今天在看nginx thread pool的时候,频繁的看到sendfile,其实以前也经常看到sendfile,只是我平时选择性的忽视而已... 先说下sendfile,明天在好好聊下nginx 线程池的一些突发点, 通过伪官方的博客介绍了如何利用nginx 线程池aio,实现9倍的性能…. 个人看了下,他核心的概念就是把你认为堵塞的模块或者说是逻辑扔到线程池里面,然后去接受新的任务,当有结果的时候,在从线程池里面取结果,然后返回... 但是如果用在nginx最强大的静态文件处理上,我个人觉得

1.当uC/OS-III转向执行另一个任务的时候,它保存了当前任务的CPU寄存器到堆栈.并从新任务的的堆栈中CPU寄存器载入CPU.这个过程叫做上下文切换. 上下文切换需要一些开支. CPU的寄存器越多, 开支越大. 上下文切换部分的代码是移植uC/OS-III时需编写的.该部分代码要适用于处理器.这些代码被放在C和汇编语言文件中: OS_CPU.H,OS_CPU_C.C, OS_CPU_A.ASM. 2.在uC/OS-III中,任务切换时的堆栈设置类似于中断发生时的那样,所有的CPU寄存器都被

Sendfile函数说明 #include ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count); sendfile()是作用于数据拷贝在两个文件描述符之间的操作函数.这个拷贝操作是内核中操作的,所以称为"零拷贝".sendfile函数比起read和write函数高效得多,因为read和write是要把数据拷贝到用户应用层操作. 参数说明:out_fd 是已经打开了,用于写操作(write)的文件描述符

上一节,我给你讲了要怎么理解平均负载( Load Average),并用三个案例展示了不同场景下平均负载升高的分析方法.这其中,多个进程竞争 CPU 就是一个经常被我们忽视的问题. 我想你一定很好奇,进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?看到今天的主题,你应该已经猜到了,CPU 上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux 是一个多任务操作系统,它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,

如何理解CPU上下文切换(二) 1.引 你们好,可爱的小伙伴们.^_^ 多个进程竞争CPU就是一个经常被我们忽视的问题. 你们一定很好奇,进程在竞争CPU的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?其实CPU上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux是一个多任务操作系统,它支持远大于CPU数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将CPU轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉. 而在每个任务运行前,CPU都需要知道任务从哪里加载,

前言 在过去单CPU时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序.之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程.虽然并不是真正意义上的"同一时间点",而是 多个任务或进程共享一个CPU,并交由操作系统来完成多任务间对CPU的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行. 再后来发展到多线程技术,使得在一个程序内部能拥有多个线程并行执行.一个线程的执行可以被认为是一个CPU在执行该程序.当一个程序运行在多线程下,就好像有多个CPU在同时执行该程序. 多线程比多任务

cpu上下文与切换 进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?CPU 上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux 是一个多任务操作系统,它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉. 而在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载.又从哪里开始运行,也就是说, 需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(Program Cou

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是

本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五

tcp_nodelay, tcp_nopush 和 sendfile tcp_nodelay 在 TCP 发展早期,工程师需要面对流量冲突和堵塞的问题,其中涌现了大批的解决方案,其中之一是由 John Nagle 提出的算法. Nagle 的算法旨在防止通讯被大量的小包淹没.该理论不涉及全尺寸 tcp 包(最大报文长度,简称 MSS)的处理.只针对比 MSS 小的包,只有当接收方成功地将以前的包(ACK)的所有确认发送回来时,这些包才会被发送.在等待期间,发送方可以缓冲更多的数据之后再发送. i

我们会告诉你 Nginx 如何工作及其背后的理念,还有如何优化以加快应用的性能,如何安装启动和保持运行. 这个教程有三个部分: 基本概念 —— 这部分需要去了解 Nginx 的一些指令和使用场景,继承模型,以及 Nginx 如何选择 server 块,location 的顺序. 性能 —— 介绍改善 Nginx 速度的方法和技巧,我们会在这里谈及 gzip 压缩,缓存,buffer 和超时. SSL 安装 —— 如何配置服务器使用 HTTPS 创建这个系列,我们希望,一是作为参考书,可以通过快速

一.概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成.   Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?

大家好,分享即关爱,我们很乐意和你分享一些新的知识,我们准备了一个 Nginx 的教程,分为三个系列,如果你对 Nginx 有所耳闻,或者想增进 Nginx 方面的经验和理解,那么恭喜你来对地方了. 我们会告诉你 Nginx 如何工作及其背后的理念,还有如何优化以加快应用的性能,如何安装启动和保持运行. 这个教程有三个部分: 基本概念 —— 这部分需要去了解 Nginx 的一些指令和使用场景,继承模型,以及 Nginx 如何选择 server 块,location 的顺序. 性能 —— 介绍改善

为什么使用消息队列? 什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ之后带给了你很多的好处.消息队列的常见使用场景,其实场景有很多,但是比较核心的有3个:解耦.异步.削峰. 解耦: A系统发送个数据到BCD三个系统,接口调用发送,那如果E系统也要这个数据呢?那如果C系统现在不需要了呢?现在A系统又要发送第二种数据了呢?而且A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办?要不要重发?我要不要把消息存起来? 你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道 本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本

一.Kafka集群 二.副本机制         2.1 分区和副本         2.2 ISR机制         2.3 不完全的首领选举         2.4 最少同步副本         2.5 发送确认 三.数据请求         3.1 元数据请求机制         3.2 数据可见性         3.3 零拷贝 四.物理存储         4.1 分区分配         4.2 分区数据保留规则         4.3 文件格式          一.Kafka集

一.Kafka集群 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息.每个broker都有一个唯一标识broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件server.properties中进行配置,或者由程序自动生成.下面是Kafka brokers集群自动创建的过程: 每一个broker启动的时候,它会在Zookeeper的/brokers/ids路径下创建一个临时节点,并将自己的broker.id写入,从而将自身注册到集群: 当有多个broker时,所有br

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

2345678910111213141516 /** * Delete this log segment from the filesystem. * * @throws KafkaStorageException if the delete fails. */ 2 buffer = File.readSocket.send(buffer) 这一过程实际上发生了四次数据拷贝.首先通过系统调用将文件数据读入到内核态Buffer(DMA拷贝),然后应用程序将内存态Buffer数据读入到用户态Buff

参考文章: http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-6 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是发布还是订阅,都须指定Topic.Topic只是一个逻辑的概念.每个Topic都包含一个或多个Partition,不同Partition可位于不同节点.同时Partition在物理上对应一个本地文件夹,每个Partition包含一个或多个Segment,每个Segment包含一个数据文件和一

四种I/O方式的对比 1. Buffered I/O read(file, tmp_buf, len); write(socket, tmp_buf, len); 上下文切换:4次 CPU copy:2次 步骤1:read()系统调用使上下文从用户态切换到内核态.DMA engine从磁盘中读取文件内容,然后把数据保存在内核地址空间缓存. 步骤2:CPU从内核缓存复制数据到用户缓存,read()系统调用返回.Read()返回后,上下文从内核态切换到用户态.现在,数据储存在用户地址空间缓存. 步骤