cpu时间

本篇目录 早期阶段就要对应用进行负载测试 使用高性能类库 你的应用是CPU密集还是IO密集的 使用基于Task的异步模型，但要慎重 分发缓存和会话（session）状态 创建Web Gardens 巧妙地使用缓存和懒加载 不要在MVC视图中放C#代码 适当时使用Fire & Forget 为x64 CPU创建 使用服务器上的监视和诊断工具 分析运行中的应用 如果你在构建一个面向公众的web站点，那么在项目结尾时你想要实现的就是web负载性能良好。这意味着，你要确保你的产品在高负载下（50个并发用户或者每秒200个用户等等）能够运行，即使你认为此时不会有那么大的负载。久而久之，你的web站点可能吸引越来越多的用户，此时如果web的负载难以让人忍受时，那么自然而然网站开始走下坡路，意味着客户流失以及名誉受损。 那么可以采取哪些措施可以使得一个ASP.NET或者ASP.NET MVC应用更加高性能呢？ 早期阶段就要对应用进行负载测试 大多数开发者趋向在应用开发完成后，集成测试和回归测试通过后才进行负载测试。尽管在开发完成后执行一次负载测试好过不做，但是一旦完成了代码的编写，修复性能问题就为时已晚了。这个问题最常见的例子就是当应用程序在负载测试时不能正确响应时，就会考虑向外扩展（增加更多的服务器）。有时这是不可能的，因为代码不适合实现扩展服务器

1.单核cpu的并发处理 cpu处理器执行任务的时候，是将cpu分为很多时间片，比如1s分为1000个时间片，每个是1ms，那么这1s中，cpu可能在执行1个或10个不同的程序，或多个程序的某个部分，因为程序执行汇总有等待的情况，因此在a程序等待磁盘读取结果的时候，cpu会执行另一个程序，等a的读取结果到来后再回过头来执行a程序，这样看起来a和b是同时并发执行的。从外界看来，这1s中执行的程序像是在同时执行，因此我们也说一个cpu也是可以支持多个程序并发执行。即1个cpu可以并发执行多个进程或线程任务。 2.多核心cpu的并发处理。 多核心cpu除了单个cpu可以执行并发任务外。每个cpu之间也是同时执行任务的。 比如2个cpu x和y。x物理cpu与y物理cpu是2个独立的cpu，与单个cpu执行并发情况不同。 2个分别独立的物理cpu是真正的同时执行任务。即在任意时刻，2个cpu可以执行完全无关的2个不同的任务。 而对于单个cpu而言，每个时刻只能执行1个唯一的任务。 来源： CSDN 作者： 河北强商网络科技有限公司 链接： https://blog.csdn.net/yaqiang2017/article/details/104009496

目录 可见性保证 Happens-before 保证 volatile 并不能满足所有场景 什么时候单单使用 volatile 就够了？ volatile 的性能考虑 Java的关键字 volatile 用于将变量标记为“存储于主内存中”。更确切地说，对 volatile 变量的每次读操作都会直接从计算机的主存中读取，而不是从 cpu 缓存中读取；同样，每次对 volatile 变量的写操作都会直接写入到主存中，而不仅仅写入到 cpu 缓存里。 实际上，从 Java 5 开始关键字 volatile 除了能确保 volatile 变量直接从主存中进行读写，还有以下几个作用。 可见性保证 关键字 volatile 能确保数据变化在线程之间的可见性。 在多线程的应用中多个线程对 non-volatile 变量进行操作，线程在对它们进行操作的时候为了提高性能会将变量从主存复制到 cpu 缓存中。如果你的电脑包含的 cpu 不止一个， 那么每个线程可能会运行于不同的 cpu 上。这意味着，不同线程会将变量复制到不同 cpu 的缓存里。如下图： no-volatile 变量不能保证 Java 虚拟机（JVM）何时从主存中将数据读入cpu 缓存，也不能保证何时将数据从 cpu 缓存写入到主存中。这会带来一些问题，我将在下面解释。 想象一个场景，两个或两个以上线程可访问同一个共享对象

1. 返回操作系统类型 posix 表示linux操作系统 nt 表示windows操作系统 2. 操作系统详细信息 3. 环境变量 4. 获取一段时间内CPU的占有率 import psutil import time # cpu_res = psutil.cpu_percent() # print(cpu_res) # 每一秒获取获取cpu的占有率 --->持久化保存 # 如何将时间和对应的cpu占有率去匹配 while True: # 获取当前时间和cpu的占有率 t = time.localtime() cpu_time = '%d:%d:%d' %(t.tm_hour,t.tm_min,t.tm_sec) cpu_res = psutil.cpu_percent() print(cpu_res) # 保存在文件中 with open('cpu.txt','a+') as f: f.write('%s %s \n' %(cpu_time,cpu_res)) time.sleep(1) 还可以使用pyecharts模块绘制图形 import random from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts # 获取折线图需要绘制的数据信息; x = [] y = [] with open(

