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
在上一篇文章中,我详细介绍了 Linux 容器中用来实现“隔离”的技术手段:Namespace。而通过这些讲解,你应该能够明白,Namespace 技术实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。但对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
我们通过 Linux 的命名空间为新创建的进程隔离了文件系统、网络并与宿主机器之间的进程相互隔离,但是命名空间并不能够为我们提供物理资源上的隔离,比如 CPU 或者内存,如果在同一台机器上运行了多个对彼此以及宿主机器一无所知的『容器』,这些容器却共同占用了宿主机器的物理资源。
注意:该命令等价于 id -Gn。每个用户属于/etc/passwd中指定的一个组和在/etc/group中指定的其他组。
Linux cgroups 的全称是 Linux Control Groups,它是 Linux 内核的特性,主要作用是限制、记录和隔离进程组(process groups)使用的物理资源(cpu、memory、IO 等)。2006 的时候,Google 的一些工程师(主要是 Paul Menage 和 Rohit Seth)启动了这个项目,最初的名字叫 process containers。因为 container 在内核中名字有歧义,2007 的时候改名为 control groups,并合并到 2008 年发布的 2.6.24 内核版本。最初 cgroups 的版本被称为 v1,这个版本的 cgroups 设计并不友好,理解起来非常困难。后续的开发工作由 Tejun Heo 接管,他重新设计并重写了 cgroups,新版本被称为 v2,并首次出现在 kernel 4.5 版本。
前言 要自定义系统调用, 常规的两个方法是模块和重编内核, 一起来看看吧. ---- 模块与系统调用 用模块打印Hello, world! 首先看下系统版本和内核版本. 我用的是32位的ubu
1. rx-checksumming:校验接收报文的checksum。
目录 前言 模块与系统调用 用模块打印Hello, world! 用模块添加自定义系统调用 top指令 关闭Linux图形界面 重编内核添加系统调用 解压系统源代码 撰写自定义系统调用 编译内核 测试新内核 最后 ---------- 前言 要自定义系统调用, 常规的两个方法是模块和重编内核, 一起来看看吧. 更新: 在64位ubuntu12.04.5上也成功运行. 解决了14.04, 16.04, 18.04上的问题. ---------- 模块与系统调用 用模块打印Hello, world! 首先看下系
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
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
系统调用 跟用户自定义函数一样也是一个函数,不同的是 系统调用 运行在内核态,而用户自定义函数运行在用户态。由于某些指令(如设置时钟、关闭/打开中断和I/O操作等)只能运行在内核态,所以操作系统必须提供一种能够进入内核态的方式,系统调用 就是这样的一种机制。
如果我直接在屏幕上输出 mpstat,显示所有处理器的平均统计信息,包括 CPU数量,cpu的 利用率、闲置率等。
接触过docker的同学多多少少听过这样一句话“docker容器通过linux namespace、cgroup特性实现资源的隔离与限制”。今天我们来尝试学习一下这两个东西。
容器技术的核心功能,就是通过约束和修改进程的动态表现,从而为其创造出一个“边界”。在Docker中使用了Namespace 技术来修改进程视图从而达到进程隔离的目的。
很多接触Docker的同学,都接触过cgroup这个名词。它是Linux上的一项古老的技术,用来实现资源限制,比如CPU、内存等。但有很多同学反映,这项技术有点晦涩,不太好懂。
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。
一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销。因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断。 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间。平时所说的CPU利用率是
管理与高CPU活动相关的功耗和废热是数据中心运行的主要关注点之一。对于需要最大限度延长电池寿命的移动设备来说,最大限度地减少功耗也越来越重要。
在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率,另外在一些监控工具中你可能也遇见过,那么它是如何计算的呢?在 Nodejs 中我们该如何实现?
