服务器cpu

下面介绍查看Linux服务器CPU总核数的方法。 通过/proc/cpuinfo可查看CPU个数及总核数。 [root@kevin ~]# grep processor /proc/cpuinfo |wc -l 4 # 表示一颗CPU四核 [root@kevin ~]# grep -c processor /proc/cpuinfo 4 # 表示一颗CPU四核 文章来源: https://www.cnblogs.com/itbsl/p/11257322.html

SMP、NUMA、MPP体系结构介绍 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下： 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系统内有许多紧耦合多处理器，在这样的系统中，所有的CPU共享全部资源，如总线，内存和I/O系统等，操作系统或管理数据库的复本只有一个，这种系统有一个最大的特点就是共享所有资源。多个CPU之间没有区别，平等地访问内存、外设、一个操作系统。操作系统管理着一个队列，每个处理器依次处理队列中的进程。如果两个处理器同时请求访问一个资源（例如同一段内存地址），由硬件、软件的锁机制去解决资源争用问题。Access to RAM is serialized; this and cache coherency issues causes performance to lag slightly behind the number of additional

通过远程桌面，进入自己的阿里主机后，并且把长连接的游戏服务器布置上去之后，发现CPU占用率百分之百，那么就要考虑加高配置，否则会出现登陆不上等现象 加高配置如下： --------------------- 我之前配置是1G内存 1CPU ，发现服务器启动后CPU狂飙到100%,我加到上图的4CPU 4G内存后，CPU占用率截图如下： FR：海涛高软（hunk Xu) 来源： CSDN 作者： 海涛高软 链接： https://blog.csdn.net/qq_15267341/article/details/80392263

生产环境服务器出现cpu占用100%，如何排查？本文从linux和windows给出排查思路。 大致流程是找出进程的pid-找到进程下占用资源最大的线程-打印出进程快照 linux： 1.top -c找到占用cpu较高的进程，获取到[pid] 2.top -Hp [pid]，查看该进程对应的线程，找到线程中占用cpu较高的线程id（tid） 3.jstack -l [pid] > /path/[pid].stack，打印出进程此时的快照 4.vi [pid].stack或者cat [pid].stack|grep '[tid]的16进制' -C 8，查看该线程在cpu占用100%时做了什么 windows： 1.在任务管理中找到占用cpu较高的进程，获取[pid] 2.使用Process Explorer获取该[pid]对应的线程，找到占用资源较高的线程id（tid） 3.cmd窗口中输入jstack -l [pid] > /path/[pid].txt 4.打开文件[pid].txt，查找[tid]的16进制所在的行，查看具体信息 来源： https://www.cnblogs.com/jinziguang/p/11713380.html

服务器对于每个从事it工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关建知识点，我在网络上找到一些资料，合并整理，旨在帮助大家从服务器的架构和分类开始。 按照服务器的体系来分，服务器哦主要分为非x86服务器和x86服务器。 非x86服务器 非x86服务器包括大型机、小型机和UNIX服务器，它们是使用RISC或EPIC，并且主要采用UNIX和其它专用操作系统，RISC处理器主要包括IBM公司的Power和PowerPC处理器，SUN和富士通合作研发的SPARC处理器。EPIC处理器主要是Intel研发的安腾处理器等 x86服务器 x86服务器又称CISC架构服务器，采用intel或其他的兼容x86指令集的处理器芯片和windows操作系统的服务器，服务器按照不同分类方法主要分为如下： 1:CLSC(complex instruction set computer) 复杂指令集计算 2:RIRC（ Reduced instruction set computer）精简指令集计算 3:EPIC:Explicitly Parallel Instruction Computing 显式并行指令运算 实际上，服务器的分类没有一个统一的标准，下面从多个纬度来看服务器的分类，可以加深我们对各种服务器的认识。 容量计量单位 是一种容量计量单位

CPU：运算处理，发出控制指令。 　　　　CPU路数：路数多少表示服务器最多可以安装多少CPU。 　　　　CPU核心数：核心处理服务器系统任务，核数越高处理任务能力越强。 内存：临时存储数据，数据可能会造成丢失。 硬盘：分为固态硬盘和机械硬盘。 　　　　硬盘是永久存储数据 网卡：实现数据传输。 主板：汇总整合所有硬件。 机柜： 风扇：散热 电源：供电 　　　　这里需要注意一下服务器的电源需要具备冗余能力即：1、服务器有多个电源。2、UPS不间断供电系统。3、发电机‘ 远程管理卡：在服务器关机状态下可以远程把服务器开机并可以管理服务器。 阵列卡：可以将多块硬盘容量整合为一块，增加磁盘容量、增加磁盘性能、增加磁盘安全性。 来源： https://www.cnblogs.com/Systemctl/p/11436754.html

（1）查看CPU占用情况 $ top -c $ vmstat -n 2 3 # 查看所有cpu核信息 $ mpstat -P ALL 2 # 查看额外 $ pidstat -u -1 -p 进程编号 （2）查看内存 $ free $ free -g $ free -m （3）查看磁盘剩余空间 $ df -h （4）查看磁盘IO $ iostat -xdk 2 3 （5）查看网络IO（默认无，需要自己下载安装） $ ifstat -l 　　 来源： https://www.cnblogs.com/ice-line/p/11430392.html

概述：虚拟化是一个广义术语，通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器，来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发，着重分析研究了X86技术架构下，虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点，并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案，希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置，来提高X86服务器的性能和资源利用效率. 1 x86虚拟化两种常见的架构 对于x86虚拟化，有两种常见的架构：寄居架构和裸金属架构.寄居架构将虚拟化层运行在操作系统之上，当作一个应用来运行，对硬件的支持很广泛.相对的，裸金属架构直接将虚拟化层运行在x86的硬件系统上，可以直接访问硬件资源，无需通过操作系统来实现硬件访问，因此效率更高.Vmware Workstation和VMware Server都是基于寄居架构而实现的，而VMware ESX Server是业界第一个裸金属架构的虚拟化产品，目前已经发布了第五代产品.ESX Server需要运行在VMware认证的硬件平台上，可以提供出色的性能，完全可以满足大型数据中心对性能的要求.本文主要论述的也是基于X86裸金属架构下的服务器的资源划分和性能优化问题. 2 x86虚拟化资源划分的三个层面 服务器的资源划分简单的讲

1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。 2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。 3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google有很多的服务器，每个服务器又有很多的CPU，因此，100亿个数分成100块，每个服务器处理一块，1亿个数分成100块，每个CPU处理一块。然后再从下往上合并。注意：分块的时候，要保证块与块之间独立，没有依赖关系，否则不能完全并行处理，线程之间要互斥。另外一点，分块处理过程中，不要有副作用，也就是不要修改原数据，否则下次计算结果就不一样了。 4、上面讲了，对于海量数据，使用多个服务器，多个CPU可以并行，显著提高效率。对于单个服务器，单个CPU有没有意义呢？ 　　也有很大的意义。如果不分块，相当于对100亿个数字遍历，作比较。这中间存在大量的没有必要的比较。可以举个例子说明，全校高一有100个班，我想找出全校前10名的同学，很傻的办法就是，把高一100个班的同学成绩都取出来，作比较，这个比较数据量太大了。应该很容易想到，班里的第11名，不可能是全校的前10名。也就是说，不是班里的前10名，就不可能是全校的前10名。因此，只需要把每个班里的前10取出来，作比较就行了，这样比较的数据量就大大地减少了。