linux中cgroup是用于进程资源限制的重要技术，cgroup的命令众多，见之前文章 推荐！两个有用的运维工具nsenter+cgroup（一） 说明，本文用一个例子讲解操作cgroup的5个常用命令，分别为cgcreate、cgset、cgexec、 cgclassify、cgdelete。
容器和虚机都可以运行在Linux操作系统上，他们的不同是虚机是一个靠硬件技术虚拟出来的一个真实的操作系统环境，里面包含了ghost os，而容器只是操作系统上的一个进程，它只是模拟了操作系统的环境，进行自我管理。
一、背景 近日在客户系统运维中发现，有系统在定时脚本执行期间会将Linux系统CPU利用率跑满，导致其他服务受到影响，故查阅资料发现有大神写的CPU利用率限制程序。 地址：CPU Usage Limiter for Linux 根据此编写脚本，配合定时任务放置在服务器上，达到限制程序CPU情况，可根据自己系统CPU核心数进行参数配置，会记录CPU超过阀值的日志，可供后期进行查看分析。 二、脚本 GIT地址:cpulimit.sh #!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys
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说明：我们手上经常有很多廉价的VPS，有时候使用某些软件应用的时候，会出现CPU跑满的情况，而长时间跑满会被VPS商家停掉，所以这里我们需要想办法来限制进程CPU使用率，这里就说个教程。
说明 ：我们手上经常有很多廉价的 VPS，有时候使用某些软件应用的时候，会出现 CPU 跑满的情况，而长时间跑满会被 VPS 商家停掉，所以这里我们需要想办法来限制进程 CPU 使用率，这里就说个教程。
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来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
https://winaero.com/how-to-create-100-cpu-load-in-linux/ 一招跑满 cpu。 关于 yes 的用法，参考 help 文档。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
轻量应用服务器和传统云服务器有很多不同，也有一些相同，至少在服务器性能评价上可以说一模一样。服务器的性能涵盖多种多样，最基本的我们知道有：CPU性能、I/O性能、网络速度、带宽等方面。这篇文章教大家用简单的几个脚本，实现对轻量应用服务器的多角度测评。
如果是1颗CPU的压测，建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
新购买VPS云服务器后常用VPS测试脚本代码：跑分看看你的VPS综合性能。综合测试VPS硬件信息、CPU，核cores，CPU性能跑分，内存，硬盘大小，硬盘I/O speed、speedtest，国内国外下载速度Download Speed和网络延迟，Trace去程回程路由，一键开启BBR等等的测试脚本。测试完之后大家就会对自己的VPS小鸡有个底呢，知道是个什么样的货色。 测试脚本用到的软件：Xshell安装使用教程
1、登录Terminal，执行：cat /proc/cpuinfo，就会显示出主机的CPU详细参数，如内核、频率、型号等等，以下是我Linux 系统主机的CPU：
博主也是撸到了宝塔送的满829-828券，嫖了一台广州轻量来玩，下面是测评数据。 VPS性能： ---------------------------------------------------------------------- CPU Model : AMD EPYC 7K62 48-Core Processor CPU Cores : 1 CPU Frequency : 2595.124 MHz CPU Cache
1. Requests per second（RPS）：Nginx 每秒处理的请求数（也就是 QPS）。
一直在忙,之前一直怀疑机器中马,kswapd0这个进程4核心CPU24小时跑满单核心,简单排查无果,看了
Minix 是一位教授为了方便授课，所以购买了一个 Unix 操作系统， 仿照着 Unix 开发了自己的操作系统 Minix ，并且公开源代码。但是这位教授不打算商业化，也不打算更新，没接受任何更新，因为它的目的仅仅是授课。Linus 在 1991 年开发了 Linux。 Linux 依然开源免费，且不断更新。 Minix 和 Linux 以前流行都很广，但是 Minix 不更新，所以 Linux 影响力比较强大。 Linux 在服务器端占有率十分高，因为它安全稳定。字符界面也比图形界面在速度和安全方便更加强。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
• Inactive = Inactive(anon) + Inactive(file)
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
从拿到Z423的那一刻起，我一直在想，怎么才能榨干它的全部性能呢？仅仅是用来跑一些docker项目嘛？这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式，那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年，而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu，如果用来画图会是什么效果呢？
那些不能铭记过去的人注定要重蹈覆辙。你还记得当年用Windows隐藏文件夹藏片吗？ 作为一个屌丝，虚拟化技术确实意义非常重大。这个最显著的作用显然就是藏片，作为一个程序员，如果还用Windows文件隐藏功能来藏片，这实在是污辱自己和女朋友的智商，让广大码农抬不起头来做人。最早可以帮你实质藏片的手段来自VMware。 VMware这个名字就是一种牛逼，VM就是virtual machine，ware是取自Software中的ware，1999年VMware发布了它的第一款产品VMware Workstation，在那个赛扬333和白衣飘飘的时代。
使用stress-ng是一个 Linux 系统压力测试工具，模拟进程平均负载升高的场景。
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题，还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
在日常工作中，发现 MySQL 的状态不太对劲的时候，一般都会看看监控指标，很多时候会看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系，对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因，也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
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NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
作为学术界的fast follow，RoseTTAfold以其占用的资源有限以及预测蛋白复合物而占据了一定的优势。
cpu跑满时去远程，可能远程上了，但是非常卡（黑屏或远程不稳定），或者直接在远程过程中卡loading转圈死循环
这两天看到几台服务器比较异常，平常流量跑满，突然就没有了流量，TCP 连接也没了。于是登录上服务器查看，首先想重启 nginx 服务，结果报错，大致意思就是磁盘空间已满。通过 df -h 命令查看，发现各个分区还有很充足的空间，然后 df -i 一看，发现分区 inode 已经满了。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
1.PREEMPT-RT：PREEMPT-RT是一个基于Linux内核的实时补丁，也被称为Real-Time（RT）补丁。它通过增加内核的可抢占性，使得Linux内核能够实现实时性能。PREEMPT-RT补丁提供了可配置的实时选项，可以根据应用程序的需求进行调整。这个版本跟内核的版本匹配很细致，几乎每一个内核的小版本都有配套的补丁。
Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
本章内容将讲解 Docker 虚拟化、虚拟化本质、namespace、cgroups。
Livekit 是今年开源的一个全栈的RTC解决方案，包括各种版本的sdk以及开箱即用服务端。之所以引起我的关注是这个开源项目背后的团队以及运作方式，相比于其他的WebRTC相关的开源项目，Livekit是由全职的团队在做开源，并且拿到了700w$的融资， 相比于数据库领域火热的开源商业化，这把火也烧到的RTC 基础设施领域。某种意义上也说明了RTC领域越来越成熟，越来越被大家关注。抛开RTC开源商业化之外，livekit本身的设计也有一些可取之处，后面会详细介绍。
PS:推荐大家用我的脚本，并且使用Debian服务器搭建。毕竟我的脚本可视化管理+持续更新
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
其实这个项目背后的故事还有很多，我安排给一个萌新负责跑这个流程。因为确实超级简单，我写了一个脚本，文件名是 run-cellranger.sh ，内容如下所示 :
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
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