最近Rust For Linux的项目,随着Rust的火爆也开始逐渐升温,但是谷歌的强烈支持以及rCore OS、Redox等各种Rust操作系统项目的经验积累,Rust想进入到Linux的真正核心,也还是有很长的路要走,之前笔者已经撰文对于Rust在汇编支持、panic和alloc等系统操作等方面的问题进行过简要说明了。这里再对于Rust进入到Linux内核的最大拦路虎-也就是内存模型方面的问题,做一下介绍。
如何保证一个进程或线程能安全稳定地把一段消息发送到另一个进程和线程,甚至是另一台机器的进程或线程,再或是要通过代理转发到另一个进程或线程,一直是一个比较麻烦的问题。
也就常说的单生产者-单消费者 的ringbuffer, 限制就是只能一个读线程(消费者),一个写进程(生产者)。
开发过程中,对于多线程多进程的并发和并行的几乎是编程不可避免的事情,特别在涉及对于数据进行修改或者添加的时候。这个时候就需要锁的出现,锁有多种类型,互斥锁,自旋锁。除了锁之外,我们还定义了原子操作,当然如果探究本质的话,原子操作也是有锁的,只不过是对汇编的操作锁。
非池化/池化内存如何分配的?该撸这块了,奈何到处都在调用PlatformDependent类的方法,要不各种判断,要不分配堆外内存。反正到处都能看到它,得,索性先把这个撸一把。PlatformDependent又依赖了PlatformDependent0,那就一层一层剥好了。
RCU是Linux 2.6内核系统新的锁机制 RCU(Read-Copy Update)。参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/
有一个很多人也许都不是很清楚的问题:i++或++i是一个原子操作吗?在上一节,其实已经提到了,在SMP(对称多处理器)上,即使是单条递减汇编指令,其原子性也是不能保证的。那么在单处理机系统中呢?
1. 引言 现代计算机,即使很小的智能机亦或者平板电脑,都是一个多核(多CPU)处理设备,如何充分利用多核CPU资源,以达到单机性能的极大化成为我们码农进行软件开发的痛点和难点。在多核服务器中,采用多进程或多线程来并行处理任务,俨然成为了大家性能调优的标准解决方案。多进程(多线程)的并行编程方式,必然要面对共享数据的访问问题,如何并发、高效、安全地访问共享数据资源,成为并行编程的一个重点和难点。 传统的共享数据访问方式是采用同步原语(临界区、锁、条件变量等)来达到共享数据的安全访问,然而,同步恰恰和
一、 引入 随着TIG阿基米德平台全面应用。组成京东容器生态技术栈的分布式域名解析服务ContainerDNS(go版https://github.com/tiglabs/containerdns )全量生产环境应用,承载着每天百亿的访问量,单实例峰值每秒请求达到15W QPS,已经接近ContainerDNS的性能极限(17W QPS)。为了更好的提高系统的并发服务,对ContainerDNS 的优化也势在必行。 本文对ContainerDNS性能优化思考和技术实践历程,希望对业内在容器领域和域名解析方
Postgresql中的大锁很多,其中ProcArrayLock和XactSLRULock使用了无锁队列优化(PG中XID的分发也可以用这种机制优化,高压场景下效果不错)。
关于无锁队列的实现,网上有很多文章,虽然本文可能和那些文章有所重复,但是我还是想以我自己的方式把这些文章中的重要的知识点串起来和大家讲一讲这个技术。下面开始正文。
一个程序员在没有成长成为架构师之前,几乎都要跟 Bug为伴,程序员有很多时间都是花在了查找各种 Bug上。
活锁、死锁本质上是一样的,原因是在获取临界区资源时,并发多个进程/线程声明资源占用(加锁)的顺序不一致,死锁是加不上就死等,活锁是加不上就放开已获得的资源重试,其实单机场景活锁不太常见。举个例子资源A和B,进程P1和P2,
作者:juliatliu,腾讯 PCG 运营开发工程师 一、无锁队列用在什么样的场景? 当需要处理的数据非常多,比如行情数据,一秒处理非常多的数据的时候,可以考虑用无锁队列。但是如果一秒只需要处理几百或者几千的数据,是没有必要考虑用无锁队列的。用互斥锁就能解决问题,数据量相对少的时候互斥锁与无锁队列之间差别并不是很明显。 二、为什么要用无锁队列? 有锁队列会有哪些问题? 1、Cache 的损坏,在线程间频繁切换的时候会导致 Cache 中数据的丢失; CPU 的运行速度比主存快 N 倍,所以大量的处理器时间
/*是old_val, reg替换为new_val,返回为true;否则返回为false*/
说到无锁,其实就是用cas,不过我在百度上搜java实现无锁队列的文章其实不多,所以自己用cas和volatile实现一下,线程安全那是必须的。
