此版本有大范围改动,因为cpu作为一个大脑,所以更细致的进行了,相关的分析和阐述. 1.版本1. 2022.1.242.版本2: 2022.3.2 采集数据: ht2机器为物理机,cpu是4颗cpu,80核,126G内存. 1.dmidecode命令在Linux系统下获取有关硬件方面的信息 [roo

Intel处理器这两年全年提速,虽然10nm新工艺受阻,但核心数在全面增加,从发烧到桌面到低功耗莫不如此,如今连NUC迷你机也要全新进化了,一年多之后就会迎来8核心16线程,而且也划入i9序列. 根据网上泄露的路线图,Intel将在2019年底到2020年初发布新一代高性能的NUC迷你机平台,代号“Ghost Canyon X”,其中处理器代号“Coffee Lake H-Refresh”(CFL-HR)——看这意思还是14nm工艺,尽管明年底理论上Intel 10nm也该量产了. 新处理器具体

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. 起源:单核CPU和超线程 在诸如多核

深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/43935535 (1).查看cpu信息 [root@xckydb ~]# cat /proc/cpuinfo --查看cpu信息 processor: 0 vendor_id: GenuineIntel cpu family: 6 model: 58 model name :        Intel(R) Core(TM) i5-3320M CPU @ 2.60GHz step

线程同步机制 常用的线程同步机制有很多种,主要分为用户模式和内核对象两类:其中 用户模式包括:原子操作.关键代码段 内核对象包括:时间内核对象(Event).等待定时器内核对象(WaitableTimer).信标内核对象(Semaphore).互斥内核对象(Mutex). 一.用户模式: 1.1.原子操作 原子操作,就是该操作绝不会在执行完毕前被任何其他任务或事件打断,也就说,它是最小的执行单位,不可能有比它更小的执行单位,因此这里的原子实际是使用了物理学里的物质微粒的概念. 原子操作需要硬件的

理论知识很枯燥,但这些都是基本功,学完可能会忘,但等用的时候,会发觉之前的学习是非常有意义的,学习线程就是这样子的. 1.如何创建锁? Lock lock = new ReentrantLock(); 2.如何使用锁? 可以参看Lock文档,其使用格式如下: class X { private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); // ... public void m() { lock.lock(); // block until c

一.线程池的介绍 线程池一种性能优化的重要手段.优化点在于创建线程和销毁线程会带来资源和时间上的消耗,而且线程池可以对线程进行管理,则可以减少这种损耗. 使用线程池的好处如下: 降低资源的消耗 提高响应的速度 提高线程的可管理性 二.线程池的使用 public class ThreadPoolExecutorDemo { static class Worker implements Runnable{ @Override public void run() { try { Thread.slee

一.基本概念: 一个进程至少需要一个线程. 组成:一个线程包括仅包括一个线程堆栈和一个线程内核对象 线程堆栈:用于维护线程在执行代码时需要的所有函数参数和局部变量 线程内核对象:操作系统用它来对线程实施管理.内核对象也是系统用来存放线程统计信息.(此处内核对象专指线程内核对象) 生命周期:线程总是创建于某个进程环境中,其生命周期仅存在于创建它的进程生命周期内. 执行位置:线程在进程的地址空间中执行代码并进行数据操作.从属于同一进程的线程共享进程的地址空间,可以执行一样的代码并对一样的数据进行操作

第一次尝试(V1.0) 1.理论支持 这里主要要说的关于Socket方面的.主要是一个例子,关于Socket如何建立服务端程序的简单的代码. static void Main(string[] args) { //创建一个新的Socket,这里我们使用最常用的基于TCP的Stream Socket(流式套接字) var socket = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp); //将

1. 线程上下文:线程内核对象保存线程上一次执行时的CPU寄存器状态 2. 线程上下文切换 3. windows操作系统为抢占式多线程操作系统,系统可以在任何时刻停止一个线程而另行调度另外一个线程.我们无法保证 线程总在运行,无法保证线程会获得整个处理器而不运行运行其他线程等. 4. 系统只调度可调度的线程,系统中大多数线程都是不可调度的,比如挂起(SUSPENDED)线程或等待线程(等待某些事件发生, 如键盘输入) 5. 枚举线程 CreateToolhelp32Snapshot  Thead

基本概念 <1>Callable,Callable和Runnable差不多,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类而设计的,最主要的差别在于Runnable不会 返回线程运算结果,Callable可以(假如线程需要返回运行结果). <2>Future,是一个接口表示异步计算的结果,它提供了检查计算是否完成的方法,以等待计算的完成,并获取计算的结果. <3>FutureTask是Future的实现类,也可以说是进阶类,优化了Future的一些缺点,比如Future.

前言 昨天尝试了,基于对http协议的探究,我们用控制台写了一个简单的浏览器.尽管浏览器很low,但是对于http协议有个更好的理解. 说了上面这一段,诸位猜到我要干嘛了吗?(其实不用猜哈,标题里都有,又都不瞎...我就是调侃一下,说些没营养的笑话.我认为这样能不那么枯燥,尽管不好笑吧,但这不重要!) 没错,今天要尝试的东西,是自己写一个web服务器.初衷依旧和昨天一样,旨在理解一些东西,而不是真的写出一个多牛的东西. 第一次尝试(V1.0) 1.理论支持 其实关于http协议的理论方面我在<写

线程池是多线程学习中需要重点掌握的. 系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及与操作系统交互.在这种情形下,使用线程池可以很好的提高性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池. 一.如何创建线程池?? 在Java5之前,线程池都是开发才手动实现的,从Java5开始,Java内建支持线程池.主要是新增了一个executors工厂类来生产线程池. 1.newCachedThreadPool():创建一个具有缓存功能的线程池,系统根据需要创建线程,这些线程将会被缓

#!/bin/bash #1.查看物理cpu个数 physical=`cat /proc/cpuinfo |grep 'physical id'|sort -u|wc -l` echo 物理cpu个数: "$physical" #2.查看核心数量 core=`grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l` echo 核心数: "$core" #3.查看线程数 processor=`grep 'processor' /p

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon

Hive学习之路 (一)Hive初识 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不同的语言来操纵hive 3.底层的Driver: 驱动器Driver,编译器Compiler,优化器Optimizer,执行器Exec

一 Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inm

一.Hive概念 二.为什么要是用Hive 三.Hive优缺点 四.hive架构 一.Hive概念 Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的,是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构.作为Hadoopd的一个数据仓库的工具,Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上,主要提供以下功能: 它提供

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理

简介 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表,并提供类 SQL 查询功能. 本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序. 主要用途:用来做离线数据分析,比直接用 MapReduce 开发效率更高.Hive 利用 HDFS 存储数据,利用 MapReduce 查询分析数据. 数据库和数据仓库的区别在于: 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的. 数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据. 数据库设计是尽量避免冗余