CPUSpeed for Linux adjusts the CPU speed dynamically based on the demand for processing power.Disable it unless you are using a laptop
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们,作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
MIC卡本身自带了一个简化的linux系统, 因此在安装了MIC卡的系统中, MIC既可以和CPU协同工作(使用offload), 也可以独立工作(native模式), 我们这里主要使用的是MIC和CPU协同工作的模式.
腾讯云CVM云服务器配置如何选择?小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水,今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法:
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
2011 年 10 月,big.LITTLE 一经推出就成为了全球第一的应用于手机市场的异构处理技术。该技术的架构包括一个高性能“大”(big)CPU 集群和一个高效率“小”(LITTLE)CPU 集群,它们之间通过一致互联实现连接。在该架构上运行的软件(全局任务调度)可以将正确的应用程序任务调度到正确的CPU上。
将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提升 Cilium 的网络性能. 具体调优项包括不限于:
针对海量的网络流量,转发性能是我们最关键的一个方面,那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方。
本章节介绍的是一款面向四层网关(如四层负载均衡,L4-LB)的高性能的压测工具dperf。该工具目前已经在github上开源,是一款高性能的压测工具:
Kafka 的高性能设计可以说是全方位的,从 Prodcuer 、到 Broker、再到 Consumer,Kafka 在掏空心思地优化每一个细节,最终才做到了这样的极致性能。
针对海量的网络流量,转发性能是我们最关键的一个方面,那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方,今天邀请了后台开发同学童琳和郑胜利来和大家一起谈谈。 一、引言 随着互联网的高速发展,内容量的提升以及对内容智能的需求、云产业的快速突起,作为互联网的计算基石服务器的形态以及使用成为了炙手可热的话题,全球各家大型互联网公司都持续的在服务器平台上有非常大的动作,譬如facebook的OCP等,而整个服务器的生态链也得到了促进和发展。随着服务器硬件性能的提升和网络硬件的开放,传统PC机的处理性能甚者可
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项,但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位,在过去的几年里,英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一,同时在深度学习算法的改进上,英特尔也做了一些努力。 近日,在美国旧金山举行的IDF16大会上,与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
随着云计算产业的异军突起,网络技术的不断创新,越来越多的网络设备基础架构逐步向基于通用处理器平台的架构方向融合,从传统的物理网络到虚拟网络,从扁平化的网络结构到基于 SDN 分层的网络结构,无不体现出这种创新与融合。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
明显能感觉得到小黑哥最近好像比较累,之前眼里bulingbuling闪的光是看不到了。
随着越来越多的公司拥抱云原生,从原先的单体应用演变为微服务,应用的部署方式也从虚机变为容器化,容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令,提供了实时的监控信息,对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
有一天,小H在吃完午饭回到办公室,旁边几位同学在打《王者荣耀》,并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
传统的Linux内核网络协议栈由于更加注重通用性,其网络处理存在着固有的性能瓶颈,随着10G、25G、40G、100G甚至更高速率的网卡出现,这种性能瓶颈变得更加突出,传统内核网络协议栈已经难以满足高性能网络处理的要求。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创,原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”,为了更好的内容呈现,即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里,多是做IM、消息推送、客服系
今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置,如何使Nginx轻松实现10万+并发访问量。
基于内核的虚拟机,Kernel-Based Virtual Machine。以色列公司 Qumranet 开发,于 2007 年 2 月被正式合并到 Linux2.6.20 核心中。
本来想对netty的源码进行学习和探究,但是在写netty之前许多底层的知识和原理性的东西理解清楚,那么对学习网络通讯框架的效果则会事半功倍。
KVM简介 KVM(Kernel-based Virtual Machine,基于内核的虚拟机)是一种内建于Linux中的开源虚拟机啊技术。具体而言,KVM可帮助用户将Linux转变成虚拟机监控程序,使主机计算机能够运行多个隔离的虚拟环境,即虚拟客户机或虚拟机(VM)。 KVM是Linux的一部分,Linux2.6.20或者更新版本包括KVM。KVM于2006年首次公布,并在一年后合并到主流Linux内核版本中。由于KVM属于现有的Linux代码,因此它能够立即享受每一项新的Linux功能、修复和发展,无需进行额外工程。
导语 | 本文介绍了部分高性能网络方案,包括RDMA、HARP、io_uring等。从技术原理、落地可行性等方面,简要地做出分析,希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景: 随着网卡速率的提升(10G/25G/100G),以及部分业务对低延迟的极致追求(1ms/50us),目前的内核协议栈由于协议复杂、流程复杂、设计陈旧等因素,已经逐渐成为业务瓶颈。 业界已经有部分RDMA、DPDK的实践,但是对于大多数开发者而言,依然比较陌生。 那么这些方案各自的场景究竟怎样?