对比两脚本的执行结果,lock-free是明显优于spin-lock的。接着从程序代码的差异上分析,lock-free在一条语句上(atomic_compare_exchange_weak(&count, &val, val+1))完成了修改,而spin-lock则是“持有锁》修改值〉释放锁”。它们之间的差异可以由下两图体现:
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。
(1)队列的大小(m_lMaxQueueSize)应该足够的大,避免处理不过来时,找半天找不到空位置。
Disruptor是LMAX公司开源的一个高效的内存无锁队列。这两天看了一下相关的设计文档和博客,下面尝试进行一下总结。 第一部分。引子 谈到并发程序设计,有几个概念是避免不了的。 1.锁:锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的。内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,等待锁的线程会被挂起直至锁释放。在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失。用户态的锁虽然避免了这些问题,但是其实它们只是在没有真实的竞争时才有效。下面是一个计数实验中不加锁、使用锁、使用CA
上一篇文章中,我们介绍了 Log4j2 异步日志的实现 -- AsyncAppender:
我们可以保证打印的global一定是2*20000000吗?答案是否定的。那为什么呢?
曾经有个人,问我对无锁队列的实现是怎么想的。我想了一会儿,还是纳闷儿,无锁,也能做消息队列吗?然后他让我回去好好查查。没错,他就是面试官。
1.普通队列:先进先出。 2.带优先级的:(优先队列:本质上是二叉树)按照顺序进,出队列的时候出优先级最高的元素,如果优先级相同,再按照先进先出的方式。 3.带类型的:业务上的类型,与具体场景密切相关,入队列按照原来的顺序入,出队列按照类型取数据,相同类型元素再先进先出。 4.阻塞队列:线程安全版本队列(当队列为空,再去取元素就会发生阻塞;当队列为满,再去插入元素也会发生阻塞) 5.无锁队列:线程安全版本队列,不用管锁就能保证线程安全。
相对传统的基于内核的网络数据处理,dpdk 对从内核层到用户层的网络数据流程进行了重大突破,我们先看看传统的数据流程和 dpdk 中的网络流程有什么不同。
lock free (中文一般叫“无锁”,一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。
无锁编程,即通过CAS原子操作去控制线程的同步。如果你还不知道什么使CAS原子操作,建议先去查看相关资料,这一方面的资料网络上有很多。
上来先推荐一本书,《计算机体系结构:量化研究方法(第五版)》,英文能力比较好的建议阅读原版。
高性能和高并发,听着就有点类似,并且他们还经常一起提及,比如提高我们的并发性能,显然,高性能可以提高我们的并发,但是细化来看,他们是有区别的,他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑,更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机(单实例)有更好的性能,然后再从整个系统层面来拥有更好的性能;高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
numpy-ml 是一个使用 NumPy 实现的机器学习算法集合,尽管效率不高但相对易读。该项目的主要功能包括提供各种模型和工具函数来支持机器学习任务。
今天我们来研究学习一下AbstractQueuedSynchronizer类的相关原理,java.util.concurrent包中很多类都依赖于这个类所提供队列式同步器,比如说常用的ReentranLock,Semaphore和CountDownLatch等。
作者 | CloudWeGo Rust Team GitHub | https://github.com/bytedance/monoio 一、概述 尽管 Tokio 目前已经是 Rust 异步运行时的事实标准,但要实现极致性能的网络中间件还有一定距离。为了这个目标,CloudWeGo Rust Team 探索基于 io-uring 为 Rust 提供异步支持,并在此基础上研发通用网关。 本文包括以下内容: 介绍 Rust 异步 Runtime; Monoio 的一些设计精要; Runtime 对
