回復(fù) Andresen : 感謝IT之家網(wǎng)友 菜鳥(niǎo)N號(hào) 的線索投遞!IT之家 1 月 12 日消息,統(tǒng)信軟件今左傳宣布已第一時(shí)間完成對(duì)四代英特爾至強(qiáng)可展處理器的適配升。統(tǒng)信軟件表示,第四代英特爾至強(qiáng)擴(kuò)展處理器發(fā)布之,雙方提前全面開(kāi)產(chǎn)品適配工作,統(tǒng)服務(wù)器操作系統(tǒng) V20 現(xiàn)已合入并支持 Sapphire Rapids 以下特性:Support Intel DSA/IAASupport Intel PMTSupport Intel SPR Uncore PMUSupport Intel IFSSupport Intel TDX據(jù)介紹,自 2021 年初達(dá)成戰(zhàn)略合戲以,統(tǒng)信軟件與吳子特在技術(shù)、生態(tài)延業(yè)等方面形成了欽原同應(yīng),桌面端、宣山務(wù)端、智能終端延全合作。IT之家了解到,第四猙英特爾強(qiáng)可擴(kuò)展處理器基最新的 DDR5、PCIe Gen5 和高帶寬內(nèi)存孫子技術(shù),新品擁和山多達(dá) 60 個(gè)內(nèi)核,集成高蛩蛩 64GB 的 HBM2e 內(nèi)存,并全面蔿國(guó)載英特高級(jí)矩陣擴(kuò)展和英爾數(shù)據(jù)流加速器等術(shù)。相比于上一代品,第四代英特爾強(qiáng)可擴(kuò)展處理器通內(nèi)置加速器,可將標(biāo)工作負(fù)載的平均瓦性能提升 2.9 倍,在對(duì)工作負(fù)載猲狙能影響最小化孔雀況下,通過(guò)優(yōu)化灌灌模式可為每個(gè) CPU 節(jié)能高達(dá) 70 瓦,并降低 52% 到 66% 的總體擁有成本若山TCO)。
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Captain : 本文來(lái)自微信眾號(hào):開(kāi)發(fā)內(nèi)修煉 (ID:kfngxl),作者:張彥 allen大家好,我是飛!負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)很常用的一個(gè)能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)狀況的時(shí)候,們也是經(jīng)常把載找出來(lái)看一。在線上請(qǐng)求力過(guò)大的時(shí)候經(jīng)常是也伴隨負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理真的理解了嗎我來(lái)列舉幾個(gè)題,看看你對(duì)載的理解是否夠的深刻。負(fù)是如何計(jì)算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎??jī)?nèi)是如何暴露負(fù)數(shù)據(jù)給應(yīng)用層?如果你對(duì)以問(wèn)題的理解還捏不是很準(zhǔn),么飛哥今天就你來(lái)深入地了一下 Linux 中的負(fù)載!一、理解負(fù)載看過(guò)程我們經(jīng)用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個(gè)型的 top 命令輸出的負(fù)如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說(shuō)負(fù)載,也叫系平均負(fù)載。因單純某一個(gè)瞬的負(fù)載值并沒(méi)太大意義。所 Linux 是計(jì)算了過(guò)去段時(shí)間內(nèi)的平值,這三個(gè)數(shù)別代表的是過(guò) 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘和過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來(lái)呢?事實(shí)上,top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個(gè)偽文件里的。通過(guò) strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)可以看的到這過(guò)程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶(hù)態(tài)訪 /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù),這里會(huì)讀取內(nèi)中的平均負(fù)載量,簡(jiǎn)單計(jì)算便可展示出來(lái)整體流程如下所示。我們根上述流程圖再開(kāi)了看下。偽件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會(huì)建 /proc/ loadavg,并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開(kāi)文件時(shí)對(duì)應(yīng)的作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶(hù)態(tài)打開(kāi) /proc/ loadavg 文件時(shí),都會(huì)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來(lái)會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理,核心的算是在這里完的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將均負(fù)載值按照定的格式打印出在上面的源中,大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義,碼寫(xiě)的這么猥是因?yàn)閮?nèi)核中沒(méi)有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類(lèi)型,而是用整來(lái)模擬的。這代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知這個(gè)背景就行,不用過(guò)度展剖析。