L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace，或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器，CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时，将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的，因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释：有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样，服务器经常是CPU的配置高，硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
根据你的需要，有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解，比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如：硬件虚拟化、AES, MMX
随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。
可运行状态进程：可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程，也就是处于R状态的进程
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载，那么在生产环境中，当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢？
在Linux系统中，有多种方法可以查看CPU占有率，这里介绍几种常用的命令行工具。
在 Android 中 , 出现 动画掉帧 , 页面切换白屏 , 卡顿 , ANR 等情况 , 说明应用该进行 CPU 优化了 , CPU 优化主要是针对 线程 进行优化 , 如将耗时操作从主线程转移到子线程或服务 , 检查是否有线程没有及时关闭的泄漏情况 ;
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
在日益复杂的计算环境中，保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求，如何有效评估系统极限和潜在瓶颈？ 压力测试工具：stress，成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
或者： sudo add-apt-repository ppa:fossfreedom/indicator-sysmonitor && sudo apt update
服务器CPU突然告警，如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载？
在我们项目部署上线的时候，我们是不是会经常去Linux服务器上查查服务器的CPU使用率，或者是运维经常会盯Linux的CPU使用率，发现监控报了60%的一般就会报警了，到了100%那就惨啦，做我开发的我们如果自己程序运行时CPU使用率一直是100%的话，那么，我们加班肯定逃不掉了，更打击我们自己的强大的自尊心。今天我就将我们线上之前有个100%的CPU给大家讲解下，然后教大家怎么去定位然后发现到具体的函数，然后去修改它就行了
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率，我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念，本文我们来做几个案例分析，以便于加深理解。
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
【Android 性能优化】布局渲染优化 ( 过渡绘制 | 自定义控件过渡绘制 | 布局文件层次深 | GPU 过渡绘制调试工具 | 背景过度绘制 ) 讲解的是布局文背景设置 , 导致的 GPU 渲染过程中过度绘制 , 如何调试 GPU 渲染 , 主题背景与布局背景设置造成的过度绘制 , 及推荐处理方案 , 删除主题背景 ;
kB_read/s（Kilobytes read per second）：每秒读取的数据量，单位为KB
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
torch.utils.bottleneck是 调试瓶颈bottleneck时首先用到的工具.它总结了python分析工具与PyTorch自动梯度分析工具在脚本运行中情况.
尽管使用了繁重的系统监控工具，但一个简单的命令可以显示系统上当前的 CPU 和内存使用情况，从而节省您的时间和精力。使用命令方便、轻巧，并且不会占用太多系统资源来显示正在进行的 CPU 和内存负载。在这篇文章中，我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。
在Linux操作系统中，通常采用8个不同的指标来研究Unix / Linux操作系统中的CPU消耗：用户CPU时间（us）、系统CPU时间（sy）、良好的CPU时间（ni）、空闲CPU时间（id）、等待CPU时间（wa）、硬件中断CPU时间（hi），软件中断CPU时间（si），被盗CPU时间（st）。在本文中，我们主要对“用户CPU时间”进行解析。
概述 什么是性能？ 性能最通俗的衡量指标就是“时间”，CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比，磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比，当CPU使用率100%时，意味着有部分请求来不及计算，响应时间
导言：运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外，还得对服务器的性能进行优化，让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟（simon）在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
