一. NUMA1. NUMA 介绍    早期的时候,每台服务器都是单CPU,随着技术的发展,出现了多CPU共同工作的需求.    NUMA(Non-Uniform Memory Access,非一致性内存访问)和SMP(Symmetric Multi-Processor,对称多处理器系统)是两种不同的解决多CPU共同工作的硬件体系架构.    SMP的主要特征是共享,所有的CPU共享使用全部资源,例如内存.总线和I/O,多个CPU对称工作,彼此之间没有主次之分,平等地访问共享的资源,这样势必引

PS:前提是虚拟cpu总个数不多于物理cpu总个数.   绑定方法: 虚拟机的虚拟cpu有1个,实体机物理cpu有8个,可以通过以下方式绑定cpu,绑定的动作不一定要在虚机启动时,可以在任何时候: 绑定前: [root@3 ~]# virsh vcpuinfo 1 VCPU:           0                    虚拟cup0 CPU:            1                   物理cpu1 State:          running  CPU t

Linux进程或线程绑定到CPU 为了让程序拥有更好的性能,有时候需要将进程或线程绑定到特定的CPU,这样可以减少调度的开销和保护关键进程或线程. 进程绑定到CPU Linux提供一个接口,可以将进程绑定到特定的CPU: #include <sched.h> int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, const cpu_set_t *mask); int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpu

#define _GNU_SOURCE #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <pthread.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <sys

通常情况下,在 SMP 系统中,Linux 内核的进程调度器根据自有的调度策略将系统中的一个进程调度到某个 CPU 上执行.一个进程在前一个执行时间是在 cpuM(M 为系统中的某 CPU 的 ID)上运行,而在后一个执行时间是在 cpuN(N 为系统中另一 CPU 的 ID)上运行.这样的情况在 Linux 中是很可能发生的,因为 Linux 对进程执行的调度采用时间片法则(即进行用完自己的时间片即被暂停执行),而默认情况下,一个普通进程或线程的处理器亲和性是在所有可用的 CPU 上,有可能在

cpu调用进程或线程的方式: Linux内核的进程调度器根据自有的调度策略将系统中的一个进程调度到某个CPU上执行.一个进程在前一个执行时间是在cpuM上运行,而在后一个执行时间则是在cpuN上运行,这样的情况在cpu中是很可能发生的,因为linux对进程执行的调度采用时间片法则,而在默认情况下,一个普通的进程或线程的处理器亲和性提现在所有可用的CPU上,进程或线程有可能在这些cpu之中的任何一个上执行. 进程的处理器亲和性(Processor Affinity),即cpu绑定设置,是指将进程绑

在阅读Nginx模块开发与架构模式一书时: "Nginx  上的进程数 与CPU核心数相等时(最好每个worker进程都绑定特定的CPU核心),进程间切换的代价是最小的;" &&  "我们不能任由操作系统负载均衡,因为我们自己更了解自己的程序,所以,我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多地占用CPU0,或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起" 引申出此文: 绑定CPU核心: 1.taskset taskset是LINUX提供的一个命令(ubun

coolshell最新的文章<性能调优攻略>在"多核CPU调优"章节,提到"我们不能任由操作系统负载均衡,因为我们自己更了解自己的程序,所以,我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多地占用CPU0,或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起.".在文章中提到了Linux下的一个工具,taskset,可以设定单个进程运行的CPU. 同时,因为最近在看redis的相关资料,redis作为单进程模型的程序,为了充分利用多核CPU,常常在一台server上会启动

转自:https://www.cnblogs.com/liuhao/archive/2012/06/21/2558069.html coolshell最新的文章<性能调优攻略>在“多核CPU调优”章节,提到“我们不能任由操作系统负载均衡,因为我们自己更了解自己的程序,所以,我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多地占用CPU0,或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起.”.在文章中提到了Linux下的一个工具,taskset,可以设定单个进程运行的CPU. 同时,因为最近在看redis的相关

进程分析之CPU 进程分析之CPU 本文转载自:https://github.com/ColZer/DigAndBuried/blob/master/system/cpu.md 在<进程分析之内存>文中,对系统/进程的内存使用情况进行分析了,本文将从cpu使用情况对进程进行分析:在这之前,先针对cpu比较相关几个概念进行介绍 CPU INFO的阅读以及对基本概念的了解: cpu从硬件到系统层面有三个概念:物理CPU个数.物理核数.逻辑核个数:其中物理CPU的个数即硬件层面实实在在的CPU的个数

