应用程序状态切换检测

任何一个合理的应用程序的运行时间内,微观上都会存在或多或少的“状态切换”。所谓状态切换的定义就是在用户可感知的特征变化。可感知的特征可以理解为对各种资源的需求变化的特性。
有点绕,举个简单例子:一个SQL数据库,在只有一个用户连接的时候,每次用户的访问都会出发一个状态切换事件,而当用户使用长连接(pipe line)去执行多个SQL命令时,由于SQL的不同,每个SQL之间就是一个状态切换。

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Linux的tickless设置

尽管当前已经是多核心SMP时代,但作为”多用户,多任务“操作系统,Linux还是通过分时复用的方式,即给一个个任务分配不同的时间片从而实现用户感知上的多任务。而各种中断则拥有最高的响应权限,可以直接导致线程的切换。

问题来了。记得我之前曾经在某篇帖子上说过:低时延和大吞吐量有的时候是一对矛盾。解决低时延,系统需要多个不断切换的线程接收用户端的数据——想象一下加特林机枪的射速是通过多枪管轮流发射达到低时延的目的;而大吞吐量往往需要一个不受干扰的持续运行状态——就如一条生产线,每一次更换产品都会带来一系列的时间损失。

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如何让SElinux和Docker并存

作为Redhat/Centos/Fedora 系的Linux特性之一,SElinux是一个相对简单易用安全管理工具。具体的细节我们这边就先不展开,简单的举个例子就是,假设现在某个网站的漏洞允许用户上传一个页面文件(比如php文件)到任意目录,如果有了SELinux的保护,不同的MAC权限保证了上传的文件依然无法被执行。

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这一段时间,凡是提及容器技术的

一个物理内存分布导致的问题

事出前些日子有人咨询我:“在某个关闭NUMA的双CPU机器上,通过lat_mem_rd跑分,为什么会出现差不多2倍的跑分差距?” 话说这里的lat_mem_rd是lmbench 的一个组件,它通过模拟排序来测试系统的内存读性能——主要是时延为主。

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时延的误区

时延 latency(亦称为延时、潜伏时间等),是衡量一个系统性能的重要指标。这里就简单的谈谈在时延这个概念上经常容易犯的几个误区吧。

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从stream的多线程协同效率说起

似乎每次开头都要讲述一下计算机或者说x86架构的演进历史,这似乎成了站长Litrin的一种习惯。现在的x86架构CPU频率以及最大IPC已经接近极限,厂商倾向于将越来越多的核心通过SMP技术多线程负载。不妨做一个思想实验:将计算机的任务想象为搬砖,CPU核心则是搬砖的工人。根据我们的常识,工人越多则任务完成的越快,也就是意味着核心数和性能是成正比的。然而事实真的如此吗?

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HackerX聚会

事出上个月偶然收到一封私人邮件,全英文的说是有个名叫HackeX的邀请制线下沙龙。本以为是钓鱼或者垃圾邮件什么的,没想到看到聚会的城市就在上海。处于好奇,看在参见聚会还是免费的面子上,我就直接点了注册参加,好在也没有让你输入真名手机啥的,就一个邮件地址?拜托,你邮件都发到我邮箱了还用得着我在复制一遍吗?

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产业升级

“产业升级”这个词汇最近几年经常见诸各级政府的指导意见。听的多了很多人就会把他理解为一种“官腔”,至少来说“官腔”这个词在多数人的眼里就是空洞无物的代名词。为扭转这个理解吧,我们不妨从一个工程师的视角出发,聊聊“产业升级”给个人的职业发展带来的启示。

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SEP,EMON和EDP

近一段时间一直在做些任务负载特征分析的事儿。针对服务器上运行的若干个不同的业务,分析它们对于不同细颗粒度资源的使用情况。本身这些分析的工作是可以通过vtune这类的工具直接得到的。但vtune是一个桌面版本的性能分析工具,一对一的执行、跟踪、数据分析不够“工业化”。于是,这里就讲讲VTune的底层实现SEP和EMON以及EMON结果的分析工具EDP。

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DCDC2018–混合部署场景下RDT的应用

5月中旬,我参加了在加利福尼亚圣克拉拉万豪举办的Intel Data Center Design Conference 2018(DCDC’18)这个主要针对与数据中心设计的会议。期间我做了关于Intel RDT技术在数据中心业务质量(QoS)保障为主题的presentation。尽管在本月还有台北、上海、北京三场普通话的同主题演讲,这里还是分享下整个英文版本演讲的主要内容。

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