一个程序指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快.这中间主要有两个原因:1)CPU切换时损耗的性能.2)Intel的自动降频技术和windows的机制冲突:windows有一个功能是平衡负载,可以将一个线程在不同时间分配到不同CPU,从而使得每一个CPU不“过累”.然而,Inter又有一个技术叫做SpeedStep,当一个CPU没有满负荷运行时自动降频从而达到节能减排的目的.这两个功能实际是冲突的:一个程序被分配到多个CPU协同工作->每个CPU都不是满载->每个CPU都会降频-&g

使用virsh vcpuinfp命令查看虚拟机VCPU和物理CPU的对应关系 [root@svn ~]# virsh vcpuinfo 16 VCPU: 0 CPU: 3 状态: running CPU 时间: 12581.6s CPU关系: yyyy #可以看到VCPU0被调度到物理机CPU3上,目前是使用状态,使用时间是12581.6s. 使用emulatorpin命令可以查看虚拟机可以使用哪些物理逻辑CPU virsh #进入虚拟化的交互式终端 virsh # emulatorpin 模拟

目录 文章目录 目录 前文列表 KVM KVM 的功能列表 KVM 工具集 KVM 虚拟机的本质是什么 vCPU 的调度与性能问题 Nova 支持的 vCPU 绑定 vcpu\_pin\_set 配置项 CPU 绑定策略 前文列表 OpenStack Nova 高性能虚拟机之 NUMA 架构亲和 多进程.多线程与多处理器计算平台的性能问题 KVM KVM(Kernel-based Virtual Machine 基于内核的虚拟机)是可嵌入 Linux Kernel 的内核功能模块,与 QEMU.

作者:邹祁峰 邮箱:Qifeng.zou.job@gmail.com 博客:http://blog.csdn.net/qifengzou 日期:2014.06.12 18:44 转载请注明来自"祁峰"的CSDN博客 1 引言     非统一内存訪问(NUMA)是一种用于多处理器的电脑记忆体设计,内存訪问时间取决于处理器的内存位置. 在NUMA下,处理器訪问它自己的本地存储器的速度比非本地存储器(存储器的地方到还有一个处理器之间共享的处理器或存储器)快一些. 针对NUMA架构系统的特点,

来自:http://fishcried.com/2015-01-09/cpu_bindings/ 前一篇理解cpu topology对CPU Topology进行了学习总结,这里想总结下OpenStack下vCPU与pCPU常用的的绑定方式. 在尝试这些绑定之前,尤其是处理NUMA架构时还是建议看看前一篇文章,或者google一下相关概念,这样才能灵活自如. 使用启动参数isolcpus控制操作系统级别的CPU隔离 存在这样的一个需求,Compute节点操作系统自身与Hypervisor两个怎样

获取kvm的pid ps -ef | grep kvm 通过pid找到vcpu在那个物理cpu上,没有绑定固定物理cpu时,执行下面命令可以看出vcpu在不同的物理cpu上切换重复执行 ps -eLo ruser,pid,ppid,lwp,psr | grep 117429 可以看到线程是不停在不同cpu上漂移的,容易降低kvm性能 ps -eLo ruser,pid,ppid,lwp,psr | grep 117429 最后一列是物理cpu 的编号 下面命令看出msyqlserver虚拟机有两

自从大规模使用了虚拟化之后,大流量时soft interrupt在某个cpu很高就是个严重的问题,最近一有时间就研究这个问题,如果网卡本身不支持多队列的话,有没有办法缓解这个问题. 一开始使用rps,效果不是很好,总体来说,设置rps之后,其他cpu确实分担了部分si,但实际效果并不明显. 后来,考虑设置nox2apic,也没有什么明显效果. 最后,想着,既然其他方式目前看来都不怎么有效,并且软中断都在cpu 0上,那就让java进程不要在cpu0上运行.找了一下,taskset.设置之后,发现

#include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<sys/types.h> #include<sys/sysinfo.h> #include<unistd.h> #define __USE_GNU #include<sched.h> #include<ctype.h> #include<string.h> int main(int argc, char* argv[])

