处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
100并发用户下的负载测试,TPS最大升到570左右,然后跌到400,并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
据国外媒体报道,谷歌公布的信息显示,美国时间周一,有数款谷歌服务出现中断,其中包括即时通讯工具Hangouts、电子制表应用Sheets和另一款即时通讯服务GoogleTalk。 其中Hango
这段代码展示了如何使用立即执行函数表达式 (IIFE) 和 setInterval 方法,通过在短时间内持续触发 debugger 语句来迫使调试器频繁中断,从而使调试变得极为困难。
网络通信的主机间必须要遵从一定的网络协议。我们的网络包每经过一层,都会被当前层进行一定的包装,当到达目的主机时,也会进行拆包装操作。
1.专业性强,普通人用不来。 2.资源浪费,程序启动速度慢,人工输入时计算机闲置,一人独占全机。
在网络中,由于冗余备份的需要,一般在设备之间部署多条物理链路,其中一条作为主用链路,其他链路作为备份。这样难免会形成环路,环路可能会引起广播风暴和MAC表项损坏。
由于pip默认的官方软件源服务器在国外,所以速度慢,导致下载时间长,甚至下载会频繁中断,重试次数过多时会被拒绝。
为了使得多种设备能通过网络相互通信,和为了解决各种不同设备在网络互联中的兼容性问题,国际标标准化组织制定了开放式系统互联通信参考模型(open System Interconnection Reference Model),也就是 OSI 网络模型,该模型主要有 7 层,分别是应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层以及物理层。
时间片轮转算法是操作系统中常用的一种进程调度算法,它就像是个大调度师,负责把CPU时间切成小块,让一帮进程轮番上阵,保证大家都有公平的机会争夺计算力,好让系统不再卡顿。现在,要是把这时间片轮转算法和电脑监控软件捆绑在一起,就像是一对独特的组合拳,会激发出一堆影响。比如监控效率会变得咋样,员工的个人秘密会不会被窥探,还有系统的资源会不会被合理利用,用户体验会不会哭唧唧?下面,我们就一起来探讨一下时间片轮转算法对电脑监控软件的影响:
本文将介绍在Linux系统中,以一个UDP包的接收过程作为示例,介绍数据包是如何一步一步从网卡传到进程手中的。
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
当时有些地方写的比较笼统,然后我「把 Linux 接收+发送网络包的流程」这部分内容完善了下,现在重新分享给大家。
RSTP原理与配置 为什么引入RSTP? STP协议虽然能够解决环路问题,但是收敛速度慢,影响了用户通信质量。如果STP网络的拓扑结构频繁变化,网络也会频繁失去连通性,从而导致用户通信频繁中断。IEEE于2001年发布的802.1w标准定义了快速生成树协议RSTP(Rapid Spanning-Tree Protocol),RSTP在STP基础上进行了改进,实现了网络拓扑快速收敛。 STP缺陷 STP能够提供无环网络,但是收敛速度较慢。如果STP网络的拓扑结构频繁变化,网络也会随之频繁失去连通性,从
作为一名专业的爬虫程序员,我们经常遇到的一个棘手问题那就是爬虫IP的时效性。由于网站的反爬虫机制不断升级,很多爬虫IP的可用时间越来越短,导致我们的爬虫任务频繁中断。今天,我将和大家分享一些优化爬虫IP使用效果的实用技巧,希望能帮助大家解决这个问题。
云计算数据平面发生危机,一般是因为计算机CPU性能的线性增长,难以跟上网络带宽的指数提升,及其带来的“数据中心税”的增加。
我们都知道,MySQL 中的错误日志,慢查询日志可以帮你快速定位问题。 但有时候,日志记录的信息过少,或者是你感兴趣信息被没有被记下来,有时候又记录了过多问题,大量无效信息干扰你排查问题。 因此,这篇文章介绍一种新的思路——探针技术,这种技术可以在不影响 MySQL 运行,不破现场环境的前提下,在系统中的关键节点插入一些探针来收集信息。 理论上,探针可以插入 MySQL 或者 Linux 内核任意函数进出口,轻松访问参数等其他详细信息,资源损失很少,一旦移除探针后没有任何损失。就像医生给病人拍片子一样,在
VM 提供了各种用于调整内存分配和垃圾回收行为的标准开关和非标准开关。其中一些设置可以提高 Java IDE 的性能。注意:由于 -X (尤其是 -XX JVM)开关通常是 JVM 或 JVM 供应商特定的,本部分介绍的开关可用于 Sun Microsystems J2SE 1.4.2。
操作系统对于初学者来说是一个很神秘的东西,里面很多原理摸不清楚,导致还没入门就放弃了。
在日常的开发中,我们经常会接触到服务方、服务商、服务提供方这类的角色。简单来说,就是提供服务让我们使用。本篇会展开思考,如果我们作为服务提供方,那么应该做到哪些,才能保证服务的提供是“好”的。
小伙伴都知道 在 WPF 里面使用了 DX 作为底层的渲染,在说到 WPF 卡顿的时候,还请小伙伴不要忘记 dx 部分也是可能存在卡顿的
本文所指大型三方源代码是指如手机厂商所接收到的来自各大芯片厂商的Android系统代码(非app)。这类代码的特点:
在默认情况下,通过system.gc()者Runtime.getRuntime().gc() 的调用,会显式触发FullGC,同时对老年代和新生代进行回收,尝试释放被丢弃对象占用的内存。然而system.gc() )调用附带一个免责声明,无法保证对垃圾收集器的调用。(不能确保立即生效)
