现在大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行,这可能会导致程序运行不符合我们预期,内存屏障就是一类同步屏障指令,是CPU或者编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点,只有在此点之前的所有读写操作都执行后才可以执行此点之后的操作。
代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能。
L1,L2,L3 指的都是CPU的缓存,他们比内存快,但是很昂贵,所以用作缓存,CPU查找数据的时候首先在L1,然后看L2,如果还没有,就到内存查找一些服务器还有L3 Cache,目的也是提高速度。
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
我们绝大多数计算机都遵循着冯诺依曼体系,即一整套计算机设备中,一定是由输入设备、存储器、运算器、控制器和输出设备构成。
最近QC同学在跑游戏的过程中发现玩的时间久了游戏会发生闪退,经过搜集信息后排除了功能性bug的
其中 Runnable , ThreadPool 都是基于 Thread 执行的 ;
1. volatile的作用是保证共享变量的可见性,不能保证原子性,也不能保证线程安全。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环,使得CPU一直在执行相同的操作,导致CPU利用率达到100%。
Java 内存模型,许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上,这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互,具体地说是 Java 语言运行时的变量,如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型,指的是 JVM 内存是如何划分的。
在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平;大的来说,可能会导致主机和集群资源耗尽,服务完全不可用。
在讨论Java内存模型之前,这里先一起聊聊CPU、高速缓存以及主内存,在了解这些知识后,对理解Java内存模型会有很大的帮助。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上,如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能,它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常,并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死,包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程,可能导致整个系统瘫痪。
Java 内存模型,许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上,这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互,具体地说是 Java 语言运行时的变量,如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型,指的是 JVM 内存是如何划分的。 Java 内存模型是并发编程的基础,只有对 Java 内存模型理解较为透彻,我们才能避免一些错误地理解。Java 中一些高级的特性,也建立在 Java 内存模型的基础上,例如:volatile 关键字。为了让大
synchronize保证了原子性、可见性。(如果撇开DCL问题的话,所有变量都在同步代码块内处理的话,甚至也可以说保证了不同同步代码块之间的有序性) ReentrantLock等保证原子性、可见性、有序性 volatile保证了可见性、有序性
脚本 #!/bin/sh ############################## ## 名称: MonitorES.sh ## 描述: 主机利用率超过阈值 判断top占用内存的进程 匹配ES
重排序有指令重排序和内存重排序2种情况,指令重排序好理解,刚开始听到内存重排序的概念不是特别理解。
std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cppreference.com。而shared_ptr所指向的SyncedMemory即是本文要讲述的重点。
相信很多 Java 开发,都使用了 Java 的各种并发同步机制,例如 volatile,synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks(地址:https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html),其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样,第一次读的时候,感觉就是在看热闹,看完了只是知道他是这么规定的,但是为啥要这么规定,不这么规定会怎么样,并没有很清晰的认识。同时,结合 Hotspot 的实现,以及针对 Hotspot 的源码的解读,我们甚至还会发现,由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化,导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且,这种不一致,导致我们在学习 Java 内存模型(JMM,Java Memory Model),理解 Java 内存模型设计的时候,如果想通过实际的代码去试,结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了,导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型,重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列,会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解,希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是,还是强调一点,内存模型的设计,出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计,涉及的东西很多,我的水平有限,可能理解的也不到位,我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来,请大家不要完全相信这里的所有观点,如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
随着时间的推移,CPU 和内存的访问性能相差越来越大,于是就在 CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),CPU Cache 离 CPU 核心相当近,因此它的访问速度是很快的,于是它充当了 CPU 与内存之间的缓存角色。
图灵机主要由数据存储单元,控制单元,运算单元和一个可读写外部数据的读写头几部分构成。
本文主要来学习内存屏障和 CPU 缓存知识,以便于我们去了解 CPU 对程序性能优化做了哪些努力。
今天我们讲一下java内存模型(JMM),JMM的问题在面试中经常被问到,我们今天就讲一下这道题.
当前时间(date)、系统已运行时间(last reboot)、当前登录用户的数量(who )、最近5、10、15分钟内的平均负载
现在的服务器物理机一般都是多个CPU,核数也是十几甚至几十核。内存几十GB甚至是上百G,也是由许多条组成的。那么我这里思考一下,这么多的CPU和内存它们之间是怎么互相连接的?同一个CPU核访问不同的内存条延时一样吗?
