在以前的博客中提到的一个服务端,在以前压力测试的过程中,发现单核CPU最多能达到1000TPS 还以为是服务端性能不够好,所以一直想着怎么去优化它. 但优化的思路明显不多,所以就考虑换一种压力测试的方法,事实证明这个想法是对的. 以前的压力测试方法 : ;i<$;i++));do ;j<$;j++));do cmd="./client $1 $2 4 $a $a $a $a" echo `time $cmd` done& done 思路是用多进程来实现并发,代码如上

zabbix自带的基础监控的模板中只有对单核cpu负载1分钟.5分钟.15分钟的监控. 添加对总的cpu负载的监控 key:system.cpu.load[all,avg1] 1分钟cpu总的负载 添加对单cpu使用率的监控 (1)创建探索规则: (2)宏: (3)项目原型:

ixgbe 82599 固定源与目标, UDP, 64字节小包, 1488w pps 单核CPU软中断sirq 100% 注: 测试使用, 正常应用不要开启 五元组不同, 开启ntupleethtool --config-ntuple eth12 rx-flow-hash udp4 sdfn Mem: 483060K used, 15719212K free, 0K shrd, 188K buff, 150536K cachedCPU0:  0.0% usr  0.0% sys  0.0% ni

  问题概述 单核CPU的计算机上, 多线程能够提高程序运行的性能吗? 这个问题看起来简单,实际很复杂,设计到多方面的因素. 首先我们要把概念搞清楚, 那就是什么是性能? 一般来说, 我们把运行一个任务所花的时间来评价性能, 所花的时间可以是在CPU上, 也可能是在I/O操作上, 运行任务的程序, 也可能同时在运行另外若干的任务(吞吐量). 这里我们把概念给缩小一下: 我们这里把性能限制在一个程序运行一个任务, 这个任务是只消耗CPU资源(CPU bound), 所花的时间越小, 说明性能越好.

多个单核CPU: 成本更高,因为每个CPU都需要一定的线路电路支持,这样对主板上布局布线极为不便.并且当运行多线程任务时,多线程间通信协同合作也是一个问题.依赖总线的传输,速度较慢,且每一个线程因为运行在不同的CPU上.导致不同线程间各开一个Cache,会造成资源的浪费,同时如果线程间协作就会有冗余数据的产生,更加大了内存的开销. 单个多核CPU: 可以很好地规避基本上多个单核CPU提到的所有缺点.它不需要考虑硬件上的开销以及复杂性问题,同时也可以很好地解决多线程间协同工作的问题,减少内存的开销

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼

此文中的大部分资料来自于网络上,我只是觉得把有道理的整理一下,方便以后查阅. 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢)多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了.............. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑

多线程运行程序的目的一般是提高程序运行效率并且能够提高硬件的利用率比如多核CPU,但是如果我们只有单核CPU并发运行程序会怎样呢? 我以两个环境作为对比: 环境A(我本机8c) 环境B(我的云服务器1c) 分别运行并发.串行需要CPU参与的代码 这里需要注意,如果我运行Thread.sleep这种代码,是无法达到效果的,因为sleep时会让出cpu资源,cpu并没有参与工作. 上代码: @Override public void run(ApplicationArguments args) th

单核cpu之所以能够实现多进程,主要是依靠于操作系统的进程的调度算法 如时间片轮转算法,在早期,举例说明:有5个正在运行的程序(即5个进程) :   QQ    微信    有道词典      网易云音乐    chrome浏览器, 操作系统会让单核cpu轮流来运行这些进程,一个进程只运行2ms,这样看起起来就像多个进程同时在运行,从而实现多进程 在<<操作系统>>里面,进程调度算法还有很多,比如先来先服务,优先级调度,最短作业优先等等,长时间没看这些都忘得差不多了,只有经常回顾旧

