在较高的Linux版本上,支持了watermark_scale_factor参数(完整路径/proc/sys/vm/watermark_scale_factor)调整,这个数值可以比较有效的控制内存回收。
在前面几期专题中,我们从RDMA讲起,引入了INT(带内遥测)作为高精度实时质量检测的手段;ERSPAN精准检测关键报文丢包;gRPC监测网络设备控制平面信息等。通过这些手段,我们可以收集网络中的时延、抖动、丢包等转发平面外部信息;交换芯片计数、缓存使用量、拥塞程度等转发平面内部信息;以及路由转发表项、温度环境等控制平面信息。
本文补充校正一些Linux内核开发者关于GFP_ATOMIC的认知不完整的地方,阐述GFP_ATOMIC与free内存watermark的关系,并明确什么时候应该用GFP_ATOMIC申请内存。目录:
本文讨论的 swap基于Linux4.4内核代码 。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。
蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 云原生场景,相比于传统的 IDC 场景,业务更加复杂多样,而原生 Linux kernel 在面对云原生的各种复杂场景时,时常显得有些力不从心。本文基于腾讯云原生场景中的实际案例,展现针对类似问题的一些排查思路,并希望借此透视 Linux kernel 的相关底层逻辑以及可能的优化方向。 背景 腾讯云客户某关键业务容器所在节点,偶发 CPU sys (内核
Linux的swap相关部分代码从2.6早期版本到现在的4.6版本在细节之处已经有不少变化。本文讨论的swap基于Linux 4.4内核代码。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。希望本文能让读者了解Linux对swap的使用大概是什么样子。阅读完本文,应该可以帮你解决以下问题:
" 首选内存区域 “ 在特定情况下 从 ” 备用内存区域 “ 借用物理内存 , 该 " 特定情况 " 与 ” 区域水线 " 有关 ;
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存管理》中,笔者详细的为大家介绍了 Linux 内核如何对物理内存进行管理以及相关的一些内核数据结构。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
《全民K歌内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K歌内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K歌内存篇3——native内存分析与监控》 一、背景 在2020年的上半年,我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多,这些问题严重影响用户体验。观察Crash监控平台发现Crash率也在逐步升高,其中Native层的Top1的crash堆栈信息如下: 这个Crash在整体的crash中占比很大,通过这个堆栈信息,发现并没有明显的指向哪个业务代码。此时,把发生Crash时的内存信息上报到后台,分析发现:Cra
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
使用 水线位 分配内存 , 相关源码定义在 Linux 内核源码的 linux-4.12\mm\internal.h#475 位置 ;
上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了 区域水线概念 , 本篇博客中开始分析 根据水线 进行 水位控制 的机制 ;
本文主要讲述了智能制造和工业4.0的发展趋势,以及鼎捷软件主办的合肥场“软件定义智能+制造---企业智能转型与价值创造新路径”的活动,旨在帮助企业抓住产业互联网时代的契机,通过智能制造实现转型升级。鼎捷软件作为智能制造的整合者和规划者,通过智能车间数字化改造,实践降本增效。同时,利用大数据和云计算等技术,实现智能制造的智能化和自动化,从而提高生产效率,降低成本。
(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标,你可以理解为让计算机“跑得更快”。
玄铁RISC-V系列处理器采用自研技术,覆盖从低功耗到高性能的各类场景,支持AliOS、FreeRTOS、RT-Thread、Linux、Android等操作系统,并已成功应用于微控制器、工业控制、智能家电、智能电网、图像处理、人工智能、多媒体和汽车电子等领域。
手机淘宝在双十一等大促期间承载着非常多且复杂的业务,众多玩法将手淘变成购物+游戏+小视频+直播+浏览器综合在一起的超级APP,如何保证这个超级APP能够快速且稳定运行?
Tech 导读 本文是线上问题处理案例分析,旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。本文讲述了从垃圾回收耗时过长的表象,逐步定位到数据库连接池保活问题的全过程,并对其中用到的一些知识点进行了总结。
本文中若有任何疏漏错误,有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
我是CPU, 他们都叫我阿甘, 因为我和《阿甘正传》里的阿甘一样, 有点傻里傻气的。
上篇我们讲述了 Query Engine Optimizer 部分的内容,在本文我们讲解下 Query Engine 剩下的 Scheduler 和 Executor 部分。
线程:顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程
前面我们利用 Kubernetes 提供的弹性,在 Kubernetes 上动态创建 Jenkins Slave,本文主要是对 Jenkins 进行大规模构建的压力测试。
The errors are usually caused by OS system call error or OS configuration issue 。
https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water/
内存屏障 , 又称为 " 屏障指令 " , 用于保证 " 编译器 “ 或 ” CPU “ 访问内存时 , 保证 按照顺序执行 , 即 ” 内存屏障 之前 “ 的指令 与 ” 内存屏障 之后 " 的指令 不会犹豫 编译器 和 CPU 优化导致 顺序混乱 ;