根据 CPU 访问内存中地址所需时间和距离我们可以将CPU和内存结构分为SMP(SMP,Symmetric Multi-Processor,也称之为一致内存访问UMA)、NUMA和MPP(Massive Parallel Processing)三种结构。而我们在虚拟化环境中常用的结构包括SMP和NUMA这两种。相对SMP(UMA)来说,NUMA具有更加好的扩展性。NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点,在每个NUMA节点里,CPU都有本地内存,访问距离短,性能好。NUMA比SMP具有更好的扩展性,SMP使用共享内存控制器,所有的CPU使用共享内存总线访问内存,如图1所示。在CPU不多的时候,SMP可以很好地工作,但是一旦CPU的数量很大的时候,这些 CPU 既可能造成内存总线的压力,也可能发生CPU之间相互“争夺”对共享内存总线的访问。NUMA采用分组的形式,限制一个NUMA节点里面的CPU数量和内存大小,并使用缓存一致性内部连接总线将各个NUMA节点连接起来,如图2所示。在服务器CPU日益增多和虚拟化普及的时代,NUMA更能适应高密度虚拟化环境的要求。
随着虚拟化,Redis,BDB内存数据库等应用的普及,现在越来越多的服务器配置了大容量内存,拿DELL的R620来说在配置双路CPU下,其24个内存插槽,支持的内存高达960GB。对于ECC,REG这些带有纠错功能的内存故障检测是一件很头疼的事情,出现故障,还是可以连续运行几个月甚至几年,但如果运气不好,随时都会挂掉,好在linux中提供了一个edac-utils 内存纠错诊断工具,可以用来检查服务器内存潜在的故障。
最后,关于写作内存相关的原因是为了更好地理解同步关键字synchronized的内存语义(下一篇哈)
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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。
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解,但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问,把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
面试者内心狂喜,这题刚背过:『Java内存主要分为五大块:堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、PC寄存器,balabala……』
volatile 是 Java 并发编程中一个非常重要,也是面试常问的一个技术点,用起来很简单直接修饰在变量前面即可,但是我们真的懂这个关键字吗?它在 JVM 底层,甚至在 CPU 层面到底是如何发挥作用的?
高并发编程-通过volatile重新认识CPU缓存 和 Java内存模型(JMM)
本篇文章将从计算机硬件、操作系统、Java语言,一环扣一环的引出Java内存模型存在的意义,让大家对Java内存模型(JMM)有较为深刻的理解。
写volatile的文章非常多,本人也看过许多相关文章,但始终感觉有哪里不太明白,但又说不上来说为什么。可能是过于追求底层实现原理,老想问一个为什么吧。
一、通常服务器的性能会卡在三个地方: cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候,首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药,按照下面的方法来优化: 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低,需要升级用nptl 。进(线)程数不要大于cpu个数 (请参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html) 谨慎用锁。改善架构,尽量不用锁。 慎用字符串操作,比如sprintf,snprintf,因为
摩尔定律告诉我们:大约每18个月会将芯片的性能提高一倍。芯片的这种飞速发展直接导致了芯片的指令执行速度与内存读取速度之间的巨大鸿沟。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。
深入理解Volatile 初步认识 public class ThreadDemo1 { public static boolean stop = false; public static void main(String[] args) { new Thread(() -> { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术,是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。随着CPU核心数量和频率的不断提升,SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存,性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分,由不同的CPU管理自己的内存地址。
大家如果想自己组装电脑的话,肯定需要购买一个 CPU,但是存储器方面的设备,分类比较多,那我们肯定不能只买一种存储器,比如你除了要买内存,还要买硬盘,而针对硬盘我们还可以选择是固态硬盘还是机械硬盘。
备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同;精度不能超过 1m。1000m CPU = 1 CPU。
众所周知,CPU是计算机的大脑,它负责执行程序的指令,而内存负责存数据, 包括程序自身的数据。在很多年前,CPU的频率与内存总线的频率在同一层面上。内存的访问速度仅比寄存器慢一些。但是,这一局面在上世纪90年代被打破了。CPU的频率大大提升,但内存总线的频率与内存芯片的性能却没有得到成比例的提升。并不是因为造不出更快的内存,只是因为太贵了。内存如果要达到目前CPU那样的速度,那么它的造价恐怕要贵上好几个数量级。所以,CPU的运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使CPU花费很长的时间等待数据的到来或把数据写入到内存中。所以,为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾,就出现了CPU缓存。
在ARM平台上,ARMv6之前,SWP和SWPB指令被用来支持对shared memory的访问:
图示一个4核CPU,有三个级别的缓存,分为是L1 Cache(一级缓存)、L2 Cache(二级缓存)、L3 Cache(三级缓存)
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