概述 考虑这样一种常用的情形:你需要将静态内容(类似图片、文件)展示给用户。那么这个情形就意味着你需要先将静态内容从磁盘中拷贝出来放到一个内存buf中,然后将这个buf通过socket传输给用户,进而
Netty的ByteBuf是一个可用于高效存储和操作字节数据的数据结构。与传统的ByteBuffer相比,ByteBuf提供了更灵活、更强大的API。
上周写了「想让服务器跑得快,并不是换个编程语言那么简单」,很多朋友的留言歪了楼:论性能,C语言甩Python数倍到数十倍,你说和编程语言没关?拜托,程序君只是说,不是换个编程语言那么简单。这种留言,我都是建议看了原文再说。还有朋友留言说她转到朋友圈里炸了锅,大家众口一词:不谈zero copy,谈什么服务器性能!优化系统调用有个毛用! 对此,我只能说,buzz word荼毒太深,以至于大家陷进去,遇到问题,先摆个伟光正的大道理出来。我想,很多开口闭口zero copy的主,也许连zero copy是何物都没
Kafka之所以那么快,其中一个很大的原因就是零拷贝(Zero-copy)技术,零拷贝不是kafka的专利,而是操作系统的升级,又比如Netty,也用到了零拷贝。下面我就画图讲解零拷贝,如果对你有帮助请点个赞支持。
维基百科中有介绍,在传统的方式里面,读取并通过网络发送一个文件在每次读或者写时都需要两次数据拷贝和两次上下文切换。其中的一次数据拷贝是通过CPU来完成的。通过zero-copy来传送文件可以将上下文切换减少到两次并且 可以消除所有的cpu数据拷贝。原文如下:
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的13天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
该文介绍了FC、iSCSI、NVMe、FC-NVMe、RoCE、iWARP、NVMe-oF、NVMe-RoCE9等不同类型的高速存储协议的特点、使用场景和优缺点。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天,我们正在讲解性能,希望在接下来的60天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字,阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
Kafka 我个人感觉是性能优化的典范。而且使用Scala开发,代码写的也很漂亮的。重点我觉得有四个
PossibleRust.com是上线不久的专注于分享Rust的个人博客网站,作者从2013年0.8版开始学习Rust,并声称到现在他也一直在学新的Rust的东西。
protobuf在io接口上有一个叫做ZeroCopyStream,对于IO的接口设计,pb提供了相关序列化与反序列化接口,如:
AEP是Intel推出的一种新型的非易失Optane Memory设备,又被称作Apache Pass,所以一般习惯称作AEP。在这之前也有类似的设备称作NVDIMM或PMEM,目前Linux创建的AEP设备节点也是叫做pmem(如/dev/pmem0), 所以本文中NVDIMM或PMEM都指AEP。 但是本文不是为了科普AEP,如果想了解AEP的一些基本知识,可以参考以下几篇文章: NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 1 NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 2 Persistent Memory Wiki
零拷贝是实现高速数据传输的一种协议。数据从源节点传送到目的节点的过程中不经过中间缓存。
Flink的内存管理是基于JVM内存模型的,所以,在内存调优或者解决各种OOM等问题时JVM内存管理是绕不开的话题。本文以Direct Memory为切入点,探索堆外内存、直接内存、以及他们在Java NIO源码中如何体现的。最后,简单介绍Java NIO的零拷贝在Kafka和Netty中的应用。
零复制(英语:Zero-copy;也译零拷贝)技术是指计算机执行操作时,CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
Source:Linux Zero-Copy Using sendfile(). sendfile() has been gradually becoming… | by CocCoc Techblog | The Startup | Medium
时不时会有人跑来问:NVIDIA AGX Xavier或者Jetson TX2显存到底多少啊?
1. Kafka的作用 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转。有没有一个系统可以同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)?这就需要kafka。Kafka可以起到两个作用: 1、降低系统组网复杂度。 2、降低编程复杂度,各个子系统不在是相互协商接口,各个子系统类似插口插在插座上,Kafka承担高速数据总线的作用。 2. Kafka产生背景 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的
这里提出关于架构的几个问题,但不会给出答案,毕竟本人也是在不断探索中,并非权威。旨在引起思考,自己也会每日自省。
传统数据中心中硬件服务器上运行linux,linux用硬件网卡收发包,硬件网卡有broadcom的有mellanox的有intel的等各式各样的,硬件网卡连接到硬件交换机上,硬件交换机有H3C的有cisco的,交换机进行包转发实现服务器之间互通。在云计算环境下,对计算资源进行了切分,服务器上运行的是一个个虚拟机,虚拟机也要有网卡实现互连互通,但虚拟机的网卡不是物理的,是虚拟的网卡,虚拟的网卡连接到虚拟的交换机上,虚拟的交换机对同一个服务器上的虚拟机之间流量进行转发,如果虚拟交换机再连接到服务器的硬件网卡,那么虚拟机就可以和服务器外面通信了。
国人开发。实现了 embedded, in-memory, zero-copy, ACID, MVCC, almost lock-free and serializable snapshot isolation 等特性。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第64天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的36天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储,通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法,后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法,并应有到了Apache Kafka系统中。
在本文中,我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些,有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试,让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么,Kafka内部的存储是什么样的呢?
