x86_64/
对于没有接触过Ubuntu系统的小伙伴来说,直接在物理机上安装Ubuntu单系统或者windows、Ubuntu双系统一件比较刺激的事情,因为一不小心可能就会把电脑整崩溃,或者出现各种问题,所以在一开始可以用虚拟机熟悉演练一下Ubuntu系统很有必要,今天把这个过程分享一下,希望朋友们能够一次性地顺利安装好,愉快地进行体验玩耍,话不多说,教程奉上。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
谈到让Go程序监控自己进程的资源使用情况,那么就让我们先来谈一谈有哪些指标是需要监控的,一般谈论进程的指标最常见的就是进程的内存占用率、CPU占用率、创建的线程数。因为Go语言又在线程之上自己维护了Goroutine,所以针对Go进程的资源指标还需要加一个创建的Goroutine数量。
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
3、稍后安装操作系统(需要在虚拟机安装完成之后,删除不需要的硬件,所以稍后安装操作系统)
https://www.bilibili.com/video/BV1Ng4y1q7bm 学习笔记
2008年负责的一个大中型项目,一二十个人的团队,1000万的硬件,500多万的软件,回忆起来收获还是满满的。
搞zabbix监控的时候,linux服务器的负载很低,如何写一个python脚本,让它满载呢?
2)显示系统名、节点名称、操作系统的发行版号、操作系统版本、运行系统的机器 ID 号
参考:https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
最近,我在开发一个本地 RAG/LLM 应用,需要支持语义搜索。实际上,作为一款本地应用,它可能产生的嵌入(embeddings)数量相对有限,很难超过百万级别。因此,在项目初期,一个简单幼稚的遍历匹配方法就足以应对需求。然而,我还是希望能够一步到位,找到一个支持 HNSW 索引的嵌入式向量数据库(关于 HNSW 索引的详细信息,请参考我之前的文章)。
CPU:E5 2677 v3 核心:24 内存:128G 硬盘:8T 线程:单核双线程
使用Linux系统,很有必要熟悉一些常用的命令。本文收集整理一些常用的用于检测服务器的配置和硬件信息的命令,需要时可查阅。包括:操作系统、CPU、内存、硬盘分区、系统时间、负载、网络相关、进程、用户、开关机、启动等方面,适用于主流Linux操作系统比如centos、ubuntu、debian等
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”,在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法,“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”,emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了,因为大猫前几天遇到了这样一个需求:需要处理大约2700个股票的120日滚动回归,每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史,每年250个交易日来算,那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合!这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去,于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
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)
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
一些比较常见的linux命令,主要用于检测服务器的配置和硬件信息,包括:操作系统、CPU、内存、硬盘分区、系统时间、负载、网络相关、进程、用户、开关机、启动等方面,适用于主流操作系统,常见的centos、ubuntu、debian等。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个,学会使用top,就相当于有了一把趁手的兵器,上可九天揽月,下可五洋捉鳖。
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%:
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比,以及如何提高服务性能和处理能力,这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识,其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度,但如果没准备的话容易一头雾水,这次带大家从头到尾学习一遍,学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了!
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题,还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
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