这个事来自dpdk, 所以, 先参考. http://dpdk.org/doc/guides/linux_gsg/sys_reqs.html 当前, 假设你已经读过上边内容, 知道大页内存时候, dpdk是什么,以及怎样使用. 我们已经知道, 为系统分配大页内存有两种大小: 2M 和 1G 1G的只有64位系统支持, 并且我们推荐64位的操作系统尽量使用1G的page 同时, 我们还知道配置大页内存,有两个时机 boot time 和 run time boot time的配置写在grub里,给

参考: [development][dpdk][hugepage] 为不同的结点分配不同大小的大页内存 完成了以上内容之后, 下一步需要做的是挂载, 大页内存只有被挂载了之后,才能被应用程序使用. 挂载方法如下: 参考dpdk文档:  http://dpdk.org/doc/guides/linux_gsg/sys_reqs.html mkdir /mnt/huge mount -t hugetlbfs nodev /mnt/huge 如果是有1G的大页, 需要给定默认参数 pagesize=1

0.介绍 本测试是为了验证这篇文章中提到的DPDK的NUMA感知特性. 简单来说,在ovs+dpdk+qemu的环境中,一个虚拟机牵涉到的内存共有三部分: DPDK为vHost User设备分配的Device tracking memory OVS为网络通信分配的mbufs QEMU为虚拟机分配的内存 未开启DPDK的NUMA感知特性时,所有Device tracking memory都会使用同一个NUMA节点中的内存,如果这时QEMU为两台虚拟机分配的内存刚好在两个不同的NUMA节点上,那么机

看到知乎上有个关于linux多进程.多线程的讨论:http://www.zhihu.com/question/19903801/answer/14842584 自己项目里也对这个问题有过很多探讨和测试,所以正好开贴整理一下,题目有点长,其实就2点: 1. 多进程模型和多线程模型,这两种模型在linux上有什么区别,各有何优缺点? 这里仅限于linux平台,因为linux平台跟win平台关于线程的实现差异很大. 2. 采用intel dpdk做包处理程序,是采用多进程模型好,还是多线程模型好? 这

一  前言 http://www.dpdk.org/  dpdk 是 intel 开发的x86芯片上用于高性能网络处理的基础库,业内比较常用的模式是linux-app模式,即 利用该基础库,在用户层空间做数据包处理,有了这个基础库,可以方便地在写应用层的网络包处理高性能程序,目前该库已经开源. Main libraries multicore framework   多核框架,dpdk库面向intel i3/i5/i7/ep 等多核架构芯片,内置了对多核的支持 huge page memory

编译安装: make install-dep   make build 编译 vpp 查看 pci 网卡 id : lshw -class network -businfo DPDK hugepage设置 echo 1024 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages mkdir /mnt/huge mount -t hugetlbfs nodev /mnt/huge

babel.min.js!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t():"function"==typeof define&&define.amd?define([],t):"object"==typeof exports?exports.Babel=t():e.Babel=t

该文档是随着对于文档的阅读进度,不断增加的阅读笔记.主要内容以大纲为主,以及记录帮助记忆的内容. 在之后的实际应用中,也不随着不断的深入理解,逐渐丰富各大纲下面的内容. 1. 前期准备:设置两个环境变量. export RTE_SDK=/home/user/DPDK export RTE_TARGET=x86_64-native-linuxapp-gcc 2. dpdk提供的环境抽象层: DPDK loading and launching                        DPDK

续前节, 测试小程序 1. 想编译测试程序首先需要设置两个环境变量,为什么呢,因为测试程序的Makefile里用了... rpm装了打包好的devel包,这个rpm也会自带这两个环境变量.就是说写第三方程序的时候,习惯上,约定了这两个环境变量. [root@dpdk tools]# cat ~/env.sh export RTE_SDK=/root/dpdk-16.07 export RTE_TARGET=x86_64-native-linuxapp-gcc [root@dpdk tools]#

前提:已读了这本书<<深入浅出dpdk(朱清河等著)>>. 目标:读官方文档,同时跟着文档进行安装编译等工作. http://dpdk.org/doc/guides/index.html 环境:thinkpadT450 + archlinux + kvm + CentOS 7(逐层自下而上的关系) KVM参数: sudo qemu-system-x86_64 -nographic -enable-kvm -numa node -numa node -drive file=disk.

