开局一张图 由于CPU频率太快了，为解决直接读取内存的数据上的延迟，在CPU和内存之间，存在3级缓存。 ? ?...CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式： 缓存一致性协议 总线锁机制 CPU CPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化，是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右，1s相当于10的9次方纳秒。...，处于这个状态的可以被其他CPU读取内存时变成（shared 共享），修改时变成（modified 被修改） S：（shared 共享）某缓存行可能被多个CPU缓存，并且各个缓存中的数据和主存一致，当一个...总线锁 MESI协议之前，解决缓存一致性方案是总线锁机制，这种方案比较低效，锁期间，其他CPU无法访问内存。 CPU乱序 多核时代，处理器为提高运算速度，可能作出违背代码原有初衷的行为。...解决这种问题的方式就是内存屏障，简单点说是不同的处理器架构提供了不同指令集用来建立内存屏障，这样控制不可乱序。
CPU性能优化手段 - 缓存 为了提高程序的运行性能, 现代CPU在很多方面对程序进行了优化 例如: CPU高速缓存, 尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销, 处理器大多会利用缓存以提高性能 ?...最终写入主内存以那个CPU为准?...高速缓存下有一个问题: 缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步....在同一时间点, 各CPU所看到的同一内存地址的数据的值可能是不一致的. CPU执行指令重排序优化的一个问题: 虽然遵守了as-if-serial语义, 但仅在单CPU自己执行的情况下能保证结果正确....读内存屏障(Load Memory Barrier): 在指令前插入Load Barrier, 可以让高速缓存中的数据失效, 强制从新从主内存读取数据 强制读取主内存内容, 让CPU缓存和主内存保持一致
点个关注跟腾讯工程师学技术 导语 | 本文主要整理了计算机中的内存结构，以及CPU是如何读写内存中的数据的，如何维护CPU缓存中的数据一致性。什么是虚拟内存，以及它存在的必要性。...主存储器是由DRAM 实现的，也就是我们常说的内存，在CPU里通常会有L1、L2、L3这样三层高速缓存是用SRAM实现的。...DRAM内存的存取速度：107个CPU时钟周期。...在开头也讲了，访问内存的性能其实很低的，实际上这严重影响了CPU处理性能。 程序所需要使用的指令，都顺序存放在虚拟内存里面。我们执行的指令，也是一条条顺序执行下去的。...CPU； （四）最后来看看为什么需要虚拟内存？
本地启动了一个sshd的容器服务，但该容器经常会被重启导致ssh连接失败，使用kubectl describe pod命令查看改命令发现有容器返回值为137，一般是系统环境原因，且一般为内存不足导致的...19 Nov 2018 14:18:22 +0800 Finished: Tue, 20 Nov 2018 12:14:16 +0800 登陆该容器的node节点，查看系统日志发现sshd申请内存严重超时...，且看到normal ZONE中的free<min，这种情况下会触发内核杀死进程回收内存，可能会导致sshd容器或containerd进程重启。...，也可以查看/proc/buddyinfo文件，查看剩余连续内存的分布，小内存比较多时说明内存碎片化比较严重 附：使用perf进行cpu占用率进行分析 如下代码中，函数AA死循环，预期会占用大量CPU资源...占用率，可以看出用户空间cpu占用率达到了50%，而内核空间很低，可以看出cpu占用率主要在用户态，涉及系统调用比较少 %Cpu(s): 50.0 us, 8.3 sy, 0.0 ni, 41.7
在学校经常听见一些人问，XXX网吧的CPU2.66G！XXX网吧的才2G，有人用2.66G的赛扬与2.0G-2.66G的P4比，这是无知的表现，和他们争是无意义的：）。...CPU缓存： CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。...如研发代号为NV20（正式名称叫做GeForce3）的Nvidia的新一代显示芯片里集成了5700万个晶体管，比Pentium 4处理器（大约是4200万个晶体管）还多，能完成以前由CPU负责处理的所有数据...SDRAM还有86只引脚的128位和54只引脚的64位之分，128位的性能比64位的更好，希望大家也要注意这点。...SDRAM将CPU与RAM通过一个相同的时钟锁在一起，使CPU和RAM能够共享一个时钟周期，以相同的速度同步工作，每一个时钟脉冲的上升沿便开始传递数据，速度比EDO内存提高50%。
在go web中，定位内存/cpu问题（内存泄漏，内存优化）可以这么做。...，Sys指向系统申请的内存。...这样，就能比较容易的发现内存泄漏的情况。...最上面一行是总量，然后是每行代码对应的内存消耗。 多调用几次list深挖，就能找出内存消耗的元凶啦。 查看cpu详情 输入命令 go tool pprof ....从上面的图分析，可以发现cpu的消耗，主要在： GetKafkaJobID（这个函数实际是json的解析）； json.Marshal/UnMarshal http request 搞定收工。