问题分析 现代计算机一般都是多核cpu,多线程的可以大大提高效率,但是可能会有疑问,那单核CPU使用多线程是不是没有必要了,假定一种情况,web应用服务器,单核CPU.单线程,用户发过来请求,单个线程处理,CPU等待这个线程的处理结果返回,查询数据库,CPU等待查询结果...,只有一个线程的话,每次线程在处理的过程中CPU都有大量的空闲等待时间,那这样来说并行和串行似乎并没有体现并行的优势,因为任务的总量在那里,实际情况肯定不是这样的,即便是单核CPU,一个进程中往往也是有多个线程存在的,每个线

Question 最近,偶然,会有人说,其docker容器中syslog-ng把cpu跑满,使用perf,mpstat,strace工具看到是syslog-ng在内核态cpu使用率很高,怀疑是某个系统调用进入了死循环. 一般在宿主机上有多个syslog-ng进程,其中有的容器的,使用mpstat发现,其中容器的sys cpu飙高到100%,但是,宿主机的sys cpu没有飙高,进入一个容器下,重启这个容器的syslog-ng,发现所有的容器的syslog-ng sys cpu从100%降低到正常

pidstat 1信息

客户现场反馈,top的检查结果中,一个CPU的占用一直是100%.实际上现场有4个CPU,而且这个服务器是mysql专属服务器. 我的第一反应是io_thread一类的参数设置有问题,检查以后发现read和write的thread设置都是4,这和CPU数一致,因此可以断定这并不是单颗CPU占用过高的问题. 接下来需要确认MySQL究竟有没有利用到多核CPU,这个时候需要的工具叫做pidstat,命令如下: pidstat -u -t -p 18158 得到的结果如下图所示: 可以看出其实mysq

客户现场反馈,top的检查结果中,一个CPU的占用一直是100%.实际上现场有4个CPU,而且这个服务器是mysql专属服务器. 我的第一反应是io_thread一类的参数设置有问题,检查以后发现read和write的thread设置都是4,这和CPU数一致,因此可以断定这并不是单颗CPU占用过高的问题. 接下来需要确认MySQL究竟有没有利用到多核CPU,这个时候需要的工具叫做pidstat,命令如下: pidstat -u -t -p 18158 得到的结果如下图所示: 可以看出其实mysq

epoll有两种模式,Edge Triggered(简称ET) 和 Level Triggered(简称LT).在採用这两种模式时要注意的是,假设採用ET模式,那么仅当状态发生变化时才会通知,而採用LT模式类似于原来的select/poll操作,仅仅要还有没有处理的事件就会一直通知.  以代码来说明问题:  首先给出server的代码,须要说明的是每次accept的连接,增加可读集的时候採用的都是ET模式,并且接收缓冲区是5字节的,也就是每次仅仅接收5字节的数据: #include <iostr

1.使用select模拟socketserver伪并发处理客户端请求,代码如下: import socket import select sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1', 9999,)) sk.listen(5) inputs = [sk,] outputs = [] messages = {} # del messages[白宇] # messages = { # 白宇:[消息1,消息2,] # 吴文煜:[消息1,消息2,] # } whil

原文地址:http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html 介绍 Python已于2.6版本添加访问Linux epoll库的API.这篇教程使用Python 3简要介绍如何使用Linux epoll. 阻塞Socket 例1是一个Pyhton服务端程序,它监听8080端口,接收HTTP请求并将其打印到console,然后对HTTP请求进行回复. #Example 1import socket EOL1 = b'\n\n' EOL2 = b'\n\r\n'

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

一般而言,MySQL 的调优可以分为两个层面,一个是在MySQL层面上进行的调优,比如SQL改写,索引的添加,MySQL各种参数的配置:另一个层面是从操作系统的层面和硬件的层面来进行调优.操作系统的层面的调优,一般要先定位到是那种资源出现瓶颈——CPU. 内存.硬盘.网络,然后入手调优.所以其实MySQL 的调优,其实不是那么简单,它要求我们对 硬件.OS.MySQL 三者都具有比较深入的理解.比如 NUMA 架构的CPU是如何分配CPU的,以及是如何分配内存的,如何避免导致SWAP的发生:Li