超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片， 让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
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。
超线程技术(Hyper-Threading)： 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，（一个核模拟出两个核？）
1. Requests per second（RPS）：Nginx 每秒处理的请求数（也就是 QPS）。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看，其中的physical id就是每个物理CPU的ID，你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
前段时间有哥们在vpp群里分享了基于VPP的src/plugins/linux-cp/插件复制的一个临时插件lcpng，作者做了很多方面的验证和修改，并且后期计划合入到vpp主分支上去。本文主要基于ubuntu20.4.3lts系统搭建环境，验证一下基于lcpng插件和frr bgpd配合测试。
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
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：
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。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 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一，负责系统内 CPU 资源的合理分配，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中，可以直接打开看。
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：
提到CPU核数，相信绝大部分的开发同学想到的都是top命令，直接到自己的服务器上看一下是多少个核。看到的核越多，貌似笑的越开心。比如说说我的CPU，用top命令展开以后，看到了有24核。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态工作负载包括 MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless 等，并且在许多情况下，这些工作负载位于同一物理主机上。
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态的工作负载包括MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless等，在很多情况下，这些工作负载位于同一台物理主机上。
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）。
intel的超线程技术能让一个物理核上并行执行两个线程，大多数情况下能提高硬件资源的利用率，增强系统性能。对于cpu密集型的数值程序，超线程技术可能会导致整体程序性能下降。鉴于此，执行OpenMP或者MPI数值程序时建议关闭超线程技术。
Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的，信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。这里需要注意，如果你认为n就是真实的cpu数的话, 就大错特错了。一般情况，我们认为一颗cpu可以有多核，加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht)
默认情况使用CFS（完全公平的调度程序），CFS情况下指定进程的运行时间计算方式如下,
其实应该通过Physical Processor ID来区分单核和双核。而Physical Processor ID可以从cpuinfo或者dmesg中找到. flags 如果有 ht 说明支持超线程技术 判断物理CPU的个数可以查看physical id 的值，相同则为同一个物理CPU
CPU的英文全称是（Central Processing Unit），中文意思翻译中央处理器，是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个（physical id）
2018年11月14日 10:51:27 DebugTheLife 阅读数 1779
7月4日，2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程，NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍，Arm Linux系统简介（1.1理论课+实验课） 介绍实验平台，介绍Linux编译的基本技巧，介绍基本的开发环境。实验课：Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算（1.2） 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系，介绍
下表和图形显示了不同 CPU 数量和不同请求大小的 HTTP 请求数量，以千字节（KB）为单位。
image.png 头图是加拿大lake simcoe自然风光，非常漂亮，基本没有中国游客，适合深度游。 这是操作系统底层技术第二篇，前一篇是《Codegen技术学习》 CPU亲和性 简单地说，CPU亲和性（affinity）就是进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。 Linux内核进程调度器天生就具有被称为软CPU亲和性（affinity）的特性，这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的，因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。2.6版本的L
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
以下案例基于 Ubuntu 16.04，同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示：
并发编程中，会涉及到许多相关的专业名词，在初始接触的时候很容易混淆和理解偏差，因此特意将常见的名称统计出来，方便学习。
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 混部，通常指在离线混部(也有离在线混部之说)，意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上，以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术，严重依赖于 OS 内核，而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时，再次显得有些捉襟见肘(
很多架构师都是从软件开发成长起来的，大家在软件领域都有很深的造诣，大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道，本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识，主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
Linux 之父Linus Torvald：庆祝完Linux 30 岁了吧，一起来看新的 Linux 5.14。
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
more /proc/cpuinfo |grep “physical id”|uniq|wc -l
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ，这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群（ Supervisor Cluster ）的概念，该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod（称为 Native Pod ）。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题，我非常乐意花点时间来
CPU可能对于我们来说是熟悉又陌生的，每天的工作基本都离不开CPU，CPU的消耗是系统负载的一个重要指标，每天都会不定时的来看看CPU的使用情况，但是对于它了解甚少。 在查找了一些资料，个人还是比较能够接受<<大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战>>中对于CPU的描述。首先来看看书中提供的一张图。 这张图是关于经典的多CPU架构为对称多处理结构（Symmetric Multi-Processing，SMP），即在一个计算机上汇集了一组处理器，它们之间对称工作，无主次或从属关系，共享相同的物理内存及总线
more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l
Golang 里的并发指的是能让某个函数独立于其他函数运行的能力。当一个函数创建为 goroutine 时，Golang 会将其视为一个独立的工作单元。这个单元会被调度到可用的逻辑处理器上执行。Golang 运行时的调度器是一个复杂的软件，能管理被创建的所有 goroutine 并为其分配执行时间。这个调度器在操作系统之上，将操作系统的线程与语言运行时的逻辑处理器绑定，并在逻辑处理器上运行 goroutine。调度器在任何给定的时间，都会全面控制哪个 goroutine 要在哪个逻辑处理器上运行。
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
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