top 命令重要指标：load average，表示任务队列的平均长度（1分钟、5分钟、15分钟前到现在平均值）。
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
在计算机性能调试领域里 profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。
一台机器，CPU100%，如何找到相关服务，如何定位问题代码，今天简单分享下思路。
在计算机科学体系中，垃圾收集（GC）是一种自动内存管理的形式。垃圾收集器，也称为收集器，会尝试回收程序不再使用的对象所占用的内存空间。由于对象是使用 new 运算符动态分配的，因此程序员需要确保这些对象在不再使用时被销毁并释放内存，以便将内存用于以后的重新分配。
在互联网软件开发过程中，我们难免会遇到一些bug和性能问题。其中，由于误操作、设计错误或者代码缺陷而导致的死循环问题是开发人员最常见的头疼问题之一。当死循环出现时，CPU会持续消耗大量计算资源，导致系统负载飙升，甚至可能导致服务器崩溃。本篇博客将介绍JVM参数配置、常用调试工具、分区和类加载等相关技术，帮助解决这类问题。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数，默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
作者：jasonzxpan，腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题，排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务，最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示，其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载，发现 1 分钟平均负载有高有低，波动明显。说明
上篇文章写完后，性能调优｜成都核酸系统篇 收到了一些夸赞，让我有继续写下去的动力；
很多人感冒发烧的时候，往往会模仿神农氏尝百草的路子：先尝尝抗病毒的药，再试试抗细菌的药，甭管家里有什么药挨个试，什么中药西药，瞎猫总会碰上死耗子，如此做法自然是不可取的，正确的做法应该是去医院验个血，确诊后再对症下药。
功能问题，通过日志，单步调试相对比较好定位。 性能问题，例如线上服务器CPU100%，如何找到相关服务，如何定位问题代码，更考验技术人的功底。 58到家架构部，运维部，58速运技术部联合进行了一次线上服务CPU问题排查实战演练，同学们反馈有收获，特将实战演练的试题和答案公布出来，希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了若干tomcat实例，即若干垂直切分的Java站点服务，以及若干Java微服务，突然收到运维的CPU异常告警。 问：如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导
有时候会遇到一些疑难杂症，并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累，并且有些问题涉及到的领域非常广，才能定位到问题。所以，分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具，那将是事半功倍，能够帮助大家快速定位问题，节省大家很多时间做更深入的事情。
问：如何定位是哪个服务进程导致CPU过载，哪个线程导致CPU过载，哪段代码导致CPU过载？
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：
本文将为各位工程师演示全志T507-H工业评估板（TLT507-EVM）基于IgH EtherCAT控制伺服电机方法，生动说明Linux-RT + Igh EtherCAT的强大之处！
KVM虚拟化学习总结之简介 1、虚拟化分为：全虚拟化和半虚拟化，需要CPU的支持。 2、全虚拟化：不需要做任何配置，让用户觉得就是一台真实的服务器 3、半虚拟机化：需要用户配置，有点麻烦。 4、KVM 仅仅是 Linux 内核的一个模块。管理和创建完整的 KVM 虚拟机，需要更多的辅助工具。 5、与Xen相比较，KVM就简化的多了。它不需要重新编译内核，也不需要对当前kernel做任何修改，它只是几个可以动态加载的.ko模块。它结构更加精简、代码量更小。所以，出错的可能性更小。并且在某些方面，性能比Xen更
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
top、iostat、pidstat、ps、vmstat、netstat、sar等。
在Android项目开发工程中，功能开发只是其中的一部分，更多的时候是优化，优化除了个人的良好习惯，往往还需要借助第三方工具。本文罗列Android优化过程中的一些常用工具借助这些工具，可以很方便的帮助我们进行性能的分析，进而进行产品的优化。Android应用优化主要从页面优化，内存优化，电量优化，GPU优化和网络优化等方面着手，涉及的知识也比较广泛，下面是优化的一些常见工具。
正如之前文章讲过：在 Unix / Linux 体系中，常常使用“用户” CPU 时间（us）、“系统” CPU 时间（sy）、“良好”的 CPU 时间（ni）、“空闲” CPU 时间（id）、“等待”CPU 时间（wa）、“硬件中断” CPU 时间（hi）、“软件中断” CPU 时间（si）以及“被盗” CPU 时间（st）等 8 个不同的指标来评判操作系统的 CPU 资源使用情况。
在企业应用中，除了经常会用到企业级的性能监控和告警工具（如nagios、zabbix、Prometheus），还会在服务器设备出现性能问题时，可以通过部署一些可以进行性能回溯和追踪的性能分析工具，便于在主机hang死或挂机时，定位主机各项指标是否过载，也可以定位到具体是哪些程序引发了性能瓶颈。
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