参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2

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

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

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

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

在前阵子看到HelloDB的一篇文章“MySQL单机多实例方案”中提到: 因为单机运行多个实例,必须对网络进行优化,我们通过多个的IP的方式,将多个MySQL实例绑定在不同的网卡上,从而提高整体的网络能力.还有一种更高级的做法是,将不同网卡的中断与CPU绑定,这样可以大幅度提升网卡的效率. 于是,对“将不同网卡的中断与CPU绑定,这样可以大幅度提升网卡的效率”比较感兴趣,所以找了点资料了解一下.先总结如下: 1. 不同的设备一般都有自己的IRQ号码(当然一个设备还有可能有多个IRQ号码) 通过命

redis是一个单线模型的nosql类型的数据库,而目前接触到的服务器大都是多核的,比如8c,16c,32c,64c等等.为了充分利用主机,在一台主机上必然会部署多个redis实例,默认情况cpu会随机选择,但经过观察自动选择的时候很大情况下会选择同一逻辑cpu,这样导致cpu使用不均衡,撑得死了,饿的饿死了,怎么破. 其实可以对指定的进程id进行cpu绑定,绑定前的情况如下: 27001 instance bind on cpu 0-7 27002 instance bind on cpu 0

前言 KVM中添加的实例存在资源分布不均的情况,这样如果有消耗资源的实例会影响到其他实例的服务正常运行,所以给kvm做资源限制是很有必要的,下面记录一下在centos7中KVM环境下使用cgroup限制vm实例资源的过程. 安装cgroup [root@yufu ~]# yum install libcgroup libcgroup-devel libcgroup-tools-y 启动cgroup服务 [root@yufu ~]# systemctl start cgconfig [root@y

主要介绍Linux下, 如果对进程的CPU和内存资源的使用情况进行控制的方法. CPU资源控制 每个进程能够占用CPU多长时间, 什么时候能够占用CPU是和系统的调度密切相关的. Linux系统中有多种调度策略, 各种调度策略有其适用的场景, 也很难说哪种调度策略是最优的. Linux的调度策略可以参见代码: include/linux/sched.h /* * Scheduling policies */ #define SCHED_NORMAL 0 #define SCHED_FIFO 1

摘自:http://www.cnblogs.com/Amaranthus/archive/2012/03/07/2383551.html 研究cpu压力工具 perfom SQL跟踪 性能视图 cpu相关的wait event Signal wait time SOS_SCHEDULER_YIELD等待 CXPACKET等待 CMEMTHREAD等待 调度队列 cpu密集型查询 高CPU使用率的创建几种状况 miss index 统计数据丢失 非SARG谓词 隐式类型转化 参数探测器 ad ho

今天开始看编程之美 .第一个问题是CPU的使用率控制,微软的问题果然高大上,我一看就傻了,啥也不知道.没追求直接看答案试了一下.发现自己电脑太好了,4核8线程,程序乱飘.加了一个进程绑定,可以控制一个CPU的占有率. 代码结果如下: #include"stdio.h" #include <Windows.h> void main() { //前三行可以不要 SYSTEM_INFO SystemInfo; GetSystemInfo(&SystemInfo); int

转自:http://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3942208.html 主要介绍Linux下, 如果对进程的CPU和内存资源的使用情况进行控制的方法. CPU资源控制 每个进程能够占用CPU多长时间, 什么时候能够占用CPU是和系统的调度密切相关的. Linux系统中有多种调度策略, 各种调度策略有其适用的场景, 也很难说哪种调度策略是最优的. Linux的调度策略可以参见代码: include/linux/sched.h /* * Scheduling policie

进程就是一段执行的程序,每当一个程序执行时.对于操作系统本身来说,就创建了一个进程,而且分配了相应的资源.进程能够分为3个类别:     1.交互式进程(I/O)     2.批处理进程 (CPU)     3.实时进程 (REAL-TIME)          对于交互式进程来说,一般其占用的cpu时间片非常段,可是优先级偏高;批处理进程占用的cpu时间片非常长,可是优先级偏底;实时进程是内核所使用的,其优先级高于前面两种.     上面说到了优先级,linux进程是具有优先级的,一般分为两种