先来看一下问题, 我们通过 ifconfig 查看接口的名称 为 p15p1, 一般机器为 eth0 再通过命令 ➜ ~ cat /proc/interrupts | head -n 1 && cat /proc/interrupts |grep p15p1 CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 CPU4 CPU5 CPU6 CPU7 130: 6235174 0 0 0 0 0 0 0 PCI-MSI 3145728-edge p15p1 我们看到全部的网卡中断都集中到了 CPU0,

在Linux的网络调优方面,如果你发现网络流量上不去,那么有一个方面需要去查一下:网卡处理网络请求的中断是否被绑定到单个CPU(或者说跟处理其它中断的是同一个CPU). 先说一下背景 网卡与操作系统的交互一般有两种方式, 一种是中断(IRQ,网卡在收到了网络信号之后,主动发送中断到CPU,而CPU将会立即停下手边的活以便对这个中断信号进行分析), 另一种叫DMA(Direct Memory Access, 也就是允许硬件在无CPU干预的情况下将数据缓存在指定的内存空间内,在CPU合适的时候才处理

http://wenku.baidu.com/link?url=mMKDH_fKmUXN7L6rANIFHjoHdKCYBLlDrqoYB1daDTEkNFk9Bt9xlJtS_4BKBj6w22WDrUWO3PNjf6UpYxwMfkX206E9qVBtg3RgYe4ScOG 本文档的个： 1）  当网卡接收到一个数据包，并通过DMA方式写入内存，此时网卡会向前移动rdh，并发送网卡中断。 2）  网卡发送完数据包，并移动tdh，当tdh移动次数达到一定数量，或者tdh等于tdt的时候会发生网

摘要: 中断: 当网卡接收到数据包后,会触发硬中断,通知CPU来收包.硬中断是一个CPU和网卡交互的过程.这其实会消耗CPU资源.特别是在使用速度极快的万兆网卡 之后,大量的网络交互使得CPU很大一部分资源消耗在网卡中断处理上.此时,瓶颈并不在网卡,而是在CPU上.因此,现在的网卡都采用多队列的技术,用于 充... 中断: 当网卡接收到数据包后,会触发硬中断,通知CPU来收 包.硬中断是一个CPU和网卡交互的过程.这其实会消耗CPU资源.特别是在使用速度极快的万兆网卡之后,大量的网络交互使得CP

中断是CPU的机制,不管运行的是什么操作系统,只有是运行于x86架构,IDT结构式必然存在的.IDT表中的ISRs应该有操作系统提供

通过cgroup将ceph-osd进程与某一个 CPU core 绑定脚本: mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpuset/ceph # cup number : ,,, = - echo , > /sys/fs/cgroup/cpuset/ceph/cpuset.cpus # NUMA node echo > /sys/fs/cgroup/cpuset/ceph/cpuset.mems osd-pid-list=$(ps aux | grep osd | grep -v gr

CPU中断数查看 多核CPU每个核心CPU发生中断的数量查看 # mpstat -I SUM -P ALL 1 3 Linux 5.4.0-40-generic (verify-new-511kernel) 08/28/2021 _x86_64_ (72 CPU) 09:09:30 AM CPU intr/s 09:09:31 AM all 18762.00 09:09:31 AM 0 253.00 09:09:31 AM 1 256.00 09:09:31 AM 2 253.00 09:09:

网卡别名的配置: 这个和ifconfig临时修改网卡ip 差不多,但是不一样.都是临时的,只要重启电脑就没了. 配永久的ip别名: cp ifcfg-eth0  ifcfg-eth0:0 vim ifcfg-eth0:0 这样做也能出来,对不对就不知道了 重启网络就ok了 网卡的绑定:虚拟机为2块网卡,一块eth0 一块eth1. Linux支持将多块物理网卡绑定为一张逻辑网卡,通过绑定使两个或更多个网络接口作为一个网络接口,从而增加带宽和 / 提供冗余性. 选择 Linux 以太网绑定模式 