前言 cgroup作为Linux上广泛应用的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组群的资源。在内核Linux-4.14上,支持了如下类型(源代码参考https://github.com/torvalds/linux/blob/v4.14/include/linux/cgroup_subsys.h): SUBSYS(cpuset) SUBSYS(cpu) SUBSYS(cpuacct) SUBSYS(io) SUBSYS(memory) SUBSYS(devices) SUBSYS(freezer) SUBSYS(net_cls) SUBSYS(perf_event) SUBSYS(net_prio) SUBSYS(hugetlb) SUBSYS(pids) SUBSYS(rdma) SUBSYS(debug) 查看目前实际打开了其中的一部分: # cat /boot/config-`uname -r` | grep CONFIG_CGROUP_ CONFIG_CGROUP_WRITEBACK=y CONFIG_CGROUP_SCHED=y CONFIG_CGROUP_PIDS=y # CONFIG_CGROUP_RDMA is not set CONFIG_CGROUP_FREEZER=y # CONFIG_CGROUP_HUGETLB is not set CONFIG_CGROUP_DEVICE=y CONFIG_CGROUP_CPUACCT=y CONFIG_CGROUP_PERF=y CONFIG_CGROUP_BPF=y # CONFIG_CGROUP_DEBUG is not set CONFIG_CGROUP_NET_PRIO=y CONFIG_CGROUP_NET_CLASSID=y 尤其是其中的CPU的Quota控制,在以docker为代表的PaaS中大显身手。然而,这并不意味着cgroup的CPU Quota控制就是完美的。例如,希望一个进程占用的CPU不超过200%,那么它的真实的CPU占用是怎样的呢?接下来,作者会构造一段代码,可以算是一种极端场景,来证实这个问题确实存在。
cgroups(Control Groups) 是 linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列系统任务及其子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。简单说,cgroups 可以限制、记录任务组所使用的物理资源。本质上来说,cgroups 是内核附加在程序上的一系列钩子(hook),通过程序运行时对资源的调度触发相应的钩子以达到资源追踪和限制的目的。
cgroups(全称:control groups)是 Linux 内核的一个功能,它可以实现限制进程或者进程组的资源(如 CPU、内存、磁盘 IO 等)。
Linux下的大页分为两种类型:标准大页(Huge Pages)和透明大页(Transparent Huge Pages)。
最近在使用 time 命令时,无意间发现了一些隐藏的小秘密和强大功能,今天分享给大家。
设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完,新的读写请求过来后,会把内存中的部分数据写入磁盘,从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。
容器化技术在当前云计算、微服务等体系下大行其道,而 Docker 便是容器化技术的典型,对于容器化典型的技术,我们有必要弄懂它,所以这篇文章,我会来分析下 Docker 是如何实现隔离技术的,Docker 与虚拟机又有哪些区别呢?接下来,我们开始逐渐揭开它的面纱。
第一就是获取当前时间,就像人想知道时间时看墙上挂的时钟一样,简称clock,如time()/ftime()/gettimeofday()/data()等这些系统调用,都是软件主动获取时间。
在文章中,我们提到了 Linux 用来管理和限制 Linux 进程组资源使用的 CGroup 机制。本文我们就来详细介绍一下。
微代码就是由 Intel/AMD 提供的 CPU 固件。Linux 的内核可以在引导时更新 CPU 固件,而无需 BIOS 更新。处理器的微码保存在内存中,在每次启动系统时,内核可以更新这个微码。这些来自 Intel/AMD 的微码的更新可以去修复 bug 或者使用补丁来防范 bug。
本文对内核中断进行概括以及讲述中断的具体实现方法在内核是怎么做的,会结合内核源码中的一些 .s 文件和 .c 文件来具体分析一下内核在中断中的实现方式。
近日,Intel发布了最新版本的Linux处理器微代码数据文件,而这个补丁文件能够修复Intel CPU中的Spectre以及Meltdown漏洞。广大用户可以使用微代码文件来修复操作系统中目前已知的Intel CPU安全漏洞,而无需在计算机中执行BIOS更新。
学习 Linux 时,经常可以看到两个词:User space(用户空间)和 Kernel space(内核空间)。 简单说,Kernel space 是 Linux 内核的运行空间,User spa
按照高通SDX12平台产品规格,其支持RMNET、ECM、RNDIS、PPP、MBIM等拨号;但经测试,发现Windos下MBIM功能正常,而Linux发送MBIM命令均返回“error: couldn’t open the MbimDevice: Transaction timed out”错误,功能异常无法使用
本文针对大数据平台中资源控制这个层面来详细介绍资源控制在不同操作系统上的具体技术实现,以及大数据平台和资源控制的集成。
Nginx 的机器,一般都是独立的机器,因此不建议采用默认 irqbalance 的自动绑定,而是要设置 smp_affinity、smp_affinity_list 的值来自动绑定。
elasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/monitor/os/OsProbe.java
上次我们说到PaaS的发展历史,从Cloud Foundry黯然退场,到Docker加冕,正是Docker“一点点”的改进,掀起了一场蝴蝶效应,煽动了整个PaaS开源项目市场风起云涌。
Linux 中有很多可以查看系统信息如处理器信息、生产商名字、序列号等的命令。你可能需要执行多个命令来收集这些信息。同时,记住所有的命令和他们的选项也是有难度。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
通常,我们在了解应用服务的性能时,都会去在所定义的垃圾收集日志文件中去分析GC活动轨迹,在gc.log文件中,我们经常会看到每个GC事件所打印的三种时间类型:
线上某个kafka集群由于种种原因,从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看,排除其他客观因素,置换后,CPU总核数少了一半,使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后,集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%,上升了约 1 倍多。但置换后,cpu sys使用率均值约达到了 12%,较为抢眼,系统相关服务却并无异常,令人有些困惑。
Linux中,%iowait 过高可能是个问题,严重的时候,它能使服务停止, 但问题是,多高才算高? 什么时候应该担心呢?
对 Kubernetes 集群进行监控对于确保容器化应用程序的健康、性能和可靠性至关重要。Kubernetes 提供了强大的监控工具套件和集成,但是当您需要深入内核和网络级别的复杂性时,eBPF(扩展的伯克利包过滤器)就成为了无价的资源。在本文中,我们将探索惊人的 eBPF 功能,以及如何利用它提升 Kubernetes 监控策略。
提供了对UTS、IPC、mount、PID、network、User等的隔离机制。
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