1、缓存应用 一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十 ns 到 100ns，再到几 ms，性能的差异很大，如果每次 CPU 处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。 所以，计算机系统中，默认有两种缓存： （1）CPU 里面的末级缓存
数据库引入LLVM之后，可以为具体的查询生成定制化的机器码，并尽可能地将数据存储在CPU的寄存器中进一步加快计算的速度。
Xposed 使用替换app_process的方式（这是个二进制文件） xposed 的 app_main2.cpp中做了xposed的初始化 /** Initialize Xposed (unless it is disabled). */ bool initialize(bool zygote,
最近在百度云做一些RTC大客户的项目，晚上边缘计算的一台宿主机由于CPU单核耗被打满，最后查到原因是网卡调优没有生效，今天查了一下网卡调优的资料，欢迎大家共同探讨。 一.网卡调优方法 1、Broadcom的网卡建议关闭GRO功能 ethtool -K eth0 gro off ethtool -K
https://www.brendangregg.com/blog/2014-06-12/java-flame-graphs.html Java flame graphs are a hot new way to visualize CPU usage. I'll show how to creat
https://blog.mygraphql.com/zh/posts/cloud/containerize/java-containerize/java-containerize-resource-limit/ -XX:ActiveProcessorCount=$POD_CPU_LIMIT 由来
https://blog.yelvlab.cn/archives/628/ iostat 命令是 I/O statistics(输入/输出统计)的缩写，用来报告系统的 CPU 统计信息和块设备及其分区的 IO 统计信息。iostat 是 sysstat 工具集的一个工具，在 Ubuntu 系统中默认
17 种查看 Linux 物理内存的方法 https://linux.cn/article-10235-1.html 大多数系统管理员在遇到性能问题时会检查 CPU 和内存利用率。Linux 中有许多实用程序可以用于检查物理内存。这些命令有助于我们检查系统中存在的物理内存，还允许用户检查各种方面的内
转载自：http://jm.taobao.org/2009/11/21/3157/ 什么是内存分页？ CPU是通过寻址来访问内存的。32位CPU的寻址宽度是 0~0xFFFFFFFF，即4G，也就是说可支持的物理内存最大是4G。但在实践过程中，程序需要使用4G内存，而可用物理内存小于4G，导致程序不
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16880090.html 翻译自：Seeing through hardware counters: a journey to threefold performance increase 本文通过对CPU层面的代码挖掘，
在单台服务器承载数十万并发的情况下，影响服务器接入能力的因素已经不在是CPU、内存、带宽等表层因素，而是内核参数、设备配置、应用优化等多种细节因素。 1、最大打开文件数 Linux 中所有内容都是以文件的形式保存和管理的， 包括套接字、网络通信等资源，即一切皆文件，因此提升最大打开文件数是提高服务器
https://www.cnblogs.com/Otiger/p/16220187.html 性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡：万兆网卡 硬盘：固体硬盘，关注IOPS和BPS指标 CPU：更快主频
https://www.cnblogs.com/jenneyblog/p/MAXDOP.html 概述 当 SQL Server 在具有多个微处理器或 CPU 的计算机上运行时，它将为每个并行计划执行检测最佳并行度（即运行一个语句所使用的处理器数）。您可以使用 max degree of paral
https://www.modb.pro/db/397202 32个节点的RAC 服务器 每个服务器 两个 64核心的AMD CPU 四个线程干管理 252个线程进行数据库处理 252*32=8064 Exadata Cloud Infrastructure X9M 以相同的价格比上一代产品多 2.
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16060378.html 背景# 起因是这样的，我们想开发一个小脚本，当cpu使用率过高时，使用jstack将java的线程栈保存下来，以便后面分析。 获取cpu使用率# 获取cpu使用率是比较容易的，使用vmstat就可以了，
https://z.itpub.net/article/detail/8A4E4E96522BD59D45AB5A4CA442EDB3 自开始负责生产环境部署，中间遇到了若干线上环境内存以及CPU的问题。由于微服务以及容器的流行，现在已经可以很方便的使用 K8s + prometheus + gra
https://www.modb.pro/db/619209 前几天有个客户的系统存在性能问题，从AWR报告上我们看到是CPU使用率过高，同时GLOBAL CACHE方面的争用比较严重。系统中的烂SQL很多，数据库中很多几十GB的大表也没有分区，总之问题很多。不过这套系统使用了闪存盘，虽然IOPS高
https://en.wikichip.org/wiki/hisilicon/microarchitectures/taishan_v110 Edit Values TaiShan v110 µarch General Info Arch Type CPU Designer HiSilicon Ma
https://en.wikichip.org/wiki/phytium/microarchitectures/mars_ii Edit Values Mars II µarch General Info Arch Type CPU Designer Phytium Manufacturer TSM
https://www.amd.com/zh-hans/processors/epyc-9004-series#%E8%A7%84%E6%A0%BC 型号规格 型号CPU 核心数量线程数量最大加速时钟频率全核心加速频率基准时钟频率三级缓存默认热设计功耗/TDP AMD EPYC™ 9654P 96
