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。
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。
上一篇文章我们简单了解了一些关于时间的概念，以及Linux内核中的关于时间的基本理解。而本篇则会简单说明时钟硬件，以及Linux时间子系统相关的一些数据结构。
Zabbix默认使用Zabbix agent监控操作系统，其内置的监控项可以满足系统大部分的指标监控，因此，在完成Zabbix agent的安装后，只需在前端页面配置并关联相应的系统监控模板就可以了。如果内置监控项不能满足监控需求，则可以通过system. run[command, <mode>]监控项让Zabbix agent运行想要的命令来获取监控数据。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：
Zabbix默认使用Zabbix agent监控操作系统，其内置的监控项可以满足系统大部分的指标监控，因此，在完成Zabbix agent的安装后，只需在前端页面配置并关联相应的系统监控模板就可以了。如果内置监控项不能满足监控需求，则可以通过system. run[command, <mode>]监控项让Zabbix agent运行想要的命令来获取监控数据。 下面介绍Zabbix对于Linux和Windows的监控。 安装Zabbix agent的过程就不赘述了，主要介绍一些关键的配置和功能。 1 操作系统
有一些网站不喜欢被爬虫程序访问，所以会检测连接对象，如果是爬虫程序，也就是非人点击访问，它就会不让你继续访问，所以为了要让程序可以正常运行，需要隐藏自己的爬虫程序的身份。此时，我们就可以通过设置User Agent的来达到隐藏身份的目的，User Agent的中文名为用户代理，简称UA。
因而内核提供了两个调度器主调度器，周期性调度器，分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
众所周知，系统调用很昂贵。而针对CPU漏洞的软件缓解措施（如Meltdown）甚至使其更加昂贵。但它们到底有多贵呢？为了开始回答这个问题，我写了一个小型的微型测试，以测量系统调用的最低成本。意思是说，无论上下文切换是否发生，人们都必须支付系统调用的成本，即使在内核中的工作微不足道，即从用户模式切换到内核模式再返回的成本。
perf 是由 Linux 官方提供的系统性能分析工具 。我们通常说的 perf 实际上包含两部分：
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？
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ，这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群（ Supervisor Cluster ）的概念，该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod（称为 Native Pod ）。
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
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。
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
前言： 基于KVM的设备虚拟化，就从这里开始吧。 分析： 1，PIO Port IO，所谓端口IO，x86上使用in、out指令进行访问。和内存的地址空间完全隔离。（ARM上没有PIO）。 Gue
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。
参考手册 : S3C2440.pdf , 章节 : 7 CLOCK & POWER MANAGEMENT , Page 235;
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：
| 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，本篇是中篇（主要讲抢占和时钟），上篇请看（CPU和中断）：Linux调度系统全景指南(上篇)，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！
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。
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。
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：
在测试某台服务器（非虚拟机）的基准性能时，我们发现 Unixbench 的某个性能指标低于基准值，低的还不少，有约 20%。
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
原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
buffers 和 cache 都是内存中存放的数据，不同的是，buffers 存放的是准备写入磁盘的数据，而 cache 存放的是从磁盘中读取的数据
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
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。
本文档主要说明TL335x-EVM-S评估板基于德国Acontis公司EtherCAT主站协议栈控制伺服电机的方法，内容包含有EC-Master、EC-Engineer简介、EtherCAT主站开发案例测试、EtherCAT主站开发案例编译、EC-Engineer配置ENI文件方法等。
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。
作为法医，不怕高度腐烂的尸体，也不怕错综复杂的案情。最怕的，是没留下任何东西。空无一物，任何高超的技术，丰富的经验，都无从下手。
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。
iOS 中采用双重缓冲和三重缓冲一起使用，从 display 中就可以看出来。即：双缓冲不够用了就采用三缓冲。
内核维护着各种统计信息，被称为Counters，用于对事件进行计数。例如，接收的网络数据包数量，发出的磁盘I/O请求，执行的系统调用次数。常见的这类工具有：
为了理解 APP 是如何进行渲染的，我们就必须了解手机硬件是如何工作的，也必须理解什么是 VSYNC。
引言：电量消耗控制一直是困扰所有APP开发者的一大难题，其中又以Android平台尤甚。业界同行为此做了非常多的研究与尝试，腾讯自然也不例外。本周大讲堂继续推出省电系列第二篇文章，与大家一起探讨Android开发中的省电窍门。 上篇文章罗列了很多数据，除了通过评测软件跑出来的数据外，还有些实际功耗数据，这些除了用power monitor硬件设备以外，还有是通过软件测出来的。有同学可能要挑战了，除了power monitor，其他软件形式的电量数据都是不可靠的，这种数据拿出来是没有说服力的。挑战的很好，为什
这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理，已经了解的读者可以直接跳到第二节。
Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为是分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，后在Twitter得到广泛使用。 初见 http://mesos.apache.org/ 在你的数据中心 运行数据(很多台数据的集合)，就像运行在单个的资源池一样 Mesos 抽象出来CPU，内存，磁盘和其他计算机资源从物理机或者虚拟机中，使具有容错的和可伸缩的系统更容易的构建和简单的运行。如果是没有基础的老铁，可能是认为是直接把服务器的硬件插拔出来重新组建一台新的机器，
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？
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。
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。
译自：Using Prometheus to Avoid Disasters with Kubernetes CPU Limits
本文为 PingCAP Observability 团队研发工程师钟镇炽在 Rust China Conf 2020 大会上所做演讲 《高性能 Rust tracing 库设计》的详细文本，介绍了对性能要求非常苛刻的分布式 KV 数据库 TiKV 如何以不到 5% 的性能影响实现所有请求的耗时追踪。
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