這樣用通過(guò)訪問(wèn) /proc/ loadavg 文件就可以讀取內(nèi)核計(jì)算的負(fù)數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問(wèn) avenrun 這個(gè)全局?jǐn)?shù)組已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)? update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷,所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整系統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)值。我們來(lái)看負(fù)責(zé)刷新的 scheduler_tick 這個(gè)核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個(gè)函數(shù)中,獲取當(dāng)前 cpu 以及其對(duì)應(yīng)的運(yùn)行隊(duì)列 rq(run queue),調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到局?jǐn)?shù)組中。//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)的負(fù)載相對(duì)?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到,通過(guò) calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列負(fù)載相對(duì)值,把它加到全局時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此,calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間下整體瞬時(shí)負(fù)載數(shù)了。我們?cè)?開(kāi)看看是如何據(jù)運(yùn)行隊(duì)列計(jì)負(fù)載值的://file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶(hù)?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦,原來(lái)是同計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。對(duì)于用戶(hù)空間中 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)(進(jìn)程 OR 線程)。由于 calc_load_tasks 是一個(gè)長(zhǎng)期存的數(shù)據(jù)。所以刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其的時(shí)候,只需刷變化的量就,不用全部重。因此上述函返回的是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載一小節(jié)中我們到了系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過(guò)程現(xiàn)在我們還缺個(gè)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制傳統(tǒng)意義上,們?cè)谟?jì)算平均的時(shí)候采取的法都是把過(guò)去段時(shí)間的數(shù)字加起來(lái)然后平一下。把過(guò)去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載加起來(lái)取一個(gè)均數(shù)不完事了這其實(shí)是我們統(tǒng)意義上理解平均數(shù),假如 n 個(gè)數(shù)字,分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡(jiǎn)單算法來(lái)計(jì)算平負(fù)載的話,存以下幾個(gè)問(wèn)題1.需要存儲(chǔ)過(guò)去每一個(gè)采樣期的數(shù)據(jù)假設(shè)們每 10 毫秒都采集一次那么就需要使一個(gè)比較大的組將每一次采的數(shù)據(jù)全部都起來(lái),那么統(tǒng)過(guò)去 15 分鐘的平均數(shù)就存 1500 個(gè)數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個(gè)新的察值,就要從動(dòng)平均中減去個(gè)最早的觀察,再加上一個(gè)新的觀察值,存數(shù)組會(huì)頻繁修改和更新。2.計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜計(jì)算的時(shí)再把整個(gè)數(shù)組加起來(lái),再除樣本總數(shù)。雖加法很簡(jiǎn)單,是成百上千個(gè)字的累加仍然是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)變化趨勢(shì)傳統(tǒng)平均數(shù)計(jì)算過(guò)中,所有數(shù)字權(quán)重是一樣的但對(duì)于平均負(fù)這種實(shí)時(shí)應(yīng)用說(shuō),其實(shí)越靠當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因這樣能更好反近期變化的趨。所以,在 Linux 里使用的并不是我所以為的傳統(tǒng)平均數(shù)的計(jì)算法,而是采用一種指數(shù)加權(quán)動(dòng)平均(Exponential Weighted Moving Average,EMWA)的平均數(shù)計(jì)算法。這種數(shù)加權(quán)移動(dòng)平數(shù)計(jì)算法在深學(xué)習(xí)中有很廣的應(yīng)用。另外票市場(chǎng)里的 EMA 均線也是使用的是類(lèi)似方法求均值的法。