Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有显著区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
本文主要介绍在 PowerVM 虚拟化环境下，微分区 CPU 利用率的监控方法，并且深入讨论在虚拟化环境下，CPU 的调度原理。 普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中，可以监控 CPU 利用率的命令有很多，最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 单 CPU 线程（SMT OFF），单线程应用的环境下，CPU 利用率的输出结果很容易看懂，如下：User% 代表系统中用户进程占用的 CPU 比率；Sys% 代表系统调用所占的 CPU 比率，Wait% 代
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。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
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。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
来源 | cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html
对于每个锁，acquire 维护对该锁的调用计数，以及获取中的循环尝试但未能设置锁的次数。 kalloctest 调用一个系统调用，使内核打印 kmem 和 bcache 锁（这是本实验的重点）和 5 个最争用次数最多锁的计数。如果存在锁争用，获取循环迭代的次数将会很大。系统调用返回 kmem 和 bcache 锁的循环迭代次数的总和。
今天忙活了半天，在Linux平台下，总算可以获取到一些性能指标了，结果，Linux上面的数据发送到Windows上面会出现发送为空的现象，可能是Socket套接字存在问题，不搞了。
package main import "fmt" type Vector []float64 func (v Vector) DoSome(i,n int, u Vector, c chan float64) { var sum float64 for ; i<n; i++ { sum += u[i] } c <- sum } const NCPU = 2 func (v *Vector) DoAll(u Vector) { c := make(chan float64,
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
LongAdder是java8中新增的原子类，在多线程环境中，它比AtomicLong性能要高出不少，特别是写多的场景。
ECS：测试实例3台32C128GB规格 REDIS：Redis 4.0—128G集群版16节点
Xcode 编译是一个需要 CPU 运算以及大量 IO 操作的过程。我们将编译任务分配给多个 CPU 来提高单位时间内的编译速度。
ForkJoinPool主要用到的是双端队列，不过这里我们粗糙的实现的话，也可以不用到deque。
// xuhh_go_channel project main.go /* channel 1. channel 在读取数据的时候，如果此时通道内没有数据，则会阻塞。 在取数据的时候，如果此时通道内没有数据，则也会阻塞。 2. channel 在创建的时候会存在一个数据缓冲，如果通道内存入的数据超过缓冲，则就会崩溃。 range 在遍历 channel 的时候需要注意的问题： 1. range在遍历channel的时候，一直在运行，直到clos
线程池可以简单看做是一组线程的集合，通过使用线程池，我们可以方便的复用线程，避免了频繁创建和销毁线程所带来的开销。在应用上，线程池可应用在后端相关服务中。比如 Web 服务器，数据库服务器等。以 Web 服务器为例，假如 Web 服务器会收到大量短时的 HTTP 请求，如果此时我们简单的为每个 HTTP 请求创建一个处理线程，那么服务器的资源将会很快被耗尽。当然我们也可以自己去管理并复用已创建的线程，以限制资源的消耗量，但这样会使用程序的逻辑变复杂。好在，幸运的是，我们不必那样做。在 JDK 1.5 中，官方已经提供了强大的线程池工具类。通过使用这些工具类，我们可以用低廉的代价使用多线程技术。
redis-shake 是阿里开源的一个redis 同步工具（redis-migrate-tool比较老了，对一些命令的支持不好，并且官方的版本对应4.X的直接就是不支持）
Codis使用Go语言开发，它是一个代理中间件，和Redis一样也使用Redis协议对外提供服务，当客户端向Codis发送指令时，Codis负责将指令转发到后面的Redis实例来执行，并将结果返回给客户端
func handle(queue chan *Request) { for r := range queue { process(r) } } func Serve(clientRequests chan *Request, quit chan bool) { // 启动处理程序 for i := 0; i < MaxOutstanding; i++ { go handle(clientRequests) } <-quit
还有很多其他的方法：比如：getQueue() 、getPoolSize() 、getActiveCount()、getCompletedTaskCount()等获取与线程池相关属性的方法，可以用于线程池监控，有兴趣的朋友可以自行查阅API。
实际上, 编译好的二进制文件的执行入口并非我们所写的main.main函数, 因为编译器会插入一段引导代码,用来完成准备操作,eg命令行参数 运行时初始化等
可以看到程序的Entry point为 0x45cd80， 对应分段的地址范围，可以算出来程序0x45cd80在.text段。添加断点，可以看到 Entry point: 0x45cd80 对应的内容
而docker默认隔离性不足，获取系统内存得到的是宿主机内存大小，导致内存不足启动失败（例如宿主机内存32G则计算结果为8G）
假设我们需要处理很多任务；一个worker处理一项任务。任务可以被定义为一个结构体（具体的细节在这里并不重要）：
/* * @Author: your name * @LastEditors: Please set LastEditors * @Description: In User Settings Edit * @FilePath: /test/main.go */package mainimport ( "fmt" "os" "runtime" "github.com/kardianos/service")var logger service.Loggefunc main() {
混合型：【cpu核心数 / (1 - 阻塞系数)】，阻塞系数=阻塞时间/(阻塞时间+计算时间)。
Golang :不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存。这句风靡在Go社区的话,说的就是 goroutine中的 channel …….
