原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
这个服务器一共有64个逻辑CPU，也就是我们常说的线程数，也就说每个核可以提供两个线程。
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
Linux服务器配置文档找不到，你还在为查询Linux服务器硬件信息发愁吗？学会这些命令，让你轻松查看Linux服务器的CPU，内存，硬盘，SN序列号等信息，根本就不用去机房。
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中，可以直接打开看。
这两天做资源自动化交付的项目，写的脚本比较多 ，在写脚本的过程中，遇到了很多Linux中的常用文件，这里列举一下，希望对大家能有所帮助吧。
3.cat /etc/issue 或cat /etc/redhat-release（Linux查看版本当前操作系统发行版信息）
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42375701
Docker容器在默认情况下会使用宿主机的所有CPU和内存资源，为了明确限制每一个Docker容器的运行资源，需按如下操作。
Z Garbage Collector，即ZGC，是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器，主要为了满足如下目标进行设计：
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。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
今天安装了9台Linux服务器，型号完全不一样（有DELL、HP和IBM服务器），又懒得去对清单，如何在Linux下cpu的个数和核数呢？另外，nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu，不过现在服务器那是相当的彪悍，直接上worker_processes 8吧。
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。
2)显示系统名、节点名称、操作系统的发行版号、操作系统版本、运行系统的机器 ID 号
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | uniq | wc -l 96 #一共96核
进程是一个非常重要的概念，我们都知道，操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前，进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以，探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万，最多可以同时开启4个工作进程，因此，每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。但是，按照linux系统的默认设定，linux是不能支持这么高的并发请求的，只有对linux进行一些必要的优化，才能达到让Jexus支持大并发的目的。 一、调整文件描述符数量限制 linux默认文件描述符只有1024个，对于Jexus 等一些服务来说，在大负载的情况下这点文件描述符是远远不够的，因为Jexus 的工作方式，文件描述符
1. 如何看当前Linux系统有几颗物理CPU和每颗CPU的核数？ 物理cpu个数：cat /proc/cpuinfo |grep -c ‘physical id’ CPU一共有多少核：grep -c processor /proc/cpuinfo 将CPU的总核数除以物理CPU的个数，得到每颗CPU的核数。 2. 查看系统负载有两个常用的命令，是哪两个？这三个数值表示什么含义呢？ 两个命令分别是 w 和 uptime 这三个系统负载值分别表示在1分钟、5分钟和15分钟内平均有多少个任务处于活动状
pstree命令以树的形式显示进程信息，默认树的分支是收拢的，也不显示pid，要显示这些信息需要指定对应的选项。
Linux下的top命令我相信大家都用过，自从我接触Linux以来就一直用top查看进程的CPU和MEM排行榜。但是top命令的其他输出结果我都没有了解，这些指标都代表什么呢，什么情况下需要关注呢？以及top命令输出结果的来源数据是什么呢，又是怎么一个计算原理呢？
当我们接手了一台或者几台服务器的时候，首先我们有必要对服务器的基本配置有所认识，这样才可以对症下药，对以后的软件部署，系统运维会有事半功倍的效果。
[root@host /]# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l
平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题，因此决定总结一下常用的一些性能分析手段，仅供参考。
云豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 隐藏nginx header里版本号信息 1.查看版本号 2.隐藏版本号 在nginx配置文件的http标签内加入“server_tokens off; ”参数，也
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在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage)，那么平均负载处于什么状态算是正常呢？如果要根据平均负载来判断系统的稳定性，又该如何界定？先来看一下基础知识。
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
第一行：系统时间 21：53：29、运行时间：up 8 day、当前连接数：1 user 、 负载均衡（uptime）: load average:0.052,0.32,0.35 average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。 load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了 第二行：Tasks — 任务（进程） 总进程：115 total、运行；1 running、休眠：111 sleep 、停止: 0 stopped 、僵尸进程：1 zombie 第三行：CPU状态
(Perf -- Linux下的系统性能调优工具，第 1 部分)[http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/]
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程，为了更为详细地介绍操作过程，尽可能做到看文章就会用工具，特此写了一篇详细说明。
Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境，JDK最低版本要求是8。我们这里使用的是Linux Centos7.9版本，jdk为1.8。
本文翻译自Analysis of the Effect of Core Affinity on High-Throughput Flows
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术，可以有效发挥硬件的能力，提升吞吐量，对于 Java 程序，可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题，主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈，每个核可以独享一部分高速缓存，可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程，所以线程每操作一次共享内存，都无法在高速缓存中命中，是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化，针对多核平台，需要进行一些特殊的优化。
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度（比如并发，乱序，分支预测，加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理），另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流，使用多核处理器：
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。
#cat /proc/cpuinfo | grep “physical id” | uniq | wc -l
本来看ENI文档没发现什么问题，考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了，所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
我们知道，各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署，可以进一步降低数据中心建设和运营成本，更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看，这个方案还存在不少优化空间。
Linux操作系统的核心kernel具有模块化的特性，应此在编译核心时，务须把全部的功能都放入核心。 加载内核驱动的通常流程：
在前几期，我们提到了NUMA的概念。实际上，NUMA这个概念的内涵和外延，在不同的语境中会产生变化。
本章节介绍的是一款面向四层网关（如四层负载均衡，L4-LB）的高性能的压测工具dperf。该工具目前已经在github上开源，是一款高性能的压测工具：
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