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当开发者将工作负载部署到云计算平台时，往往并不需要考虑运行这些服务的底层硬件。在人们对“云”的理想化印象中，硬件维护和物理限制往往是无形的，然而硬件不可避免需要时不时进行维护，这可能会导致停机。为避免这样的停机时间被转嫁给我们的客户，并真正实现云的承诺，Linode提供了一种名为实时迁移（LiveM

大家好，我是IT售前工程师Bernie.我们知道，虚拟化技术是云计算的核心技术。通过虚拟化，可以切割计算、存储和网络资源的颗粒度。虚拟机可根据需要从池子里获取和释放各类型资源。也就是说：当一个虚拟机繁忙的时候可以从池子里申请资源；当它闲置的时候，再把这部分资源让出来，让其他的这个虚拟机获取。Bern

三.应用管理1.应用创建：模板+配置管理2.应用部署：多集群一键部署+灰度更新发布3.应用弹性伸缩：手工扩容|基于cpu使用率自动扩容|基于自定义业务指标自动扩容4.应用的日志管理和监控管理应用管理在容器云平台为租户提供了各种资源之后，租户就能在平台上管理自己的业务应用了。对应用的管理主要包括：应用

当在Kubernetes中使用容器时，重要的是要知道所涉及的资源是什么以及如何需要它们。有些进程比其他进程需要更多的CPU或内存。有些是关键的，不应该被饿死。知道了这一点，我们应该正确配置我们的容器和Pod，以获得两者的最佳效果。在这篇文章中，我们将看到。Kubernetes的Limits和Requ

桌面云方案将前后端软硬件深度融合，整合服务器虚拟化、桌面虚拟化及存储虚拟化，将操作系统界面以图像方式传送给前端接入设备，为用户提供安全数据保护、高效点面管理及灵活的用户访问服务，云桌面是桌面云方案下实现用户的虚拟桌面。按照部署方式划分，桌面云可分为私有桌面云、公有桌面云以及混合桌面云。桌面云是一种基

本文选自“2022年国产服务器CPU研究框架”，重点从服务器（AI、边缘计算、云计算等）发展角度分析CPU的发展趋势。后摩尔定律时代，单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限，DennardScaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升；单核的性能已经趋近极限，多核架构的性能提升亦

一、Androidstudio安装虚拟机首先，先看你的CPU是英特尔的还是AMD的，英特尔就是俗称的酷睿i几，英特尔的其实比较好操作。不会看的，鼠标放在任务栏右击打开任务管理器，点击性能，就会显示你的CPU和显卡。如下图。我的CPU是AMD的，所以在安装中出现了一些问题。如果你的CPU是英特尔的，那

作者｜​高原汤中峰 功耗优化是应用体验优化的一个重要课题，高功耗会引发用户的电量焦虑，也会导致糟糕的发热体验，从而降低了用户的使用意愿。而功耗又是涉及整机的长时间多场景的综合性复杂指标，影响因素很多。不论是功耗的量化拆解，还是异常问题的监控，以及主动的功耗优化对于开发人员来说都是很有挑战性

I/O密集型业务，线程数量要设置成CPU的2倍！也不知道这是哪本书的坑爹理论，现在总有一些小青年老拿着这样的定理来说教。说的信誓旦旦，毋庸置疑，仿佛是权威的化身。讨论时把这样的理论当作前提，真的是受害不浅。但可惜的是，这样的理论站不住脚。我只需要一个简单的反问，它就不攻自破：Tomcat的默认线程数

大家好，我是程序员幽鬼。今天给大家带来一篇关于基准测试的文章。一般来说，我们永远不应该猜测性能。在编写优化时，可能会有很多因素发挥作用，即使我们对结果有强烈的看法，测试它们也不是一个坏主意。然而，编写基准测试并不简单。编写不准确的基准并基于它们做出错误的假设非常简单。这篇文章的目的是检查导致不准确的

大环境稳中向好，公司却不行了。为什么？肯定是自己的问题，这怪不得别人。在任老板紧裹大袄的今天，我们也没必要穿着秋裤耍帅，保暖措施是一定要跟上的。这些保暖方案，除了要降本增效把可怜的劳动者变成灵活劳动者，原则上我们还可以对服务运行的寄主，这就是躺在机房里的那些硬件采取一些措施。假如CPU一直没跑满，我

编者按JohnHennessy和DavidPatterson是体系结构领域的权威，两人在其2017年图灵奖获奖演讲时说，未来十年是体系机构的黄金年代，在CPU性能达到瓶颈的情况下，需要针对特定的领域定制专用处理器，这也就是当前大家熟悉的DSA（DomainSpecificArchitecture，特

作者 |家恒国庆等美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了BoosterGPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性

 注意事项：除了DirectI/O，与磁盘相关的文件读写操作都有使用到pagecache技术。图片来自包图网数据的四次拷贝与四次上下文切换很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用：File.read(file，buf，len)Socket.send(socket，buf

 本文从线上实际问题和故障的排查出发，分享如何快速定位和恢复线上常见问题和故障，总结了很多实操的方法，希望对大家有用。一线上常见问题定位常见问题1：CPU利用率高CPU使用率是衡量系统繁忙程度的重要指标，一般情况下单纯的CPU高并没有问题，它代表系统正在不断的处理我们的任务，但是如果CPU

今天，齐光将会基于之前列举的众多指标，给出一些常见的调优分析思路，即：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一各优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问

 日常工作中，我们多少都会遇到应用的性能问题。在阿里面试中，性能优化也是常被问到的题目，用来考察是否有实际的线上问题处理经验。面对这类问题，阿里工程师齐光给出了详细流程。来阿里面试前，先看看这篇文章哦。性能问题和Bug不同，后者的分析和解决思路更清晰，很多时候从应用日志(文中的应用指分布式

Docker是目前使用最广泛的容器之一，但它并不总是像物理硬件一样可见。而使用docker容器监控工具有助于消除这种透明度的缺失。以下介绍8种优秀Docker容器监控工具。​​1.SolarWindsServer&ApplicationMonitorSolarWindsServer&

  在我们日常业务开发过程中，或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中，就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢？通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法（其中N代表CPU的个数）  CPU密集型应用，线程池大小设置为N+1

一、了解进程、线程模型每次学习一个新技术，我会先去了解这个技术的背景，这个过程看似浪费时间，其实在后续的学习过程中，能够促进理解很多问题。所以对于线程这个概念，我会先从操作系统讲起。因为操作系统的发展带来了软件层面的变革。从多线程的发展来看，可以操作系统的发展分为三个历史阶段：真空管和穿孔卡片晶体管