Golang :不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存。这句风靡在Go社区的话,说的就是 goroutine中的 channel ....... 他在go并发编程中充当着 类型安全的管道作用。 1、通过golang中的 goroutine 与sync.Mutex进行 并发同步 import( "fmt" "sync" "runtime" ) var count int =0; func counter(lock * sync.Mutex){ lock.Lock
上一讲我们说完了 GPM 结构体，这一讲，我们来研究 Go sheduler 结构体，以及整个调度器的初始化过程。
过去十年来，由于DNA甲基化芯片技术的不断发展以及测序成本的快速下降，DNA甲基化芯片数据呈现爆发式增长。这些数据是表观基因组关联研究（Epigenome-Wide Association Studies，EWAS，NAR| 表观组关联分析数据库 - EWAS Data Hub）的宝贵资源，为基于大规模整合分析的EWAS研究提供了数据支撑。然而，在整合公共DNA甲基化芯片数据时，不得不面对两个棘手的问题。首先，公共数据样本量大且增长速度快，必须要考虑大数据整合中的N+1问题。其次，大多数公共数据没有提供原始数据。因此，无法获取control探针和OOB (Out Of Band)探针的信息，而这两类探针的信息是目前绝大多数DNA甲基化芯片标准化方法必须的。
本章将以下面这个简单的Hello World程序为例，通过跟踪其从启动到退出这一完整的运行流程来分析Go语言调度器的初始化、goroutine的创建与退出、工作线程的调度循环以及goroutine的切换等重要内容。
【转载请注明出处】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1636529
前面我们评估了不同大小基因组基于STAR构建索引所需的计算资源和时间资源、不同大小数据集基于STAR进行比对所需的计算资源和时间资源和STAR比对速度与分配线程的关系。
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
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）
多核机器上并行能力差的常见原因就是锁争用问题，提高并行能力需要修改数据结构和加锁策略。本实验是为了提高内存分配器和block buffer的并行能力，设计思想是分段加锁。
在上一篇文章《系统调用分析(2)》中介绍和分析了32位和64位的快速系统调用指令——sysenter/sysexit和syscall/sysret，以及内核对快速系统调用部分的相关代码，并追踪了一个用户态下的系统调用程序运行过程。
readLines()函数读入文本文件，结果好像是一个向量，文件中的每行是向量中的一个元素。
上文：AQS-semaphore&CyclicBarrier&CountDownLatch源码学习
我们就使用Java8 in action里面的商店的例子来说明。 我们写了一个应用，这个应用需要通过互联网接口从其他的服务商那里取得价格，由于会有好多个服务商，因此我们先将操作封装到Shop类中。
CZGL.SystemInfo 是一个支持 Windows 和 Linux 的资源信息获取库，用于获取系统环境、机器资源信息、系统资源使用情况。
前面三篇博客分别介绍了CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore，现在介绍并发工具类中的最后一个Exchange。Exchange是最简单的也是最复杂的，简单在于API非常简单，就一个构造方法和两个exchange()方法，最复杂在于它的实现是最复杂的（反正我是看晕了的）。 在API是这么介绍的：可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点。每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法，与伙伴线程进行匹配，并且在返回时接收其伙伴的对象。Exchanger 可能被
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