目录 概述 代码 小结 概述 Swoole 启动一个服务,开启了哪些进程和线程? 为了解决这个问题,咱们启动一个最简单的服务,一起看看究竟启动了哪些进程和线程? 然后结合官网运行流程图,对每个进程和线程进行归类. 服务启动后打印出当前 Swoole 版本 和 当前 CPU 核数. 打印 Swoole 版本,是让大家可以下载这个版本 去运行代码. 打印 CPU 核数,是因为这个参数下面会用到. 废话不多说,直接看代码吧. 代码 serv.php <?php class Server { priva

主内存和cpu之间的关系,因为cpu是在是处理速度太快了.所以一般cpu都有一个cpu缓存,上图的意思是主内存--->cpu缓存--->cpu寄存器--->cpu执行处理,写的时候反之. 看上图,就是多线程情况下java操作变量的大致步骤,需要注意的是,多线程操作的变量都是从主内存拿到的是变量的副本,然后进行一系列操作后,另赋值给主内存,所以,这种情况下就会导致多线程情况下数据不一致的问题.

在使用计算机时,其最大支持的内存是由  操作系统 和 硬件 两方面决定的. 先说一下硬件方面的因素,在计算机中 CPU的地址总线数目 决定了CPU 的 寻址 范围,这种由地址总线对应的地址称作为物理地址.假如CPU有32根地址总线(一般情况下32位的CPU的地址总线是32位,也有部分32位的CPU地址总线是36位的,比如用做服务器的CPU),那么提供的可寻址物理地址范围 为 232=4GB(在这里要注意一点,我们平常所说的32位CPU和64位CPU指的是CPU一次能够处理的数据宽度,即位宽,不是

一.缓存和内存 许多人认为,“缓存”是内存的一部分 许多技术文章都是这样教授的 但是还是有很多人不知道缓存在什么地方,缓存是做什么用的 其实,缓存是CPU的一部分,它存在于CPU中 CPU存取数据的速度非常的快,一秒钟能够存取.处理十亿条指令和数据(术语:CPU主频1G),而内存就慢很多,快的内存能够达到几十兆就不错了,可见两者的速度差异是多么的大 缓存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题 内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存,这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样

nvm nvm:nodeJs版本管理工具,管理nodejs版本和npm版本,使用nvm安装nodejs时会将npm一起安装下来 nodejs nodeJs: 一种高效的JavaScript运行环境 npm npm:是随同nodeJs一起安装的包管理工具,npm管理对应nodeJs的第三方插件 常见的使用场景有以下几种: . 允许用户从npm服务器下载别人编写好的第三方包到本地使用(例如淘宝服务器) . 允许用户将自己编写的包上传到NPM服务器供别人使(例如自己搭建的npm服务器) 它们之间的关系

前言:作为一个转行java的小白,一直搞不清楚java中的多线程.于是来梳理一下关于CPU核心,线程,进程,并发,并行,及java线程之间的关系, 1.CPU角度来看: 我们以Intel的Core i5-8250U为例来举例,它是四核八线程的CPU , 我认为是一个CPU集成了4个核心,一般来说一个核心对应一个线程,Intel通过超线程技术来实现一个核心对应2个线程,所以它是四核8线程. 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,这里说的线程是CPU级别的,不是java里的线程. 2.操作系统

知道服务器CPU型号,那么我们如何在服务器里面查看服务器CPU核心数和线程数呢? 步骤: 先用鼠标右键点击屏幕最下方的任务栏空白处.会弹出一个菜单. 在菜单中用鼠标左键点选“启动任务管理器”. 点击任务管理器的“性能”选项. 在“性能”选项的“cpu使用记录”项中有几个方框就说明cpu有几个线程. cpu线程数不一定等于cpu的核心数,因为有些cpu采用了超线程技术,一个核心可以有两个线程.如果想查看cpu的核心数可以安装一个CPU-Z软件,打开后就可以看见有几个核心和线程了. PS:超线程处理

我们的服务器在使用操作系统的时候,用着用着系统就变慢了,打开“ 任务管理器 ”一看,才发现CPU使用率达到80%以上.这是怎么回事情呢?遇到病毒了吗?硬件有问题?还是系统设置有问题呢?在本文中将从硬件,系统进程,应用软件和病毒木马四个方面来介绍CPU资源使用率为什么会达到那么高,以帮助大家排除服务器CPU使用率高的种种疑惑. 一.硬件因素 以下分别从CPU温度,CPU超线程,硬件配置,硬件驱动和待机方面分析. 情况1. CPU温度过高如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高(CPU温度多少正

CPU度量 1.  指标范围 1.1  User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害:us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素:sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素. 1.2  Wa(wait) 参考

处理器史话 | 服务器CPU市场的战役, AMD.Intel和ARM的厮杀 https://www.eefocus.com/mcu-dsp/377300   说完了个性鲜明的消费类电子,接下来聊一聊通用的“巨无霸”型 CPU——服务器 CPU.服务器 CPU,顾名思义,就是在服务器上使用的 CPU. 众所周知,服务器是网络中的重要设备,要接受少至几人.几十人,或者多至成千上万人的访问,因此,对服务器具有大数据量的快速吞吐.超强的稳定性.长时间运行等严格要求.作为计算机“大脑”的 CPU,是衡量服