CPU 计算公式 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看命令 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo...| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq...查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 查看CPU信息（型号） cat /proc/cpuinfo | grep name | cut...-f2 -d: | uniq -c 查看内存信息 free -m cat /proc/meminfo
1 下载安装sigar-1.6.4.zip 使用java自带的包获取系统数据，容易找不到包，尤其是内存信息不够准确，所以选择使用sigar获取系统信息。 ... System.out.println("内存总量: " + mem.getTotal() / 1024L + "K av"); // 当前内存使用量 ...System.out.println("当前内存使用量: " + mem.getUsed() / 1024L + "K used"); // 当前内存剩余量 System.out.println...("CPU生产商: " + info.getVendor());// 获得CPU的卖主，如：Intel System.out.println("CPU类别: " + ...("CPU系统使用率: " + CpuPerc.format(cpu.getSys()));// 系统使用率 System.out.println("CPU当前等待率: "
CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图： ? 从图中可以清晰地看出，CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布的。...首先 CPU 在访问内存的时候都需要通过 MMU 把虚拟地址转化为物理地址，然后通过总线访问内存。...MMU 开启后 CPU 看到的所有地址都是虚拟地址，CPU 把这个虚拟地址发给 MMU 后，MMU 会通过页表在页表里查出这个虚拟地址对应的物理地址是什么，从而去访问外面的 DDR（内存条）。...所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存的。...CPU，虚拟地址，页表和物理地址的关系如下图： ? 页表包含每页所在物理内存的基地址，这些基地址与页偏移的组合形成物理地址，就可送交物理单元。
# 使用内存最多的10个进程 ps -aux | sort -k4nr | head -n 10 ps -eo pid,ppid,%mem,%cpu,cmd --sort=-%cpu | head #...使用CPU最多的10个进程 ps -aux | sort -k3nr | head -n 10
只是谷歌方面依然老生常谈地表示，此次更新的新版本大幅减少了内存和 CPU 占用率，速度更快了。 在电脑端上，这一点我们暂且无从感知（如果大家有类似体验可以在评论区告诉我们）。...相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。 点击阅读原文，领取2022最新10000T学习资料
那是我们CPU和外界打交道的触角，每一根都有不同的作用。 ? 通过这些触角，CPU就可以跟内存打交道，获取指令和数据，辛勤的干活啦。 那个年代，条件比较差，能凑合的就凑合，能共用的就共用。...这不，你看祖先CPU的地址总线针脚和数据总线针脚就共用了。 祖先是一个16位的CPU，数据(Data)总线就有16位，一次性可以传输16个比特位。...他们提出了一个虚拟地址的东西，所有程序使用的地址都是一个虚拟的地址，在真正和内存打交道的时候，咱们CPU内部工作人员再给翻译成真实的内存地址，关于这事儿，内存那家伙一直被我们蒙在鼓里。 ?...如果后面谁要访问那个页面，咱们CPU就检查如果有这个标记，就发送一个页错误的中断信号告诉操作系统去把这个页面换回来。 通过我们之间的配合，解决了内存紧张的危机。后来我们把这个技术叫做内存分页交换。...现在 时间过得很快，到了我们这一辈，内存变得更大了，16GB都是小case，32GB也很常见。 除了内存，我们CPU本身也更先进了，别的不说，你光看看咱们现在的引脚数那比先祖们那几辈就不可同日而语。
Linux 查看 cpu、内存等信息 在使用 Linux 系统的过程中，我们经常需要查看系统、资源、网络、进程、用户等方面的信息，查看这些信息的常用命令值得了解和熟悉。...# 查看操作系统版本 (适用于所有的linux，包括Redhat、SuSE、Debian等发行版，但是在debian下要安装lsb) cat /proc/cpuinfo # 查看CPU...# 列出所有USB设备 env # 查看环境变量 2，资源信息查看常用命令如下： free -m # 查看内存使用量和交换区使用量