当涉及到批量采购和物流管理时,很多零售商都会使用两种类型的采购订单:Drop Shipment PO和Replenishment PO。这两种订单类型在实践中有很大的差异和优势,而对于那些正在考虑使用它们的零售商,了解它们之间的差异非常重要。在本文中着重介绍Drop Shipment PO和Replenishment PO以及优缺点。
可以采用双指针解法,一个可以存水的区域水平线必然是这个区域左边或者右边,从左边数定义left指针确定一个边,遇到比left高的则表明这是一个可以存水的区域。
" 处理器内存屏障 “ 针对 ” CPU " 之间的内存访问乱序 和 CPU 访问外设乱序 问题 ;
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
当系统内核初始化完毕后,使用页分配器管理物理页,当使用的页分配器是伙伴分配器,伙伴分配器的特点是算法简单且高效,支持内存节点和区域,为了预防内存碎片,把物理内存根据可移动性分组,针对分配单页做了性能优化,为了减少处理器的锁竞争,在内存区域增加1个每处理器页集合。
第一次听到RISC-V这个词大概是两年前,当时觉得它也就是和MIPS这些CPU架构没什么区别,因此也就不以为然了。直到去年,RISC-V这个词开始频繁地出现在微信和其他网站上,此时我再也不能无动于衷了,于是开始在网上搜索有关它的资料,开始知道有SiFive这个网站,知道SiFive出了好几款RISC-V的开发板。可是最便宜的那一块开发板都要700多RMB,最后还是忍痛出手了一块。由于平时上班比较忙,所以玩这块板子的时间并不多,也就是晚上下班后和周末玩玩,自己照着芯片手册写了几个例程在板子上跑跑而已。
一、背景 2020年K歌安卓的白屏反馈和top crash在逐渐恶化,深入分析后,这两个问题的原因都指向了内存不足,我们通过脚本压测直播、歌房等核心场景复现了问题,也实锤了我们的猜想,确定是内存、线程、fd等资源耗尽,app开始出现各种异常。当前需求的性能测试主要依赖我们测试同学的人工覆盖,在K歌需求飞速迭代的情况下,人工性能测试的发现问题能力出现了瓶颈: 测试人力有限,只能覆盖小部分的需求,大量的需求未经过严格的性能测试,可能会带着内存问题发布到外网; 测试场景不足,无法反映外网海量用户的复杂情况,很难
NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统,实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。它集成了可扩展的平台软件、现代化的人工智能堆栈、灵活的微服务和API、ROS包以及特定应用的人工智能工作流程。在本次讲座中,您将学习到使用新升级的NVIDIA Jetson软件堆栈加快开发视觉人工智能和工业机器人应用的技能。
1、 内存访问操作/指令执行操作的乱序:假设每个CPU都分别运行着一个会触发内存访问操作的程序。那么对于这样一个CPU,其内存访问顺序是非常松散的,在保证程序上下文逻辑关系的前提下,CPU可能乱序执行内存操作。此外,编译器也可以将它输出的指令安排成任何它喜欢的顺序,只要保证不影响程序表面的执行逻辑。这里就涉及到了两次可能发生指令重排的情况:一个是编译的时候,由编译原理的知识知道,编译器会对代码进行优化,这一步就涉及到指令重排,当然,编译完成之后的目标代码中指令的顺序就是确定的,不同线程执行该代码的顺序是一样的;另一个就是CPU在执行具体的指令的时候,也会因为计算机当前的状态(比如寄存器的占用情况、ALU的使用情况,cup缓存层的存在等原因)的不同导致指令最终的执行顺序发生变化(实际上,cpu本身并不会对指令进行重排,它本身是按照编译后的顺序来执行指令的,只是由于执行不同的指令需要的时间长短不同,以及缓存层的存在,再加上CPU执行指令的流水线并不是串行化等因素,那么就有可能出现排在靠前位置的指令还没执行完,而排在靠后的指令已经执行完了的情况,这一情况就是所谓的CPU执行指令的乱序,具体原因后面会更详细地解释),尽管这个变化可能不影响最终结果的正确性。
电子计算机与信息技术是最近几十年人类科技发展最快的领域,无可争议地改变了每个人的生活:从生活方式到战争方式,从烹饪方式到国家治理方式,都被计算机和信息技术彻底地改变了。如果说核武器彻底改变了国与国之间相处的模式,那么计算机与信息技术则彻底改变了人类这个物种本身,人类的进化也进入了一个新的阶段。
收到反馈后,开发同学在TME的火眼APM平台上根据用户id进行搜索判断,是否有共性的Crash堆栈。将所用的用户都检索了后发现,并没有相关的堆栈信息。
__alloc_pages_nodemask 函数 定义在 Linux 内核源码的 linux-4.12\mm\page_alloc.c#4003 位置 , 函数原型如下 :
去年11月,我写了一篇关于使用自动机器学习来进行AI民主化(democratization)的文章(见下面链接)。
本文介绍了在零售商工作的数据科学家、项目经理和业务主管利用自动机器学习和Azure机器学习服务来减少产品库存过剩的具体过程。
线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程
上一篇文章中我们做了一个除法的程序,其实现原理是不断使用减法当检测到0或者负数时停止。但是这种方式需要很多个时钟周期才能完成(13个周期,每次发一个时钟周期CPU去取一次指令执行【取指令,解码,执行】),特别低效。
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中,笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现:
一、业务实时响应 实时库存管理 •实时库存处理过程与可视化 •能够获得更小/更短的库存管理颗粒度 •降低了库存水平/安全库存水平 •各种灵活与实时的库存多维度分析 实时MRP运算 •实时MRP运算,
批量大小Lot size是SAP ERP系统中MRP运算时用来计算计划订单/采购申请的数量的一个程序配置。物料主数据中MRP 1的批量大小,就是为物料确定一个计算获取数量的程序,以确定该物料在进行MRP运算时计算数量的算法。
升级core-2过程中,高风险节点core-5(内存水位解决临界值)发生宕机,造成业务写入抛错, core-5宕机恢复流程完成,hbase服务恢复,Flink任务Failover后自动消费积压的kafka数据。
用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求,可能吗?也许不能,但直到最近,这已成为现实。
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