转自:https://linux.cn/article-6307-1.html ps. 方法二简明直接 done! 当你在 多核 NUMA 处理器上运行需要较高性能的 HPC(高性能计算)程序或非常消耗网络资源的程序时,CPU/memory 的亲和力是限度其发挥最大性能的重要因素之一.在同一 NUMA 节点上调度最相关的进程可以减少缓慢的远程内存访问.像英特尔 Sandy Bridge 处理器,该处理器有一个集成的 PCIe 控制器,你可以在同一 NUMA 节点上调度网络 I/O 负载(如网卡)

判断Linux进程在哪个CPU核运行的方法   原文网址:http://www.embeddedlinux.org.cn/html/xinshourumen/201601/30-5013.html 问题:有一个Linux进程运行在多核处理器系统上,如何查看该进程运行在哪个CPU上? 方法一: 如果一个进程使用taskset命令明确的被固定(Pinned)到CPU的特定内核上,你可以使用taskset命令找出被固定的CPU内核: taskset -c -p <pid> 例如,如果你对PID为53

查看进程,按内存从大到小 ps -e -o "%C : %p : %z : %a"|sort -k5 -nr 查看进程,按CPU利用率从大到小排序 ps -e -o "%C:%p:%z:%a"|sort -nr

最近几周都在解决程序不稳定的问题,具体表现为程序(多进程)时不时的Hang住,同时伴随某个进程的High CPU.跟踪下来,基本都是各种死锁引起的.这里选取一个典型的场景进行分析. 1.抓dump分析 由于这个问题不能稳定重现,所以比较靠谱的方法是出现后抓Dump再分析.老方法:ProcDump -ma [ProcessName].这是个多进程Hang住的情况,具体表现为主进程Main点击退出时,子进程Mkt不响应.到底是哪个进程挂掉了呢? 2.先看Main 首先!syncblk: 0:000>

linux下获取占用CPU资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head linux下获取占用内存资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head 命令组合解析(针对CPU的,MEN也同样道理): ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k

CentOS7中KVM虚拟机内存.CPU调整 1. 调小虚拟机内存 调小虚拟机内存可以动态实现,不用关机 1.1 查看当前内存大小 [root@kvm01 ~]# virsh dominfo vm1-clone | grep memory Max memory: KiB Used memory: KiB 1.2 设置虚拟机内存大小为512MB [root@kvm01 ~]# virsh setmem vm1-clone 1.3 再次查看当前内存大小 [root@kvm01 ~]# virsh d

限制进程CPU占用率的问题,给出了一个shell脚本代码如下: renice +10 `ps aux | awk '{ if ($3 > 0.8 && id -u $1 > 500) print $2}'` 其中用到ps获取进程信息,其实 ps中%CPU一列的意义是进程实际占有CPU时间和它存活时间的比值,这个值能反应进程对CPU的消耗,但不能准确反应进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比. 而top输出中的%CPU这一列正是进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比,用于

CentOS7.6中 KVM虚拟机内存.CPU调整 一.调小虚拟机内存 调小虚拟机内存可以动态实现,不用关机 1.查看当前内存大小 [root@heyong kvm]# virsh dominfo test Id: 7 名称: test UUID: 8f2bb4b7-c7ed-31aa-3676-9fb04923163d OS 类型: hvm 状态: running CPU: 4 CPU 时间: 3985.0s 最大内存: 12024832 KiB 使用的内存: 12024000 KiB 持久:

前言 taskset命令,用于进程的CPU调优,可以把某进程,指定再某CPU内工作. 如还不明白,可以参考此文 http://www.361way.com/linux-context-switch/5131.html 使用方法 1.运行man taskset -p 进程号 -c CPU编号,比如你CPU是4核心的0,1,2,3 2.使某进程运行再1,2核心 taskset -p 某进程号 -c 1,2

1 # 使用requests请求网页,爬取网页的内容 2 3 # 模拟使用进程池模拟多进程爬取网页获取数据,使用进程绑定的回调函数去处理数据 4 5 import requests 6 from multiprocessing import Pool 7 8 # response = requests.get('http://www.baidu.com') # 访问网页获取网页内容,得到一个网页内容的结果对象<Response [200]>这个200是一个状态码,200表示网页正常的返回,40

常用的宏定义有: 1) 对cpu集进行初始化, 将其设置为空集 void CPU_ZERO(cpu_set_t *set); 2) 将指定的cpu加入到cpu集中 void CPU_SET(int cpu, cpu_set_t *set); 3) 将指定的cpu从集中删除 void CPU_CLR(int cpu, cpu_set_t *set); 4) 查询cpu是否在集中,在,返回非0值: 不在,返回0 int CPU_ISSET(int cpu, cpu_set_t *set); 常用的函