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。
进程或者线程绑定到某个CPU Core,仍然可能会有线程或者进程切换的发生,如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响,可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统,在启动时候加入isolcpus=2,3,那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的,但是可以通过taskset命令来设置
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.
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,将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率,从而提高性能。而进程与 CPU 绑定被称为:CPU 亲和性。
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
在上期,小E理解了什么是“时间管理大师”。实际上,这种将物理硬件分配给多个使用者的技术,叫做“时分复用”。计算机操作系统的任务调度模块,实质上提供的就是将CPU以“时分复用”的方式给不同任务使用的机制。
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?)
在现代计算机系统中,可以有多个CPU,每个CPU又可以有多核。为了充分利用现代CPU的功能,JAVA中引入了多线程,不同的线程可以同时在不同CPU或者不同CPU核中运行。但是对于JAVA程序猿来说创建多少线程是可以自己控制的,但是线程到底运行在哪个CPU上,则是一个黑盒子,一般来说很难得知。
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 -
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。
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
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
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
1. rx-checksumming:校验接收报文的checksum。
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)
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”。
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。
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
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!
在上一篇中,介绍了静态测试场景,本文介绍动态性能测试的差异分析,希望大家可以借鉴。
作为 Linux 运维工程师,在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况,如果CPU 持续跑高,则会影响业务系统的正常运行,带来企业损失。
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。
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。
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
萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
我感觉非常的冷门,作为一个考察候选者的知识点出现在面试环节中不太合适,除非是候选者主动提起做过这样的优化。
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。
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
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。
SUSE Labs 团队探索了 Kernel CPU 隔离及其核心组件之一:Full Dynticks(或 Nohz Full),并撰写了本系列文章:
系统设计得再好,如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求,以及常见的优化方式和问题有哪些。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,一次系统调用可以实现用户态和内核态的切换
很多对技术有追求的读者朋友,做到一定阶段后都希望技术有所精进。有些读者朋友可能会研究一些中间件的技术架构和实现原理。比如,Nginx为什么能同时支撑数万乃至数十万的连接?为什么单工作线程的Redis性能比多线程的Memcached还要强?Dubbo的底层实现是怎样的,为什么他的通信效率非常高?
相对传统的基于内核的网络数据处理,dpdk 对从内核层到用户层的网络数据流程进行了重大突破,我们先看看传统的数据流程和 dpdk 中的网络流程有什么不同。
本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpu(cpu affinity)[2,3]的概念和相关验证实验。
清·俞樾《湖楼笔谈》六:“盖诗人用意之妙,在乎深入显出。入之不深,则有浅易之病;出之不显,则有艰涩之患。”
之前我们介绍了一个非常优秀的细粒度控制JAVA线程的库:java thread affinity。使用这个库你可以将线程绑定到特定的CPU或者CPU核上,通过减少线程在CPU之间的切换,从而提升线程执行的效率。
go 源代码首先要通过 go build 编译为可执行文件,在 linux 平台上为 ELF 格式的可执行文件,编译阶段会经过编译器、汇编器、链接器三个过程最终生成可执行文件。
nginx的worker_processes参数 来源: http://bbs.linuxtone.org/thread-1062-1-1.html 分享一: 搜索到原作者的话: As a general rule you need the only worker with large number of worker_connections, say 10,000 or 20,000. However, if nginx does CPU-intensive work as SSL or gzipping
kworker 进程是内核工作进程,并且有很多进程是无害的。 Linux系统中会将一个个的小任务分到不同的工作队列中,让工作队列里面的工人来完成 参考
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