IDO-SOM3908-V1 是基于 RK3399 系列 CPU 开发设计的一款高性能核心板,双 Cortex-A72 大核+四 Cortex-A53 小核,六核 64 位 CPU,搭载 Android7.1/LINUX 系统,主频高达 2.0 GHz,采用 Mali-T864 GPU,支持 4K、H.265 硬解码。核心板内置 EDP、MIPI-DSI、HDMI、DP 显示接 口。并且还带有 2 路 MIPI-CSI 以及千兆 RGMII 等。其接口丰富,性能更强,速度更快。
上回书讲完了部署,部署完成之后,就开始了无休止的调优,对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的,运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论(调优总结)。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升,而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变,从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构:照着做,你也能成为架构师》,部分内容比较不错,先做书摘总结,以便加深印象与未来回顾学习。
前面 虚拟化技术总览 中从虚拟平台 VMM 的角度,将虚拟化分为 Hypervisor 模型和宿主模型,如果根据虚拟的对象(资源类型)来划分,虚拟化又可以分为计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化,再细一些,又有中断虚拟化,内存虚拟化,字符/块设备虚拟化,网络功能虚拟化等。 我会将此作为一个系列来写,本文先看 CPU 虚拟化。在这之前,我们先来笼统看下虚拟化的本质是什么,它到底是如何做到将 Host 的硬件资源虚拟化给 Guest 用,我这里用两个词来定义,intercept 和 virtualize,中文翻译
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
谈到Redis缓存,我们描述其性能时会这么说:支持1万并发连接,几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时,则会宣示:支持C10M(1千万并发连接),百万级QPS。Nginx用C语言开发,而Redis是用同一家族的C++语言开发的,C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制,为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢?(本文不讨论Redis分布式集群)
随着互联网的发展,面对海量用户高并发业务,传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较,以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 2、关于作者 陈彩华(caison):主要从事服务端开发、需求分析、系统设计、优化重构工作,主要开发语言是 Java。 3、线程模型 上篇《高性能网络编程(五):一文读懂高性能网络编程中的I/O模型》介绍完服务器如何基于 I/O 模型管理连接,获取输入数据,下面将介绍基于进程/线程模型,服务器如何处理请求。 值得说明的是,具体选择线程还是进程,更多是与平台及编程语言相关。 例如 C 语言使用线程和进程都可以(例如 Nginx 使用进程,Memcached 使用线程),Java 语言一般使用线程(例如 Netty),为了描述方便,下面都使用线程来进行描述。 4、线程模型1:传统阻塞 I/O 服务模型
io_uring是Linux内核在v5.1引入的一套异步IO接口,随着其迅速发展,现在的io_uring已经远远超过了纯IO的范畴。从Linux v5.3版本开始,io_uring陆续添加了网络编程相关的API,对用户提供sendmsg、recvmsg、accept、connect等接口的异步支持,将io_uring的生态范围扩大到了网络领域。
跳票许久许久的LD_PRELOAD功能模块(后续以 libff_syscall.so 代替)在 F-Stack dev 分支的 adapter/sysctall 目录下已经提交,支持 hook 系统内核 socket 相关接口的代码,降低已有应用迁移到 F-Stack 的门槛。下面将分进行具体介绍, 主要包括libff_syscall.so 相关的架构涉及其中的一些思考,支持的几种模式以及如何使用等内容。 总体结论: 原有应用程序的接入门槛比原本的 F-Stack 有所降低,大部分情况下可以不修改原有的用户
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢?其次,我们可以了解下构建一个web体系服务中,为了能够支撑
(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”。
前言:tomcat一度是web容器的标准,但是tomcat的并发量却只有200-400之间,即使现在有了aio模式,也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架,在dubbo,
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说,就是QPS(Queries per second)。
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用,已经占据了不可动摇的地位,
这里提出关于架构的几个问题,但不会给出答案,毕竟本人也是在不断探索中,并非权威。旨在引起思考,自己也会每日自省。
redis 的高性能 纯内存访问,所有数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,内存响应时间的时间为纳秒级别。因此 redis 进程的 cpu 基本不存在磁盘 I/O 等待时间、内存读写性能问题,CPU 不是 redis 的瓶颈(内存大小和网络I/O 才是 redis 的瓶颈,也就是客户端和服务端之间的网络传输延迟) 采用单线程模型,单线程实现简单。避免了多线程频繁上下文切换,以及同步机制加锁带来的开销 简单高效的基础数据结构:动态字符串(SDS),链表,字典,跳跃链表,整数集合和压缩列表。然后 red
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍,而对于消费电子产品而言,省电是一个重要的议题。
Linux 在消费电子领域的应用已经相当普遍,而对于消费电子产品而言,省电是一个重要的议题。 Linux 电源管理非常复杂,牵扯到系统级的待机、频率电压变换、系统空闲时的处理以及每个设备驱动对系统待机的支持和每个设备的运行时(Runtime)电源管理,可以说它和系统中的每个设备驱动都息息相关。 对于消费电子产品来说,电源管理相当重要。因此,这部分工作往往在开发周期中占据相当大的比重,下图呈现了 Linux 内核电源管理的整体架构。大体可以归纳为如下几类: 1)CPU 在运行时根据系统负载进行动态电压和频率变
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储,通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法,后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法,并应有到了Apache Kafka系统中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云