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?
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。
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。
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
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
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。
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。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
1. rx-checksumming:校验接收报文的checksum。
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。
当系统变慢的时候,我们一般使用 top 或 uptime 命令来查看系统平均负载情况。
Kubernetes要求集群中的每个容器都具有唯一的可路由的IP。 Kubernetes本身不分配IP,将任务交给第三方解决方案。 在这项研究中,我们的目标是找到具有最低延迟,最高吞吐量和最低安装成本的解决方案。 由于我们的负载对延迟敏感,因此我们的目的是在相对高的网络利用率下测量高百分比的延迟。 我们特别关注性能低于最大负载的30-50%,因为我们认为这最好代表了非超载系统的最常见用例。 竞争对手 Docker与--net =主机 这是我们的参考设置。 所有其他的竞争对手都与这种设置进行比 -net =
摘录自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/12/user_space_vs_kernel_space.html
us(user):表示 CPU 在用户运行的时间百分比,通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有:数据库、Web 服务器等。
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题,都会带来系统突然运行缓慢的问题,也是面试特别容易被问到的,下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
通常情况下,我们一台宿主机上会同时启动多个Docker容器,而在默认情况下,Docker是没有限制其运行的容器所使用的硬件资源,比如CPU,内存,IO等。而在实际环境中,往往一个容器的负载过高,会占用宿主机的大部分资源,会导致其他容器的访问资源被抢占,而出现响应超时或无法响应等情况。
查看CPU使用 在 Linux 系统下,使用 top 命令查看 CPU 使用情况。
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
导读:OpenCloudOS 社区是由操作系统、软硬件厂商与个人共同倡议发起的操作系统社区项目,提供自主可控、绿色节能、安全可靠、高性能的下一代云原生操作系统,与生态伙伴一起打造中立的操作系统开源生态。 作为社区重要的技术方向,OpenCloudOS 社区的云原生操作系统自研了一系列的云原生特性,本文主要介绍 CgroupFS 和 SLI。 一、CgroupFS 特性 1、方案背景 容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者
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。
树莓派除了提供常见的网口和USB接口 ,还提供了一组GPIO(General Purpose Input/Output)接口。这组GPIO接口大大拓展了树莓派的能力。GPIO不仅能实现通信,还能直接控
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 云原生场景,相比于传统的 IDC 场景,业务更加复杂多样,而原生 Linux kernel 在面对云原生的各种复杂场景时,时常显得有些力不从心。本文基于腾讯云原生场景中的实际案例,展现针对类似问题的一些排查思路,并希望借此透视 Linux kernel 的相关底层逻辑以及可能的优化方向。 背景 腾讯云客户某关键业务容器所在节点,偶发 CPU sys (内核
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。
• 休眠唤醒指系统进入低功耗和退出低功耗模式,一般称之为 Standby。standby 分为 super standby 和 normal standby,区别是 cpu 是否掉电。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
近期在做Android双系统开发和维护工作,可能以后也不会涉及到这块了,做个记录!刚接触还是很难的,所以以后有同学如果能做到这块,不要着急,任何技术都是需要时间积累,就这么三两个月能开始修改内核的代码,多少还是觉得有些意思的!
在 2018 年底,vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。白驹过隙,将近两年时间过去了,平台的建设和落地取得了很大的进展,成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户,来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器,拥有 50000 多 CPU 核,1000 多张 GPU 卡,GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务,部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU,以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后,YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup,然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用其实很容易就达到这个数量 系统总限制是在这里,/proc/sys/fs/file-max.可以通过cat查看目前的值,修改/etc/sysctl.conf 中也可以控制. /proc/sys/fs/file-nr,可以看到整个系统目前使用的文件句柄数量 linux 中数据的含义 /proc/sys/fs/file-nr [root@localhost logs]# cat /proc/sys/fs/fi
先来看计算速度。单颗CPU计算速度目前在2GHz-4GHz之间,以2.5GHz计即每秒钟计算25亿次,每个时钟周期耗时1/2.5GHz==0.4纳秒。当前所有的计算机都遵循冯诺依曼结构,所以执行任何指令(例如加法操作)的流程必然遵循下图:
RocketMQ从节点、主节点频繁CPU飙高,很明显的毛刺,很多次从节点直接挂掉了。
「 不加思考地滥读或无休止地读书,所读过的东西无法刻骨铭心,其大部分终将消失殆尽。——叔本华」
操作系统作为所有程序的载体,对应用的性能影响是非常重要的。然而计算机各个组件之间的速度,是非常不均衡的。拿CPU和硬盘的速度来说,比兔子和乌龟的速度差别还要大。
闻茂泉,阿里巴巴计算平台事业部大数据基础工程团队SRE运维专家。通过阅码场平台将日常工作中积累的一些性能分析方面的经验,与打造的性能分析的工具跟大家一起做个分享。系统性能分析ssar工具已经开源到了龙蜥社区。
说起性能分析就不得不提到《性能之巅》这本书,它是业界里程碑式的经典书籍。在书中第4章观测工具部分,Brendan告诉我们观测工具主要包括:计数器(Counters)、跟踪(Tracing)、采样(Profiling)和监控(Monitoring)几大类。
经过第两轮优化把性能提升到了原来的 12.18 倍(1924 / 158 ~= 12.18) ,下面来看一下这二次优化的过程。
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。
进程就是一个程序运行起来的状态,线程是一个进程中的不同的执行路径。 进程是OS分配资源的基本单位,线程是执行调度的基本单位。分配资源最重要的是:独立的内存空间,线程调度执行(线程共享进程的内存空间,没有自己独立的内存空间)
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。
容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者存在不少隔离漏洞。随着云原生场景的大规模使用,大量应用的容器化暴露出了容器隔离性问题。
/proc/cpuinfo是可以获取系统CPU信息比如物理CPU的个数 每个CPU的物理核心数量 CPU的型号和主频等信息。
不加思考地滥读或无休止地读书,所读过的东西无法刻骨铭心,其大部分终将消失殆尽。——叔本华
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。
究竟什么是用户态,什么是内核态,这两个基本概念以前一直理解得不是很清楚,根本原因个人觉得是在于因为大部分时候我们在写程序时关注的重点和着眼的角度放在了实现的功能和代码的逻辑性上,先看一个例子:
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