linux 监控网络IO、磁盘、CPU、内存 CPU：vmstat ，sar –u，top 磁盘IO：iostat –xd，sar –d，top 网络IO：iftop -n，ifstat，dstat –...● %CPU，进程自最近一次刷新以来所占用的CPU时间和总时间的百分比。 ● %MEM，进程使用内存的百分比。 ● VSZ，进程使用的虚拟内存大小，以K为单位。 ...、运行状态进程数、休眠状态进程数、停止状态进程数和僵死状态进程数 Cpu(s)一行：cpu整体统计信息，包括用户态下进程、系统态下进程占用cpu时间比，nice值大于0的进程在用户态下占用cpu时间比，...cpu处于idle状态、wait状态的时间比，以及处理硬中断、软中断的时间比 Mem一行：该行提供了内存统计信息，包括物理内存总量、已用内存、空闲内存以及用作缓冲区的内存量 Swap一行：虚存统计信息，...（默认单位kB） RES: 进程所占物理内存大小（默认单位kB） SHR: 进程所占共享内存大小（默认单位kB） S: 进程的运行状态 %CPU: 采样周期内进程所占cpu百分比 %MEM: 采样周期内进程所占内存百分比
总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep..."physical id"| sort| uniq| wc -l 这个服务器有两个物理CPU # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu...cores"| uniq 每个CPU有16个核 # 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 这个服务器一共有64个逻辑CPU，也就是我们常说的线程数...# 查看CPU信息（型号） cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c # 如何查看Linux 内核 uname -a 也可以使用下面的命令来查看...Linux的内核 cat /proc/version # 查看内存情况 free -m -m会以兆为单位来显示服务器的内存 free -g -g会以g为单位来显示服务器的内存，这台服务器的内存为125GB
CPU高速缓存 cpu高速缓存的由来 在CPU的全部取指令周期中(程序计算),至少需要访问一次存储器(也就是我们所说物理内存上的数据) 通常需要多次访问存储器的取操作数或者保存结果,CPU处理计算的速度明显受限于访问存储器的限制...在一个多核且每核都有对应的缓存的处理器进行读写操作 假设有一个CPU缓存了主内存上的某一段数据,在另一个CPU上需要对该内存段的数据进行写操作,此时在写数据的CPU更新了缓存而其他CPU并没有更新到缓存...高速缓存存在的问题 缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的,各CPU(或CPU核心)间缓存的数据也不是实时同步的,也就是在同一个时间点,各CPU所看到同一个内存地址的数据的值可能是不一致的 指令重排序存在问题...内存屏障指令 写内存屏障,在指令后插入Store Barrier,能让写入缓存中最新的数据更新写入主内存,让其他线程可见.强制写入主内存,这种显示调用,CPU就不会因为性能考虑而去对指令重排 读内存屏障...,在指令前插入Load Barrier,可以让高速缓存中的数据失效,强制从新主内存中加载数据读取主内存内容,让CPU缓存与主内存保持一致,避免缓存导致的一致性问题 完全内存屏障,保障了早于屏障的内存读写操作的结果提交到内存之后
二.关于服务器基本配置 查询服务器的基本配置一般查询操作系统，CPU，内存，硬盘，下面进行逐一讲解。...2.3 内存基本配置查询 名词解释 名词 含义 Mem 内存的使用情况总览表 Swap 虚拟内存。...即可以把数据存放在硬盘上的数据，当物理内存不足时，拿出部分硬盘空间当SWAP分区（虚拟成内存）使用，从而解决内存容量不足的情况。...直观的看，此时free的内存会非常小，但并不代表可##用的内存小，当一个程序需要申请较大的内存时，如果free的内存不够，内核会把部分cached的内存回收，回收的内存再分配给应用程序。...所以#对于linux系统，可用于分配的内存不只是free的内存，还包括cached的内存（其实还包括buffers）。
我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。...但是实际上，单个FPGA的并行度却比CPU要高得多。FPGA的行为是确定性的，用作硬件加速器没有时间片、线程或资源冲突的问题。它始终以完全相同的速度执行一件事。...可以看到，FPGA做这个特定运算速度比CPU块，能帮助加速。 另外，CPU的主频是加过流水线之后的。比如是15级流水线，则第一条指令执行了15个时钟周期后才能出结果。...他指出，假设用FPGA完整实现了CPU，然后再跑软件的话，的确比CPU慢。问题是FPGA不会那么干，它会直指问题本质，解决问题。 例如，有两个数组，其中有256个32位数。...就算CPU主频比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令，就有点这个意思，不过这相当于提供库函数，没那么灵活。 FPGA的并行是真并行，CPU完全没得比。
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