cpu参数

影响Linux服务器性能的因素 cpu 内存 磁盘IO 网络IO 系统性能评估标准 影响性能因素 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)=0Swap Out(so)=0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait % < 20% iowait % =35% iowait % >= 50% 其中： %user：表示CPU处在用户模式下的时间百分比。 %sys：表示CPU处在系统模式下的时间百分比。 %iowait：表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。 swap in：即si，表示虚拟内存的页导入，即从SWAP DISK交换到RAM swap out：即so，表示虚拟内存的页导出，即从RAM交换到SWAP DISK。 系统性能分析工具 常用系统命令 Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等 常用组合方式: 用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈。 用free、vmstat检测是否是内存瓶颈。 用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈。 用netstat检测是否是网络带宽瓶颈。 系统整体负载查询(uptime) uptime 08:21:34

在 C++11 标准中，一个重大的更新就是引入了 C++ 多线程内存模型。本文的主要目的在于介绍 C++ 多线程内存模型涉及到的一些原理和概念，以帮助大家理解 C++ 多线程内存模型的作用和意义。 1. 顺序一致性模型 (Sequential Consistency) 在介绍 C++ 多线程模型之前，让我们先介绍一下最基本的顺序一致性模型。对多线程程序来说，最直观，最容易被理解的执行方式就是顺序一致性模型。顺序一致性的提出者 Lamport 给出的定义是： “… the result of any execution is the same as if the operations of all the processors were executed in some sequential order, and the operations of each individual processor appear in this sequence in the order specified by its program.” 从这个定义中我们可以看出，顺序一致性主要约定了两件事情： (1). 从单个线程的角度来看，每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序 (program order) 来执行的 ; (2). 从整个多线程程序的角度来看

①vmlinux.lds.S文件在目录arch/arm/kernel/vmlinux.lds.S下 分析VMLINUX_SYMBOL(__proc_info_begin) = .; vmlinux.lds.S文件 的内容为： #include <asm-generic/vmlinux.lds.h> #include <asm/thread_info.h> #include <asm/memory.h> #include <asm/page.h> 分别表示include文件夹里的<>目录下的内容。 #define PROC_INFO \ VMLINUX_SYMBOL(__proc_info_begin) = .; \ *(.proc.info.init) \ VMLINUX_SYMBOL(__proc_info_end) = .; \表示连接符，一个句子太长分开连接的意思，相当于： 相当于 PROC_INFO 代表后面一长串，包含后面的分号。 VMLINUX_SYMBOL(__proc_info_begin) = .; 因为 vmlinux.lds.S文件 引入： #include <asm-generic/vmlinux.lds.h> ，在 目录include/asm-generic/vmlinux.lds.h头 文件中有部分内容为： #ifndef SYMBOL_PREFIX

Event和Timer在UEFI当中是怎么实现的以及原理，我们先从Timer开始，然后细细的拨开隐藏在底层的实现。 先说Timer，那什么是Timer呢？其实在中文里面我们把它叫做定时/计数器，但是我的理解它不仅仅是一个定时/计数器硬件而是一个被程序设计者设定为工作在特殊模式下的 做定时/计数器 ，仅仅是一个硬件的定时器还不能算是Timer。定时/计数器在几乎所有的数字处理器系统当中都是一个必备的设备，没有它我们的各种运行在cpu上的系统软件都会瘫痪，他们就会变成生活在桃花源当中的世外人一样，完全没有时间参考，不知世事更替，所有的原来的秩序都会变得混乱，所以来说他应该是我们系统软件人员必须要关注和处理的一个设备。 说到 做定时/计数器 ，最经典的当数intel兼容的8253/8254定时器，它几乎是所有的PC必须兼容支持的一颗IC，当然在其他的微处理器系统当中也是支持的，比如MSC8051,以及其他的微处理器当中。不过Timer不止一种在PC当中有许多的定时器可以作为Timer来使用，比如ACPI timer，HPET timer等等，虽然他们叫法不一，功能强弱不一，所提供给系统软件设计者的编程接口不完全相同，但是他们都提供了一个最基本的功能，那就是定时，计数功能。几乎所有的Timer都能在不需要外力干涉的情况下在系统的时钟脉冲的驱动之下，自动计数

在使用copy的原项目调试的时候,发现识别率竟然和原项目不同----准确的说是没有原项目好. 一顿找原因----以为是参数改变了.后来在调试的时候才发现----是多了一个这样的无关紧要的代码 # ----------------------Observer--------------------- for i, box in enumerate(boxes): cv2.polylines(img, [box.astype(np.int32).reshape((-1, 1, 2))], True, color=(0, 255, 0), thickness=2) array = np.asarray(img, dtype=np.uint8) image = Image.fromarray(array) image.save(outputImgPath + str("after_textLine") + '.jpg') 而且这段代码是和主代码串行运行的,正常来说对识别率应该没有影响啊!!!但是我根本没想到一个事情------ IDE在处理数据(尤其是图像数据)时,可能会有一些图像的缓存占用了CPU!!!因此可能会影响CRNN模型的加载!!! 还好工程较小,所以认识到这个错误的代价只是30分钟!!!以后会注意的!!! 原来数据缓存中还有这么多需要注意的点. 来源： CSDN 作者：