一般 一个应用程序就对应一个进程,一个进程可有一个或多个线程,而一般有一个主线程.       有的博客上说“至少一个主线程”,这一说法持有怀疑         主线程与子线程之间的关系         **默认情况,在新开启一个子线程的时候,他是前台线程,只有,将线程的IsBackground属性设为true;他才是后台线程         *当子线程是前台线程,则主线程结束并不影响其他线程的执行,只有所有前台线程都结束,程序结束         *当子线程是后台线程,则主线程的结束,会导致子

RPC 编程 使用 RPC 编程是在客户机和服务器实体之间进行可靠通信的最强大.最高效的方法之一.它为在分布式计算环境中运行的几乎所有应用程序提供基础.本文介绍 RPC 客户机和服务器之间基本的事件流,然后讨论这些事件的运行时处理.本文按照功能分类介绍不同的例程. 简介 任何 RPC 客户机-服务器程序的重要实体都包括 IDL 文件(接口定义文件).客户机 stub.服务器 stub 以及由客户机和服务器程序共用的头文件.客户机和服务器 stub 使用 RPC 运行时库通信.RPC 运行时库提供

Linux进程或线程绑定到CPU 为了让程序拥有更好的性能,有时候需要将进程或线程绑定到特定的CPU,这样可以减少调度的开销和保护关键进程或线程. 进程绑定到CPU Linux提供一个接口,可以将进程绑定到特定的CPU: #include <sched.h> int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, const cpu_set_t *mask); int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpu

一. 整体说明 揭秘: 通过F12查看Task类的源码(详见下面的截图),发现Task类的构造函数有有一个参数为:TaskCreationOptions类型,本章节可以算作是一个扩展章节,主要就来研究TaskCreationOptions类的作用. 该类主要用来处理父子线程之间的关系,重要的几个参数如下: ①.AttachedToParent:指定将任务附加到任务层次结构中的某个父级,父任务必须等待所有子任务执行完毕才能执行 (下面的例子task线程必须等task1和task2线程执行完毕才能执

查看linux服务器CPU相关: 1.查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2.查看CPU核心数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 3.查看CPU的线程数 grep 'processor' /proc/cpuinfo|sort -u |wc -l 4.查看CPU型号 cat /proc/cpuinfo | grep nam

基本的概述 在一个服务器的集群上面,服务器的CPU长时间居高不下,响应的时间也一直很慢,即使扩容了服务器CPU的下降效果也不是很明显. 对于CPU过高的原因,可以总结到以下原因: 太多的循环或者死循环 加载了过多的数据,导致产生了很多的大对象 产生了过多的对象,GC回收过于频繁(如:字符串拼接) 对于上面的情况,难点不是优化代码,难点在于定位到问题的所在,下面我们就用Dump抓包的方式来定位到问题的所在.介绍这个内容之前,我们要先回顾下.Net中垃圾回收的基础知识和一个工具的准备. 基础知识 垃

近期看了一些JVM和并发编程的专栏,结合自身理解,来做一个关于(线程池线程数与(CPU密集型任务和I/O密集型任务)的关系)的总结: 1.任务类型举例: 1.1: CPU密集型: 例如,一般我们系统的静态资源,比如js,css等,会存在一个版本号,如 main.js?v0,每当用户访问这个资源的时候,会发送一个比对请求到服务端,比对本地静态文件版本和服务端的文件版本是否一致,不一致则更新.这种任务一般不占用大量IO,所以后台服务器可以快速处理,压力落在CPU上. 1.2: I/O密集型: 比方说

事件驱动和异步io有什么直接关系. 当我们访问一个网页,不考虑网络问题.我们人类不觉得网页慢. 但是实际中对计算机来说还是慢.那慢在哪里.io io操作是整个网络操作中最慢的.比如你打开网页要是有2秒.cpu去请求页面也就是1毫秒,1999毫米都是io上消耗掉了.那么为什么会io 慢呢,因为内存要比硬盘快好几百倍.在等待io请求的时候,cpu为用户开启的线程在io操作的1999毫秒是阻塞在那里. 所以当多并发的时候,多个线程都在阻塞,CPU里同时存在的线程就多了,但是我们知道cpu同一时刻只能处

以前一直没有在程序中写过总结,再翻开程序时却不知所云,所以我决定写总结        一般 一个应用程序就对应一个进程,一个进程可有一个或多个线程,而一般有一个主线程.       有的博客上说“至少一个主线程”,这一说法持有怀疑         主线程与子线程之间的关系         **默认情况,在新开启一个子线程的时候,他是前台线程,只有,将线程的IsBackground属性设为true;他才是后台线程         *当子线程是前台线程,则主线程结束并不影响其他线程的执行,只有所有前

1.  指标范围 1.1  User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害:us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素:sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素. 1.2  Wa(wait) 参考值:小于25

昨天 22:00~22:30 左右与 23:30~00:30 左右,有1台服役多年的阿里云负载均衡突然失灵,造成通过这台负载均衡访问博客站点的用户遭遇 502, 503, 504 ,由此给您带来麻烦,请您谅解. 问题非常奇怪,从表现看,似乎负载均衡与后端服务器之间的内网通信出现了问题.有时健康检查成功,但转发请求到后端服务器会失败:后端服务器明明正常,有时健康检查却失败:最糟糕的时候,所有后端服务器都健康检查失败.而其他使用同样后端服务器的负载均衡都没出现这个问题,最终通过下线这台负载均衡解决了