http://zhidao.baidu.com/link?url=OmHYd0uUJ3elyOnx1Qpdw1GGhMQBzwbdKSwR62Dn6j0090-sR0sQWR02THP-uPx7cK6izC0qFMMRTbrEvCMGtq 1 CPU是负责运算和处理的,内存是交换数据的.当程序或者操作者对CPU发出指令,这些指令和数据暂存在内存里,在CPU空闲时传送给CPU,CPU处理后把结果输出到输出设备上,输出设备就是显示器,打印机等.在没有显示完之前,这些数据也保存在内存里,如果内存不足,

1.背景:从昨天晚上通过钉钉和邮箱一直接收到频繁报cpu负载超过90%,刚好BI同事晚上.凌晨在线上配合审计频繁DML数据库(备注:BI有一个同事有个库的DML权限,后面等审计完会收回)加上我线上线下在做定时同步和以前这种事也有发生,就没有当回事. 今天早上一来巡检,就发现了异常. 2.以下大量语句频繁,发现是另外一个库(另一个业务,并发量比较大),不是1的原因. explain分析,发现没有走索引 type:ALL 执行时间都是7秒以上. 3.desc table结构,发现ad_id这个字段是

众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据

从Java视角理解系统结构连载, 关注我的微博(链接)了解最新动态众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公

对于现代cpu而言,性能瓶颈则是对于内存的访问.cpu的速度往往都比主存的高至少两个数量级.因此cpu都引入了L1_cache与L2_cache,更加高端的cpu还加入了L3_cache.很显然,这个技术引起了下一个问题: 如果一个cpu在执行的时候需要访问的内存都不在cache中,cpu必须要通过内存总线到主存中取,那么在数据返回到cpu这段时间内(这段时间大致为cpu执行成百上千条指令的时间,至少两个数据量级)干什么呢? 答案是cpu会继续执行其他的符合条件的指令.比如cpu有一个指令序列

触发原因:月底系统结账的时候对ERP的操作较多,有用户反馈系统之间的数据传输很久没有同步.随即到服务器上查看,没有发现有程序导致的问题,看了一下CPU的使用率,发现SQL Server占用率在百分之九十以上. 解决过程:首先Baidu了一下,看了一下可能的原因应该是索引问题.之前有仔细看过SQL Server索引相关的书籍和查找优化索引的方法.所以立即使用SQL Server Profiler开始检测对CPU使用率高的SQL statement. 经过检测发现更新数据传输的语句占用CPU很高(u

转载自:http://ifeve.com/from-javaeye-cpu-cache/               http://ifeve.com/from-javaeye-false-sharing/ CPU是计算机的大脑,它负责执行程序的指令:内存负责存数据,包括程序自身数据.内存比CPU慢很多,现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles),而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了.        网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据

本文导读: 前言 如何保障线程安全 CAS原理剖析 CPU如何保证原子操作 解密CAS底层指令 小结 朋友,文章优先发布公众号,如果你愿意,可否扫文末二维码关注下? 前言 日常编码过程中,基本不会直接用到 CAS 操作,都是通过一些JDK 封装好的并发工具类来使用的,在 java.util.concurrent 包下. 但是面试时 CAS 还是个高频考点,所以呀,你还不得不硬着头皮去死磕一下这块的技能点,总比一问三不知强吧? 一般都是先针对一些简单的并发知识问起,还有的面试官,比较直接: 面试官

总线技术 我是CPU一号车间的阿Q,最近为了一件事儿搞得我挺烦的. 当初我们CPU工厂刚刚来到主板上建厂时,那时候主板上的单位还不多,跟我们打交道最多的就是内存那家伙了. 后来,键盘.鼠标.硬盘.网卡.声卡.显卡等等设备纷纷入驻主板,这块土地变得越来越热闹起来. 不过,他们的到来并没有影响我们的地位,毕竟我们是中央处理器,所有人都得听我们指挥. 为了和主板上这些家伙们通信,我们花了重金铺了一条线路,主板上家家户户都连上了这条线路,我们把它叫做总线,虽然说是一条,但实际上它包含了传输数据的数据总线

前言 直接上,不多 BB 了. 正文 CPU Cache 的数据写入 随着时间的推移,CPU 和内存的访问性能相差越来越大,于是就在 CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),CPU Cache 离 CPU 核心相当近,因此它的访问速度是很快的,于是它充当了 CPU 与内存之间的缓存角色. CPU Cache 通常分为三级缓存:L1 Cache.L2 Cache.L3 Cache,级别越低的离 CPU 核心越近,访问速度也快,但是存储容量相对就会越小.其中,在多核心的 CPU 里,每个