Linux操作系统PS命令详细解析 要对系统中进程进行监测控制，用 ps 命令满足你。 /bin/ps ps 是显示瞬间行程的状态，并不动态连续；如果想对进程运行时间监控，应该用 top 工具。 kill 用于杀死进程。 ==============ps 的参数说明============================ l 长格式输出； u 按用户名和启动时间的顺序来显示进程； j 用任务格式来显示进程； f 用树形格式来显示进程； a 显示所有用户的所有进程（包括其它用户）； x 显示无控制终端的进程； r 显示运行中的进程； ww 避免详细参数被截断； -A 列出所有的行程 -w 显示加宽可以显示较多的资讯 -au 显示较详细的资讯 -aux 显示所有包含其他使用者的行程 -e 显示所有进程,环境变量 -f 全格式 -h 不显示标题 -l 长格式 -w 宽输出 a 显示终端上地所有进程,包括其他用户地进程 r 只显示正在运行地进程 x 显示没有控制终端地进程 我们常用的选项是组合是 aux 或 lax，还有参数 f 的应用。 ps：将某个时间点的程序运作情况撷取下来 [root @linux ~] # ps aux [root @linux ~] # ps -lA [root @linux ~] # ps axjf 参数： - A ：所有的 process 均显示出来，与

YARN作为资源调度管理组件,对YARN的的优化主要呈现在CPU和内存两方面 1.内存篇 　　在YARN集群中,平衡内存,CPU和磁盘的资源是比较重要的.一般来说,每两个Container使用一块磁盘和一个CPU核可以是使资源得到比较充分的利用 　　对YARN而言的内存可用资源,是指在排除操作系统或其它应用程序占用之外剩下的部分,才是可用资源 　　可以参考如下表格: 每台机器的内存 系统需要的内存 HBASE需要的内存 4G 1G 1G 8GB 2G 1G 16G 2G 2G 24G 4G 4G 48G 6G 8G 64G 8G 8G 72G 8G 8G 96GB 12GB 16GB 128GB 24GB 24GB 255GB 32GB 32GB 512GB 64GB 64GB 　　计算每台机器最多可以拥有多少个Container,可以使用下面的公式: 　　　　containers = min (2*机器CPU核数, 1.8*机器上挂载的磁盘个数, (机器总内存) / MIN_CONTAINER_SIZE) 　　　　说明: MIN_CONTAINER_SIZE是指container最小的容量大小，这需要根据具体情况去设置，可以参考下面的表格 每台机器可用的内存 Container最小值 小于4GB 256MB 4GB到8GB之间 512MB 8GB到24GB之间 1024MB

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度，本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用。 YARN作为一个资源调度器，应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源，然后根据application申请的资源进行分配Container。Container是YARN里面资源分配的基本单位，具有一定的内存以及CPU资源。 在YARN集群中，平衡内存、CPU、磁盘的资源的很重要的，根据经验，每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用。 内存配置 关于 内存 相关的配置可以参考hortonwork公司的文档 Determine HDP Memory Configuration Settings 来配置你的集群。 YARN以及MAPREDUCE所有可用的内存资源应该要除去系统运行需要的以及其他的hadoop的一些程序，总共保留的内存=系统内存+HBASE内存。 可以参考下面的表格确定应该保留的内存： 每台机子内存 系统需要的内存 HBase需要的内存 4GB 1GB 1GB 8GB 2GB 1GB 16GB 2GB 2GB 24GB 4GB 4GB 48GB 6GB 8GB 64GB 8GB 8GB 72GB 8GB 8GB 96GB 12GB 16GB 128GB 24GB 24GB 255GB 32GB 32GB 512GB

在TARN中，资源管理由RescoueceManager和NodeManager共同完成，其中，Resourcemanager中的调度器负责资源分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。 ResourceManager将某个Nodemanager上资源分配给任务（这就是所谓的资源调度）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础保证，这就是所谓的资源隔离。 图解：容器是内存和vcore的抽象概念。容器运行在nm节点 基于以上考虑，YARN允许用户配置每、个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给YARN，一部分给HDFS，一部分给HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置参数如下： （1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192MB，注意，如果你的节点内存资源不够8G，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。 上边这两个参数是有关联的，如果 yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 为true并且yarn.nodemanager.resource.memory

数据传送三种方式：查询、中断和DMA AD主要技术指标：分辨率、转换时间、量程、绝对精度、相对精度、线性度 接口概念 微机接口就是微处理器CPU与“外部世界”的连接电路，是CPU与外界进行信息交换的中转站。其中外部世界指除CPU本身以外的所有设备或电流，包括存储器、I/O设备、控制设备、测量设备、通信设备、多媒体设备、A/D与D/A转换器等。 比如源程序或原始数据要通过接口从输入设备送进去，运算结果要通过接口向输出设备送出来；控制命令通过接口发出去，现场状态通过接口取进来，这些来往信息都要通过接口进行变换与中转。 结合芯片：中断控制器8259A、可编程并行接口8255A、可编程定时/计数器8253、可编程串行接口8251A（考） 接口的功能（考） （1）对外部设备的寻址功能 （2）信号转换功能 （3）数据缓冲功能 （4）联络功能 CPU <- - ->外设 （5）中断管理功能 （6）可编程功能 微机系统的性能指标 (1) CPU性能指标：字长、运算速度 总线宽度与字长；主频、MIPS与运算速度； 字长是CPU中运算器一次能处理的最大数据位数。 主频表示在CPU内数字脉冲信号振荡的速度。 (2) 存储器性能指标 速度、容量、位价->层次结构 (3) I/O性能指标由设备决定 显示器：分辨率、颜色深度、刷新； 声卡：采样率、采样精度 I/O端口编址方式（考） （1）统一编址 （2