Linux 内核源码分析之进程概要及调度时机
这篇文章从 Linux 内核层面分享进程概要及调度时机。
【全网首发】内核是如何给容器中的进程分配CPU资源的?
容器中的核是真的逻辑核吗?Linux 是如何对容器下的进程进行 CPU 限制的,底层是如何工作的?容器中的 throttle 是什么意思?为什么关注容器 CPU 性能的时候,除了关注使用率,还要关注 throttle 的次数和时间?
CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载,对系统的性能影响进行简单分析。
Linux内核这样学才能学会(内存篇)
哈喽,我是子牙,一个很卷的硬核男人深入研究计算机底层、Windows内核、Linux内核、Hotspot源码……聚焦做那些大家想学没地方学的课程。为了保证课程质量及教学效果,一年磨一剑,三年先后做了三个课程:手写JVM、手写OS及带你用纯汇编写OS、手写64位多核OS及
Linux进程调度技术的前世今生之“今生”
2、O(1)调度器的软件功能划分下图是一个O(1)调度器的软件框架:O(n)调度器中只有一个全局的runqueue,严重影响了扩展性,因此在O(1)调度器中引入了per-CPU runqueue的概念
【全网首发】万字图文 | 你写的代码是如何跑起来的?
大家好,我是飞哥!今天我们来思考一个简单的问题,一个程
Linux进程调度技术的前世今生之“前世”
一、前言随着内核版本的演进,其源代码的膨胀速度也在递增,这让Linux的学习曲线变得越来越陡峭了。这对初识内核的同学而言当然不是什么好事情,满腔热情很容易被当头浇灭。我有一个循序渐进的方法,那就是先不
译 | Linux perf_events Off-CPU Time Flame Graph
I’ve been asked how to do these several times, so here’s a quick blog post.我已经被问过几次如何做到这些,所以这里有一篇简短的博客文章。CPU Flame Graphs are great for understand
操作系统
处理机调度
在多道程序环境下,内存中存在着多个进程,进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法,动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程,使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。 对于大型系统运行时的性能,如系统吞吐量、资源利用率、作业周转时间或响应的及时性等,在很大程度上都取决于

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Out of memory (OOM) 是一种操作系统或者程序已经无法再申请到内存的状态。经常是因为所有可用的内存,包括磁盘交换空间都已经被分配了。OOM的官方解释是:Understand the OutOfMemoryError Exception,根据HeapDump性能社区专属讲师公与的总结,常见的OOM有以下10种(其中OOM Killer是操作系统层面的概念)。
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分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存,有了缓存的支撑,系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存,我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中,保证数据的高效率读写。
当然,除了在内存内运行还远远不够,我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子,分析下,它是如何达到飞起的效率。
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