​前言: 文章内容:线程与进程.线程生命周期.线程中断.线程常见问题总结 本文章内容来源于笔者学习笔记,内容可能与相关书籍内容重合 偏向于知识核心总结,非零基础学习文章,可用于知识的体系建立,核心内容复习,如果帮助,十分荣幸 相关文献:并发编程实战.计算机原理 CPU多级缓存架构 要学习多级缓存架构,我们首先要了解一些计算机的小知识 CPU缓存行(CPU Cache Line): CPU缓存中可分配的最小存储单元,通常64字节,缓存行是分段的,一个段对应一块. CPU看到一条读取内存的指令时,会

1. 队列概述 队列和堆栈都是有序列表,属于抽象型数据类型(ADT),所有加入和删除的动作都发生在不同的两端,并符合First In, First Out(先进先出)的特性. 特性: ·FIFO ·拥有两种基本操作,即加入与删除,而且使用front与rear两个指针来分别执行队列的前端与尾端. 如定义int[] queue= new int[int max]; 当rear为max-1时,认为队列已满(Queue-Full),新的数据不能再加入.此时可以将队列中的数据往前挪移,移除空间让新数据加入

2.1       U-Boot Makefile分析 2.1.1             U-Boot编译命令 对于mini2440开发板,编译U-Boot需要执行如下的命令: $  make  mini2440_config $  make  all 使用上面的命令编译U-Boot,编译生成的所有文件都保存在源代码目录中.为了保持源代码目录的干净,可以使用如下命令将编译生成的文件输出到一个外部目录,而不是在源代码目录中,下面的2种方法都将编译生成的文件输出到 /tmp/build目录: $ 

Python并发编程理论篇 前言 其实关于Python的并发编程是比较难写的一章,因为涉及到的知识很复杂并且理论偏多,所以在这里我尽量的用一些非常简明的语言来尽可能的将它描述清楚,在学习之前首先要记住一个点:并发编程永远的宗旨就是提高程序的运行效率,也是围绕CPU来进行优化的一种技术手段. 像我们之前学习过的网络编程中,我们只是基于socketserver模块让我们的Server端有了处理多任务的能力,但是我们并不了解它的底层是怎么做到的,在学习完并发编程后,尝试自己阅读一下socketserv

在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素.前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素.由于从代码中很难看

文章首发于浩瀚先森博客http://www.guohao1206.com/2016/12/07/1248.html 说到计算机上的存储器,很多人第一反应是硬盘,然后是内存. 其实在计算机上除了硬盘和内存属于存储器以外CPU寄存器和Cache他们也是属于一类的. 对于存储器我们在乎的无外乎两个属性----"快"和"大",我们希望存储器容量越大越好,传输速度越快越好,然后鱼和熊掌不能兼得.由于现在硬件技术的限制,我们能制造错容量虽小但是速度很快的存储器,也可以制造出容量

在嵌入式编程中,有对某地址重复读取两次的操作,如地址映射IO.但如果编译器直接处理p[0] = *a; p[1] = *a这种操作时,往往会忽略后一个,而直接使用前一个已计算的结果.这是有问题的,因为地址a由于映射了端口,每一次读取都不同,都必须从地址上读取,不能让编译器进行优化.volatile因此而生.加了volatile的变量,编译器生成二进制代码时,每次都从源码意图取的地方去取,不优化.   但,后面有人妄想使用volatile每次从真实地址读取的特性而在多线程中使用,初始衷是在其他线程

最近在做一个搜索引擎,主要是对图书方面的对象级的搜索,首先来了解下Sphinx吧. 它能够提高你的查询的速度,这个不是一般的快. Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,他可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索.         Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如:PHP.Python.Perl.Ruby等,同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件. Sphinx单一索引最大可包含1亿

register:这个关键字请求编译器尽可能的将变量存在CPU内部寄存器中,而不是通过内存寻址访问,以提高效率.注意是尽可能,不是绝对.你想想,一个CPU 的寄存器也就那么几个或几十个,你要是定义了很多很多register 变量,它累死也可能不能全部把这些变量放入寄存器吧,轮也可能轮不到你. 一.皇帝身边的小太监----寄存器 不知道什么是寄存器?那见过太监没有?没有?其实我也没有.没见过不要紧,见过就麻烦大了.^_^,大家都看过古装戏,那些皇帝们要阅读奏章的时候,大臣总是先将奏章交给皇帝旁边的

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