Linux Lite 项目维护成员 Jerry Bezencon 今天发布推文,这款基于 Ubuntu 的发行版本现在已经基于最新的 Linux Kernel 4.14 分支内核。
零拷贝技术(Zero-Copy)是一个大家耳熟能详的技术名词了,它主要用于提升 IO(Input & Output)的传输性能。
当我们使用C语言中的printf、C++中的"<<",Python中的print,Java中的System.out.println等时,这是I/O;当我们使用各种语言读写文件时,这也是I/O;当我们通过TCP/IP进行网络通信时,这同样是I/O;当我们使用鼠标龙飞凤舞时,当我们扛起键盘在评论区里指点江山亦或是埋头苦干努力制造bug时、当我们能看到屏幕上的漂亮的图形界面时等等,这一切都是I/O。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几万、几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
在Linux kernel2.2 版本之后出现了一种叫做 "零拷贝(zero-copy)" 系统调用机制,目前很多应用服务器如 apache、nginx都支持,此机制很好的提高了服务器的性能 "零拷贝"是由 sendfile 系统调用实现的 "零拷贝"出现之前,读写数据基本都是使用 read系统调用 和 write系调用 以web服务来说,一个请求建立,从磁盘文件到网络连接之间,会通过 硬件 -> 内核层 -> 用户层 多次读写系统来完成文件数据的复制传输 从内核层用 read系统调用 读到用户层,再从用户
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
Apache Arrow defines a language-independent columnar memory format for flat and hierarchical data, organized for efficient analytic operations on modern hardware like CPUs and GPUs. The Arrow memory format also supports zero-copy reads for lightning-fast data access without serialization overhead.
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的,一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载,将话题分成多个分区,每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程: 1.Producer根据指定的partition方法(round-robin、hash等),将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后,将其持久化到硬盘,并保留消息指定时长(可配置),而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
本文依然是以kafka 0.8.2.2的源码为例进行讲解。 一,kafka高性能的原因 Kafka吞吐量是大家公认的高,那么这是为什么呢?个人总结为以下三点: 1,Broker NIO异步消息处理,实现了IO线程与业务线程分离。 2,磁盘顺序写。 3,零拷贝。 本文主要是讲解,磁盘顺序写和零拷贝。关于Broker的消息处理体系,请大家阅读我的另一篇文章<Kafka源码系列之Broker的IO服务及业务处理>。 二,本文牵涉到的类 由于本文要从生产者生产消息到消费者消费到消息整个流水讲起,那么会导致源码量比较
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发,用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
请问在cuda的核函数中可以按地址调用普通变量么? GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 完全无问题,从Fermi起引入卡内统一编址(Generic Addressing)和卡间统一编址(UVA ) 开始,就毫无压力了,这都8年过去了。 但需要注意这个问题: (1)最终指向global memory地址空间的指针,可以在本次kernel启动,或者下次kernel启动的任何线程中都是有效的。 (2)最终指向local memory的指针,仅在本次kernel启动的本线程
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言,进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
http://blog.iotwrt.com/linux/2017/03/08/How-to-choose-display-backend/
零拷贝(英语: Zero-copy) 技术是指计算机执行操作时,CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
Linux kernel 2.2之前,(如图)读写数据基本都是使用read系统调用和write系调用,以nginx来说如果一个请求建立,从磁盘的文件到网络连接之间会通过硬件(DMA)---内核层---用户层多次读写系统来完成文件数据的复制传输:从内核层用read系统调用读到用户层,再从用户层用write系统调用写到内核层,每一次用户层到内核层的进行一次上下文转换,这种代价是非常昂贵的。甚至在没有数据变化时这种复制尤其显得多余。如果nginx接受大量并发请求,这种系统调用就会非常频繁,服务器的性能就会下降。
Note that explicit synchronization is required even if kernel runs quickly and finishes before the CPU touches y in the above example. Unified Memory uses logical activity to determine whether the GPU is idle. This aligns with the CUDA programming model, which specifies that a kernel can run at any time following a launch and is not guaranteed to have finished until the host issues a synchronization call.
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计845字,阅读时间15分钟 3.2.4. Page-Locked Host Memory【锁页内存】 The runtime provides functions to allow the use of page-locked
作为即时通讯技术的开发者来说,高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸,什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来,又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如:Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时,方知自已所掌握的不过是皮毛。
Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失 kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 Kafka官方给出了测试数据(Raid-5,7200rpm): 顺序 I/O: 600MB/
业务每天会产生大量日志,日志规模庞大,因为业务日志量大,滚动频繁,不可能永久保存,只能定时收集日志,将业务日志归集到一个中心,再做计算。对于实时收集的日志需要一个缓存队列来存储。
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
作为Java网络编程学习者,不仅要知道NIO,还一定要学习Mina和Netty这两个优秀的网络框架。作为上一篇NIO效率高的原理之零拷贝与直接内存映射的补充,本文将针对Netty的零拷贝特性进行详细分析。
Methods for serializing in protocol buffer format. Most of these are just simple wrappers around ByteSize() and SerializeWithCachedSizes().
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