广义的网站的监控涵盖所有的非业务行为的数据采集与管理,包括数据分析师和产品设计师使用的网站用户行为日志.业务运行数据,以及供运维工程师和开发工程师使用的性能统计数据等. 本文主要是通过shell脚本来收集服务器性能指标,如系统load.内存占用.磁盘IO.CPU占用,并将其写入一个文件中,及时判断应用情况,防患于未然 . 实现步骤如下: 第一步:编写shell脚本,如下: vim check.sh,添加下面脚本之后保存 check.sh 第二步:创建shell脚本中用到两个文件123.txt和1

将进程与cpu绑定,最直观的好处就是减少cpu之间的cache同步和切换,提高了cpu cache的命中率,提高代码的效率.从cpu架构上,NUMA拥有独立的本地内存,节点之间可以通过互换模块做连接和信息交互,因此每个CPU可以访问整个系统的内存,但是访问远地内存访问效率大大降低,绑定cpu操作对此类系统运行速度会有较大提升,UMA架构下,多cpu通过系统总线访问存储模块.不难看出,NUMA使用cpu绑定时,每个核心可以更专注地处理一件事情,资源体系被充分使用,减少了同步的损耗. 简单地说,CP

];//获取网卡名称 PerformanceCounter NetworkR = new PerformanceCounter("Network Interface", "Bytes Received/sec", NetworkName);//获取网络接收速度 PerformanceCounter NetworkS = new PerformanceCounter("Network Interface", "Bytes Sent/sec

引子 使用qlogic QL45000网卡测试业务性能,发现cpu软中断分布不均衡,而且很有规律,导致cpu空闲也不是很均衡, 会影响业务稳定性. 设备使用3张网卡Qlogic网卡,配置为4*25G模式,也就是12个25G网口.三张网卡中其中两张接在物理cpu0上, 另一张接在物理cpu1上.笔者以为是由于三张网卡在物理架构上不均衡导致的cpu软中断不均衡,但是屏蔽了物理 cpu0上的其中一张网卡的四个网口后,cpu软中断仍然不均衡.所以,可能是其他原因导致的这个问题. 问题背景 我们的设备主要

http://laoar.github.io/blog/2017/05/07/rps/ TL;DR RPS 即receive side steering,利用网卡的多队列特性,将每个核分别跟网卡的一个首发队列绑定,以达到网卡硬中断和软中断均衡的负载在各个CPU上. 他要求网卡必须要支持多队列特性. RPS receive packet steering 他把收到的packet依据一定的hash规则给hash到不同的CPU上去,以达到各个CPU负载均衡的目的. 他只是把软中断做负载均衡,不去改变硬

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

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Linux 性能測试工具 linux performance 查看系统配置 查看CPU信息 lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit CPU(s): 8 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 4 CPU socket(s): 1 NUMA node(s): 1 Vendor ID: GenuineIntel CPU family: 6 Model: 58 Stepping: 9

一.硬件和系统 haproxy是单线程,非阻塞,事件驱动,所以会最大化利用单个CPU内核,选择haproxy的硬件时要关注如下:   1.选择CPU的时候,选择高主频,大缓存的型号,比内核数更重要 2.选择支持多队列的网卡,将网卡中断做"CPU亲和"(推荐Intel 服务器网卡,例如I350AM4,4端口千兆,每个端口8条RX,8条TX队列;CPU亲和可使用Intel驱动源码中的set_irq_affinity.sh脚本) 3.根据haproxy官方文档,将Haproxy和网卡中断绑定

http://www.360doc.com/content/14/0726/00/11962419_397102114.shtml LVS的全称Linux vitual system,是由目前阿里巴巴的著名工程师章文嵩博士开发的一款开源软件.LVS工作在一台server上提供Directory(负载均衡器)的功能,本身并不提供服务,只是把特定的请求转发给对应的realserver(真正提供服务的主机),从而实现集群环境中的负载均衡. LVS的核心组件ipvs工作在kernel中,是真正的用于实现

今天发现在153服务器insert一条数据,然后查看从库154和162都没有这条数据,但是在154和162执行show slave status  显示的双yes   后来重启了153 154 162的mysql还是有这个问题.等了大概20分钟 154 和162才同步完成数据.后续需要继续排查问题所在.https://www.cnblogs.com/gaoyuechen/p/8628036.html 当时查看了seconds_behind_master  大概都在2000-5000的样子 201