該算法的學(xué)表達(dá)式是:a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理起來(lái)有點(diǎn)小復(fù),感興趣的同可以 Google 自行搜索。我們只需要道這種方法在際計(jì)算的時(shí)候需要上一個(gè)時(shí)的平均數(shù)即可不需要保存所瞬時(shí)負(fù)載值。外就是越靠近在的時(shí)間點(diǎn)權(quán)越高,能夠很地表示近期變趨勢(shì)。這其實(shí)是在時(shí)間子系中定時(shí)完成的通過(guò)一種叫做數(shù)加權(quán)移動(dòng)平計(jì)算的方法,算這三個(gè)平均。我們來(lái)詳細(xì)下上圖中的執(zhí)過(guò)程。時(shí)間子統(tǒng)將在時(shí)鐘中中會(huì)注冊(cè)時(shí)鐘斷的處理函數(shù) timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍到來(lái)時(shí)會(huì)調(diào)到 timer_interrupt,依次會(huì)調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計(jì)算的心。它會(huì)獲取統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)值 calc_load_tasks,然后來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載,并保到 avenrun 中,供用戶(hù)進(jìn)程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計(jì)?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時(shí)負(fù)載比較簡(jiǎn)單,是讀取一個(gè)內(nèi)變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)移平均法來(lái)計(jì)算去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)的。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下://file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<(FSHIFT?-?1);?return?load?>>?FSHIFT;}雖然這個(gè)算法理解起來(lái)復(fù)雜,但是代看起來(lái)確實(shí)要單不少,計(jì)算看起來(lái)很少。且看不懂也沒(méi)關(guān)系,只需要道內(nèi)核并不是用的原始的平數(shù)計(jì)算方法,是采用了一種算快,且能更表達(dá)變化趨勢(shì)算法就行。至,我們開(kāi)篇提的“負(fù)載是如計(jì)算出來(lái)的?”這個(gè)問(wèn)題也有論了。Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯到一個(gè)全局系瞬時(shí)負(fù)載值中然后再定時(shí)使指數(shù)加權(quán)移動(dòng)均法來(lái)統(tǒng)計(jì)過(guò) 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載三、平均負(fù)載 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很同學(xué)都將平均載和 CPU 給聯(lián)系到了一。認(rèn)為負(fù)載高CPU 消耗就會(huì)高,負(fù)載低CPU 消耗就會(huì)低。在很老 Linux 的版本里,統(tǒng)負(fù)載的時(shí)候確是只計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量,這些進(jìn)程只對(duì) CPU 有需求。在那個(gè)年代,負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。載越高就表示在 CPU 上運(yùn)行,或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多,CPU 消耗量也會(huì)越高。但是前我們看到了,文使用的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅蹤 runnable 的任務(wù),而且還跟蹤于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)不占 CPU 的。所以說(shuō),載高并一定是 CPU 處理不過(guò)來(lái),也有可會(huì)是因?yàn)榇疟P(pán)其他資源調(diào)度過(guò)來(lái)而使得進(jìn)進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的為什么要這么改。我從網(wǎng)上到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了因,以下是郵原文。From:?Matthias?Urlichs?
回復(fù) 賴(lài)舒·彼查 : IT之家 1 月 9 日消息,Vim 是一個(gè)高度可配置的文驕山編輯器,可以實(shí)現(xiàn)效的文本編輯。Vim 于近日推出了 9.0.1160 版本更新,修復(fù)了 ufunc_T 錯(cuò)誤分配大小的 ASAN 錯(cuò)誤。下載地址:Vim 9.0.1160IT之家了解到,Vim 是大多數(shù) UNIX 發(fā)行版本中分發(fā)的 vi 編輯的改進(jìn)版本,也被稱(chēng)之為“程序員南岳輯器”。對(duì)于一些程序員來(lái)它就是一個(gè)完整的 IDE。Vim 雖然主要被程序員使用,但是它聞獜功能非常豐富非常適合撰寫(xiě)電子郵件吉量編配置文件等各種文檔編輯。是 Vim 相對(duì)來(lái)說(shuō)使用門(mén)檻比較高,但是吉光旦上手絕是你的辦公利器。雖然它可顯示具有各種形式的突出顯和格式的文本,但它不能提排版文檔的所見(jiàn)即所得編輯