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

1.CPU移植要求： 1 ） 处理器有对应的能产生可重入代码的 C 编译器 2 ） 处理器支持中断且能提供周期性的中断（通常介于 10 到 1000Hz 之 间）。 3 ） 可以关中断和开中断 4 ） 处理器支持存储和载入堆栈指针、 CPU 寄存器、堆栈的指令。 5 ） 处理器有足够的 RAM 用于存放 uC/OS-III 的变量、 结构体、 内部 任务堆栈、任务堆栈等 6 ） 编译器支持 64 位的数据类型 2. uC/OS-III 的架构和它与其他软件、硬件成分的关系： （ 1 ）移植 uC/OS-III 需修改 3 个与内核相关的文件： OS_CPU.H 、 OS_CPU_A.ASM 、 OS_CPU_C.C 。 （ 2 ）移植 uC/OS-III 需修改 3 个与 CPU 相关的文件： CPU.H 、 CPU_A.ASM 、 CPU_CORE.C 。 （ 3 ） BSP 中通常包含了 uC/OS-III 与定时器（产生时基的定时 器 ）、中断控制器的接口。 （ 4 ） 有些半导体厂商会提高相应的固件库文件， 这些文件会被 包含在 CPU/MCU 中。 移植包括三方面内容： CPU 、 OS 、 BSP 。 2. uC/CPU 与 CPU 相关的代码决定于 CPU 的架构。 例如， 关中断和开中断、 堆栈的字长， 堆栈的生长方向等等。与 CPU 相关的代码被封装在叫 做 uC

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

一、概述 要想实现多线程，必须在主线程中创建新的线程对象。Java语言使用Thread类及其子类的对象来表示线程，在它的一个完整的生命周期中通常要经历如下的五种状态： 新建： 当一个Thread类或其子类的对象被声明并创建时，新生的线程对象处于新建状态 就绪：处于新建状态的线程被start()后，将进入线程队列等待CPU时间片，此时它已具备了运行的条件，只是没分配到CPU资源 运行：当就绪的线程被调度并获得CPU资源时,便进入运行状态， run()方法定义了线程的操作和功能 阻塞：在某种特殊情况下，被人为挂起或执行输入输出操作时，让出 CPU 并临时中止自己的执行，进入阻塞状态 死亡：线程完成了它的全部工作或线程被提前强制性地中止或出现异常导致结束 二、架构图 来源： CSDN 作者： KeithRong 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42103026/article/details/104071226

#!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys info check # version:v1.0 # sys:centos6.x/7.x [ $(id -u) -gt 0 ] && echo "请用root用户执行此脚本！" && exit 1 sysversion=$(rpm -q centos-release|cut -d- -f3) line="-------------------------------------------------" [ -d logs ] || mkdir logs sys_check_file="/var/log/$(ip a show dev ens192|grep -w inet|awk '{print $2}'|awk -F '/' '{print $1}')-`date +%Y%m%d`.txt" # 获取系统cpu信息 function get_cpu_info() { Physical_CPUs=$(grep "physical id" /proc/cpuinfo| sort | uniq | wc -l) Virt_CPUs=$(grep "processor" /proc/cpuinfo | wc -l) CPU_Kernels=$(grep "cores" /proc/cpuinfo|uniq|

虚拟化CPU之调度 1. 底层机制 1.1 用户模式与内核模式 1.1.1 系统调用 1.1.2 用户态与内核态切换过程 1.2 进程间切换 1.2.1 协作方式：等待系统调用 1.2.2 非协作方式：操作系统控制 1.2.3 保存和恢复上下文 1.2.4 时间中断进程切换 2. 调度策略 2.1 进程调度的相关概念 2.1.1 调度的性能指标 2.1.2 IO消耗型和CPU消耗型进程 2.1.3 进程优先级 2.1.4 时间片 2.2 几种基本调度算法 2.2.1 先入先出FIFO 2.2.2 最短任务优先SJF 2.2.3 最短完成时间优先STCF 2.2.4 轮转调度RR 2.2.5 总结对比 2.3 经典调度算法 2.3.1 多级反馈队列MLFQ 2.3.2 比例份额调度 2.4 多处理器调度 2.4.1 多处理器的特性 2.4.2 单队列调度 2.4.3 多队列调度 2.4.4 linux多处理器调度 1. 底层机制 操作采用时分共享CPU的方式实现虚拟化CPU。在实现虚拟化的同时，我们要保证整体性能且不失去CPU的控制权。 1.1 用户模式与内核模式 为了防止某个任务抢夺所有资源或者影响其它任务的运行，我们需要限制进程的操作，保证操作系统的控制权。 在用户模式下，应用程序不能完全访问硬件资源。在内核模式下，操作系统可以访问机器的全部资源。并提供了内核态与用户态的切换方式