本文整理了Single Producer/Consumer lock free Queue step by step这篇文章里头关于高性能的SPSC无锁队列使用遵循的四个原则:
本文讲述了一位技术编辑人员,在接手技术社区运营工作后,如何通过一系列技术工具、资源、人力投入,将社区内容质量和活跃度提升至新的高度。作者通过具体实例,介绍了如何利用技术提升社区运营效率,并实现用户留存和转化率。
转载自 https://blog.csdn.net/AJ1101/article/details/81711812
最近想解决下MyCat开统计后TPS吞吐量总上不去的问题,于是想起了Disruptor这个东西。之前想研究过,但是,由于当时并不太需要,而且感觉官方示例比较怪异,就是知道他比较快,没有想用。现在捡起来好好研究下。 首先,推荐大家并发编程网的Disruptor译文. 官网的翻译,翻译的不错,从硬件到软件,谈了Disruptor相对于传统阻塞队列的优化。这里主要针对源代码谈实现和应用。 首先,先拿一张图看一下Disruptor的主要元素:
Disruptor 是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题,因其出色的性能表现获得 2011 Duke’s 程序框架创新奖。
本文部分是我曾经的手稿,今天在草稿箱里面发现,居然没发出去。。。。。 部分是别的大佬的(下面那些实践方案)。
并发编程中,锁带解决了安全问题,同时也带来了性能问题,因为锁让并发处理变成了串行操作,所以如无必要,尽量不要显式使用锁。
作 者 jacowu 腾讯后台开发 高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 Seastar是一个优秀的c++网络框架,代码量低,注释详细,可读性高,在一些基础部门已经开始应用。框架之中有很多美的地方值得我们学习,本文主要介绍了Seastar框架的代码之美和一些关键特性。 对于代码之美是站在C++程序员的角度来看的,比如haskell程序员看到这样的代码,也许会感叹:“Pieceofsh**!”。 学习不同的语言,不同的框架,用不同的方法解决问题,可以
1、面试跑不掉。现在只要面试Java相关的岗位,肯定或多或少会会涉及JDK源码相关的问题。
1999年2月10日,腾讯QQ横空出世。光阴荏苒,那个在你屏幕右下角频频闪动的企鹅已经度过了18个年头。随着QQ一同成长的你,还记得它最初的摸样吗?
DLVS诞生之初 在SLB这块,京东用户接入系统提供四层负载均衡服务和应用层负载均衡服务,对于公网流量接入部分,和很多公司一样采用的是四层和应用层负载相结合的架构,利用四层负载来实现应用层的水平扩展。四层负载在JFE 1.0版本中使用开源的LVS实现,考虑单机性能的问题,使用了DR模式和集群部署方式,并将LVS和应用层负载按照服务单元进行部署。这种模式在中等规模的业务场景运行良好,随着业务的不断增长,单业务QPS超过200万,以及全站HTTPS改造要求SSL在SLB上完成卸载,应用层负载集群规模将不断扩大,
秋招已经结束一段时间,是该总结一下了。 经过无数次的纠结,还是决定去互联网公司修修福报:( 往年的秋招都是金九银十嘛,但是今年由于疫情的影响,互联网公司的秋招貌似比往年提前了一些。一些公司从六月底七月初就已经开始了提前批的招聘。 我在秋招中全是投的北京的Cpp后台开发岗位,虽然自己学习计划上的好多东西还没来得及学,但秋招过程也不算太艰难,有幸在九月初拿到了百度提前批和快手两家的offer,在这之后感觉该面的公司也都面了,就没再继续投递简历,省出一些时间来学习了。
因个人开发需要音频处理,笔者在搜索相关工具时,发现了一个很新的实时音频 crate:basedrop,目前 github 星星数 20 左右。在对 basedrop 浅显实践后,感觉此 crate 非常棒,因此分享。
多线程编程是多CPU系统在中应用最广泛的一种编程方式,在传统的多线程编程中,多线程之间一般用各种锁的机制来保证正确的对共享资源(share resources)进行访问和操作。
锁是高性能程序的杀手,但是为了保证数据的一致性,在多线程的应用环境下又不得不加锁。但是在某些特殊的场景下, 是可以通过优化数据结构来达到无锁的目的。那么我们就来看一下如何实现一个无锁队列。 队列:众所周知,就是先进先出。 出队列的时候从队列头取出一个结点;入队列的时候,将结点添加到队列尾部。当多线程同时操作一个队列读写时,显然就需要加锁。但是在单读单写的这种多线程应用时,是可以做到无锁的。直接上代码 #ifndef _QUEUE_H_ #define _QUEUE_H_ template<class T>
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