Top-down性能分析模型

长久以来,我们对计算机资源的理解一直都停留在cpu,内存容量,IO这类的大粒度的划分之上。一个简单的top或者vmstat命令就很方便的帮助我们得到某某计算机需要升级CPU或者加内存这类的结论,经验告诉我们,这一切似乎没有什么错。

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说说SSD硬盘

我们都知道SSD是“固态硬盘”的代名词,考虑到现在各种接口,各种指标规格的大混乱模式,这里我将会通过几个名词解释来说说SSD硬盘。

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Linux下CPU的手动频率设定

众所周知的是,CPU的频率和它的实际性能特别是整数运算能力上有着相当强的关联性。但同时CPU的频率也跟它的功耗成正比,而功耗是有一个TDP的热功耗上限。根据当下多核CPU、多任务的趋势我们很容易就联想到在一个系统上如果存在多个任务,我们是否可以通过为不同任务设置不同的CPU频率的方法区分优先级?也就说CPU的频率是否可以作为一种可用资源来任意分配?

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Kernel 4.14的RDT配置

之前发过一个帖子介绍了RDT在Kernel4.10中的使用方法,当kernel迭代到4.14之后,相对应的接口有了变化,最主要的就是增加了对于CMT和MBM这类监控接口。同时,由于上面提及的帖子还没有介绍CDP方面的内容,这次就一并补上。

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RDT技术,全称为Resour
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UMA/NUMA之性能差异

继续在NUMA和性能差异的路上走下去。

之前写过一片东西http://www.litrin.net/2017/08/03/numa%e5%af%b9%e6%80%a7%e8%83%bd%e7%9a%84%e5%bd%b1%e5%93%8d/ 讲的是一个基于SPECjbb2005的快速测试给大家做了一个对于UMA/NUMA的直观介绍。这篇就是针对不同的计算类型,介绍下NUMA是如何对性能做出改变的。

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使用vagrant自动部署虚拟机

在虚拟机的日常使用和开发中,我们经常要做很多打包、发布、部署的操作。对于一定的规模之后,或者牵扯到多点分布之后,这个过程就会变成一个无比的痛苦的操作。当然,对于我个人来说,我的第一反应将会是采用container进行封装后发布。但这对于更为复杂的场景——比如虚机+容器的混合场景往往还是只能采用手工操作的方式。

vagrant就是一个针对这个场景下开发出来的快速发布工具。

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深挖NUMA

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这次,就来深入了解下NUMA。

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从sysV的init说起

首先是庆祝我们开源小站再次搬家。这次的地址是阿里云。

从某种角度上来看,*nix操作系统的方式无外乎几个函数接口:fork/vfork()和exec() 也就是说所有的进程实例都应该有一个自己的父进程。然后就出现了一个鸡生蛋的问题:谁是第一个进程?

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NUMA对性能的影响

事出这一段时间做了不少基于SPECjbb2005的系统性能测试,发觉对于不少平台,可以出现相当大的采样偏差,而有这么一台主机却表现的相当稳定。仔细排查之后,最终定位到了NUMA。

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Python快速实现分布式任务

深入读了读python的官方文档,发觉Python自带的multiprocessing模块有很多预制的接口可以方便的实现多个主机之间的通讯,进而实现典型的生产者-消费者模式的分布式任务架构。

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