&& Hugepage 提前分配hugepage内存,可以减少虚拟页地址转换到物理地址所需的时间. 相关命令: 在虚拟机上运行时,在没有NUMA的机器上,执行“echo 1024 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages”,有NUMA的机器上执行“echo 1024 > /sys/devices/system/node/node0/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepage

hugepage的优势与使用 +2投票   优势 通过使用hugepage分配可以提高性能,因为需要更少的页,因此需要更少Translation Lookaside Buffers (TLB,高速传送缓存),使用TLB可以减少将虚拟页地址转换成物理页地址的时间. 如果没有hugepage,使用标准4K页大小的话,可能产生大量TLB miss,影响性能. 使用 hugepage的分配应该在启动时完成,或者在系统启动之后尽可能在将内存分片成物理内存之前. 要在启动时保留hugepage内存,需要在内

在Linux 64位系统里面,默认内存是以4K的页面(Page)来管理的,当系统有非常多的内存的时候,管理这些内存的消耗就比较大;而HugePage使用2M大小的页面来减小管理开销. Hugepage的背景 操作系统对于数据的存取直接从内存要比从硬盘读写数据要快的多,但是内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.虚拟内存是利用硬盘空间虚拟出的一块逻辑内存,这部分磁盘空间Windows下称之为虚拟内存,Linux下被称为交换空间(Swap Space). 对于这个大内存的管理(物理内存+

在使用DPDK或者SPDK的时候,需要在进程刚启动的时候使用rte_eal_init初始化Environment Abstract Layer,应用进程会通过这个函数告诉EAL为它映射多大的hugepages,这通常通过ealargs的-m参数来指定,就像下面这样: char *ealargs[] = { argv[0], // name NULL, // core_mask(to be decided) "-n 4", // number of memory channels per

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由Willko发表于云+社区专栏 一.网络IO的处境和趋势 从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升,而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变,从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展. 1. 传统的电信领域 IP层及以下,例如路由器.交换机.防火墙.基站等设备都是采用硬件解决方案.基于专用网络处理器(NP),有基于FPGA,更有基于ASIC的.但是基于硬件的劣势非常明显,发生Bug不易修

1. 在虚拟机VMware上配置环境 VMware安装:http://www.zdfans.com/html/5928.html Ubuntu:https://www.ubuntu.com/download/desktop 为了更好地运行DPDK,可以多虚拟化几块网卡和CPU: 只有一张网卡是运行不了DPDK的,最少要两张. 多一点CPU可以在DPDK的程序中多调度一些逻辑核(lcore) 编译所需条件参考:http://www.cnblogs.com/vancasola/p/8881197.h

随着云计算与大数据的快速发展,其对数据中心网络的性能和管理提出了更高的要求,但传统云计算架构存在多个I/O瓶颈,由于云平台基本上是采用传统的X86服务器加上虚拟化方式组建,随着40G.100G高速网卡的出现,如何在通用的X86平台上实现网络的快速转发就成为关键.DPDK是INTEL推出的基于X86平台提升数据面报文快速处理速率的应用程序开发包[1],关于DPDK的资料已经比较多,本文不再做过多介绍,本文重点关注DPDK与OpenStack的结合.目前在OpenStack中使用DPDK实现数据平面

1. 简介 本文档包含DPDK软件安装和配置的相关说明.旨在帮助用户快速启动和运行软件.文档主要描述了在Linux环境下编译和 运行DPDK应用程序,但是文档并不深入DPDK的具体实现细节. 1.1. 文档地图 以下是一份建议顺序阅读的DPDK参考文档列表: 发布说明 : 提供特性发行版本的信息,包括支持的功能,限制,修复的问题,已知的问题等等.此外,还以FAQ方式提供了常见问题及解答. 入门指南(本文档):介绍如何安装和配置DPDK,旨在帮助用户快速上手. 编程指南 :描述如下内容: 软件架构

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/shaoyunzhe/article/details/54614077HugePages_Total:      16     //预留HugePages的总个数HugePages_Free:       16     //池中尚未分配的 HugePages 数量,真正空闲的页数等于HugePages_Free - HugePages_Rs

一.版本的选择 首先要说明的是,对于生产来说DPDK版本不是越高越好,如何选择合适的版本? 1.要选择长期支持的版本LTS(Long Term Support) 2.根据当前开发的系统环境选择 可以在以下文档里从高至低查看不同版本的System Requirements章节,它对kernel.glibc等限制有详细说明. http://core.dpdk.org/doc/archives/ 我开发是在CentOS7.3 64位,最后选用dpdk-18.11版本.如果你的软件需要同时在不同系统运行