在默认情况下,通过system.gc()或者Runtime.getRuntime().gc() 的调用,会显式触发Full GC,同时对老年代和新生代进行回收,尝试释放被丢弃对象占用的内存。
explicit_defaults_for_timestamp是从5.6.6引入的一个新参数,默认是off。 作用:对TIMESTAMP类型列的默认值和NULL值的处理,是否启用非标准特性。 默认情况下,explicit_defaults_for_timestamp被禁用,即启用非标准特性。 什么是非标准特性? 标准特性:如果没有显示声明为 NOT NULL,则默认声明为 NULL (除timestamp外的其他数据类型) 非标准特性:如果没有显示声明为 NULL,则默认声明为 NOT NULL(times
关键词:Docker,容器服务 进入2015年,容器技术突然开始变得炙手可热,特别是随着Docker的出现,更是将容器技术推向了顶峰,甚至让人有一种错觉——容器技术就等于Docker! 什么是容器?简
我们在使用电脑的时候,比如打开一个视频剪辑器,一个文本编辑器,可以认为它们都是一个进程。假如CPU是单核的,那么在同一时间只能运行一个进程,但是给我们的感觉是视频剪辑器和文本编辑器好像是同时运行的,也就是视频剪辑器在剪辑视频的时候,我们同时可以使用文本编辑器,这是怎么实现的呢?
在你使用 Linux 系统时,你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么,它在做什么,以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中,我们将详细地介绍 kworker 进程,它在系统中的角色,以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
自 6 月 7 日上线以来,Infosys 开发的新门户始终不能正常工作。经过数月的改进之后,本该大有提升的网站,其故障仍然得不到修复,甚至中途还曾陷入长达两天的彻底瘫痪当中。
本文主要讨论在高实时要求、高效能计算、DPDK等领域,Linux如何让某一个线程排他性独占CPU;独占CPU涉及的线程、中断隔离原理;以及如何在排他性独占的情况下,甚至让系统的timer tick也不打断独占任务,从而实现最低的延迟抖动。
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。
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
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?
中断是计算机体系结构中的一个重要概念,用于处理器响应异步事件。中断设计对于提高计算机系统的性能和响应能力至关重要。下面详细讲解中断的工作原理、类型、中断处理流程以及中断设计的关键组件,并附上逻辑示意图。
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具,用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息,帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
关于太古老的故事,我就长话短说,主要是留下个 UNIX进程调度器从何开始 的印象,这样方便我们理解为什么Linux的进程调度器会是现在的这个效果。
微软在8月份的最后一周化解了针对欧洲一个Azure客户的创纪录的 2.4Tbps(每秒兆兆位)DDoS攻击。 微软Azure网络部门的高级项目经理Amir Dahan说:“这比2020年的1 Tbps攻击高出了140%,并且比之前在Azure上检测到的任何网络容量耗尽攻击事件都要高。”他还将这起攻击描述为是一起用户数据报协议(UDP)反射攻击。 这次严重的DDoS攻击是使用大约70000个僵尸机发起的,这些僵尸机主要分布在亚太区(比如马来西亚、越南、日本和中国)以及美国。 攻击者在短短10分钟的时间段内以
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
不同版本的操作系统的 buffer_head 代表的大小可能不一样,但是都是内存和硬盘交换数据的基本单元。
先将程序和数据通过外围机输入到磁盘中,当CPU需要时从磁盘中读取,结果输出到另外一台外围机上,减少了CPU的空闲时间,调高了I/O速度。
今天博主开启电脑后启动Xshell 突然出现上图的提示!直接无法启动了!博主使用的是Xshell 5 最后一个版本!
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
DPDK与SR-IOV两者目前主要用于提高IDC(数据中心)中的网络数据包的加速。但是在NFV(网络功能虚拟化)场景下DPDK与SR-IOV各自的使用场景是怎样的?以及各自的优缺点?
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
Windows 基本占领了电脑时代的市场,商业上取得了很大成功,但是它并不开源,所以要想接触源码得加入 Windows 的开发团队中。
load average: 0.00, 0.00, 0.00 系统负载,即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
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