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)
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.
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。
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。
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。
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。
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。
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本文介绍了多线程和并发的基本概念,以及常见的多线程服务器方案,如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景,并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
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
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。
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
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。
很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统。
本文讲述了如何利用Rust和WebAssembly技术构建高性能、低延迟的Web应用,同时利用异步编程、事件驱动等技术提高程序的性能。作者还介绍了一种基于Rust和WebAssembly的实时Web应用框架——WasmEdge。
大家好,我是来自哔哩哔哩的郑龙,2012年至2017年我在广播电视行业从事工作,2017年我转型至互联网行业并加入了哔哩哔哩的视频云团队。在视频云团队的三年里,主要参与了哔哩哔哩的亿秒级日吞吐视频转码系统的开发与自营视频窄带高清技术的探索,以上两项服务都已上线并长期运行。
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。
前言:多个进程不能同时绑定同一个IP和端口,这是早期Linux内核的一个限制,这个限制给服务器带来了很多不便之处,因为服务器的架构通常不是单进程的,尤其在多核的时代,但是3.9的内核带来了新的特征SO_REUSEPORT。不仅使得服务器的代码逻辑变得简单,对服务器的性能也提升了不少。SO_REUSEPORT的意义是支持同用户下的多个进程同时监听一个IP和端口,本文介绍在Node.js中支持SO_REUSEPORT,以提升Node.js的性能。
硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity,引发了今天的话题:D,以下操作在 SUN FIre X2100 M2 服务器+
针对海量的网络流量,转发性能是我们最关键的一个方面,那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方。
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显
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:
在建立连接的时候,Nginx处于充分发挥多核CPU架构性能的考虑,使用了多个worker子进程监听相同端口的设计,这样多个子进程在accept建立新连接时会有争抢,这会带来著名的“惊群”问题,子进程数量越多越明显,这会造成系统性能的下降。
针对海量的网络流量,转发性能是我们最关键的一个方面,那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方,今天邀请了后台开发同学童琳和郑胜利来和大家一起谈谈。 一、引言 随着互联网的高速发展,内容量的提升以及对内容智能的需求、云产业的快速突起,作为互联网的计算基石服务器的形态以及使用成为了炙手可热的话题,全球各家大型互联网公司都持续的在服务器平台上有非常大的动作,譬如facebook的OCP等,而整个服务器的生态链也得到了促进和发展。随着服务器硬件性能的提升和网络硬件的开放,传统PC机的处理性能甚者可
默认情况下容器是没有资源限制的,因为它本身就是一个进程,当一个容器占用太多资源的话,会对其他容器产生影响,所以 ,合理应该分配容器资源是作为管理员必须要关注的问题。
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。
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。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题,基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”,复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题,这些看似不常见的概念,都与我们的缓存服务器相关,一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等,而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用,已经占据了不可动摇的地位,
不同worker 绑定不同核心 均匀分配,多个核心自动切换的模式,会带来核心切换资源消耗。
目前,多核多线程编程已经成为一种趋势,但大部分程序员还没有从串行程序的思维中走出来。即使有些人对多核多线程的概念有所了解,但也是一知半解,写起多核多线程程序来总是束手束脚。 据Intel预测,到2013年CPU将达到256核。掐指头算一算,也就是还有5年的时间,但留给我们程序员的时间却很少了。这不是危言耸听,现实情况确实如此。如果从现在就开始重视这一问题,不断的学习,并加以积累,相信不久的将来,也许你就比别人多了一次机会。 我曾经对周围的朋友做过一次有趣的调查,调查对象都曾有过多线程编码经验,以此来了解大家对多核与多线程的认知程度。当然不可否认,由于自身知识水平的有限,问卷存在一定的片面性。 样例程序:
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。
进程表(process table),也称进程控制块(PCB),是由操作系统维护的,每个进程占用其中一个表项。该表项包含了操作系统对进程进行描述和控制的全部信息,从而保证该进程换出后再次启动时,就像从未中断过一样。
前面也提到了一个进程至少包含一个线程,其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元,因此高级语言通常都内置多线程的支持,Python 也不例外,而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ,而不是模拟出来的线程。
我们现在已经搞定了 C10K并发连接问题 ,升级一下,如何支持千万级的并发连接?你可能说,这不可能。你说错了,现在的系统可以支持千万级的并发连接,只不过所使用的那些激进的技术,并不为人所熟悉。
Rust 是由 Mozilla 主导开发的通用、编译型编程语言,以“安全、并发、实用”为设计准则,支持函数式、并发式、过程式以及面向对象的编程风格。
nginx在运行时与具体业务功能(比如http服务或者email服务代理)无关的一些参数,比如工作进程数,运行的身份等。
数据平面开发套件(DPDK [1] ,Data Plane Development Kit)是由6WIND,Intel等多家公司开发,主要基于Linux系统运行,用于快速数据包处理的函数库与驱动集合,可以极大提高数据处理性能和吞吐量,提高数据平面应用程序的工作效率。
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力,而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像,但实际上是有区别的,如下图(图片来源于网络):
Redis是典型的单线程架构,所有的读写都是在一条主线程中完成的,在高并发场景中,一旦这条主线程出现了阻塞,哪怕是很短的时间,对于应用的影响都是巨大的。
我们公司的基础架构部有个云Redis平台,其中Redis实例在申请的时候可以自由选择需要的内存的大小。然后就引发了我的一个思考,Redis单实例内存最大申请到多大比较合适?假设母机是64GB内存的物理机,如果不考虑CPU资源的的浪费,我是否可以开一个50G的Redis实例?
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