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CPU 上下文 CPU 上下文 CPU 在运行任何任务前，必须的依赖环境 CPU 寄存器 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存 程序计数器 存储 CPU 正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置 CPU 上下文切换 切换过程 先把前一个任务的 CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）保存起来 然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器 最后再跳转到程序计数器所指的新位置，运行新任务 保存下来的上下文，会存储在系统内核中，并在任务重新调度执行时再次加载进来 CPU特权等级 & 进程运行空间 & 系统调用 进程的运行空间分为内核空间和用户空间 内核空间（Ring 0） 具有最高权限，可以直接访问所有资源 用户空间（Ring 3） 只能访问受限资源，不能直接访问内存等硬件设备，必须通过系统调用陷入到内核中，才能访问这些特权资源 进程在用户空间运行时，被成为进程的用户态；而陷入内核空间的时候，被称为进程的内核态 从用户态到内核态的转变，需要通过系统调用来完成 系统调用的过程会发生 CPU 上下文的切换 一次系统调用，发生了两次 ...

uptime1分钟、5分钟、15分钟 12$ uptime 07:40:47 up 24 min, 2 users, load average: 0.14, 0.14, 0.19 平均负载 单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和CPU使用率并没有直接关系 所谓可运行状态的进程，是指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程 也就是我们常用ps命令看到的，处于R状态（Running或Runnable）的进程 不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程，并且这些流程是不可打断的 比如最常见的是等待硬件设备的I/O响应 当一个进程向磁盘读写数据时，为了保证数据的一致性 在得到磁盘回复前，它是不能被其他进程或者中断打断的，这个时候的进程就处于不可中断状态 也就是我们在ps命令中看到的D状态（Uninterruptible Sleep，也称为Disk Sleep）的进程 不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制 理想情况平均负载 = CPU个数 12$ grep 'model name'...

缓存 异步处理 数据库扩展 秒杀 边缘计算 参考资料左耳听风

分布式锁 配置中心 边车模式 Service Mash 网关模式 部署升级策略 参考资料左耳听风

概述 隔离设计 异步通信设计 幂等性设计 服务状态 补偿事务 重试设计 熔断设计 限流设计 降级设计 总结 参考资料左耳听风

冰与火 难点 技术栈 全栈监控 服务调度 流量和数据调度 PaaS平台的本质 经典资料 参考资料左耳听风

技术变现 技术领导力 Go + Docker 学习 + 职业 Leader 时间管理 故障处理 表象 + 本质 参考资料左耳听风

缓存行填充缓存行大小1234567$ sysctl -a | grep -E 'cacheline|cachesize'hw.cachesize: 17179869184 32768 262144 6291456 0 0 0 0 0 0hw.cachelinesize: 64hw.l1icachesize: 32768hw.l1dcachesize: 32768hw.l2cachesize: 262144hw.l3cachesize: 6291456 RingBufferPad1234abstract class RingBufferPad{ protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;} 变量p1~p7本身没有实际意义，只能用于缓存行填充，为了尽可能地用上CPU Cache 访问CPU里的L1 Cache或者L2 Cache，访问延时是内存的1/15乃至1/100（内存的访问速度，是远远慢于CPU Cache的） 因此，为了追求极限性能，需要尽可能地从CPU Cache里面读取数据 C...

DMP系统 DMP（Data Management Platform，数据管理平台） DMP系统广泛应用在互联网的广告定向，个性化推荐 DMP系统会通过处理海量的互联网访问数据以及机器学习算法，给用户标注上各种各样的标签 然后在做个性化推荐和广告投放的时候，再利用这些标签，去做实际的广告排序、推荐等工作 对于外部使用DMP的系统或者用户来说，可以简单地把DMP看成一个Key-Value数据库 对Key-Value系统的预期，以广告系统为案例 低响应时间 一般的广告系统留给整个广告投放决策的时间大概是10ms 因此对于访问DMP系统获取用户数据，预期的响应时间都在1ms以内 高可用性 DMP系统常用于广告系统，如果DMP系统出问题，意味着在不可用的时间内，整个广告收入是没有的 因此，对于可用性的追求是没有上限的 高并发 如果每天要响应100亿次广告请求，QPS大概是12K 海量数据 如果有10亿个Key，每个用户有500个标签，标签有对应的分数 标签和分数都用4 Bytes的整数来表示，总共大概需要4TB的数据 低成本 广告系统的收入通常用CPM（Cost Per Mille，千次曝光...

背景 无论IO速度如何提升，比起CPU，还是太慢，SSD的IOPS可以达到2W，但CPU的主频有2GHz 对于IO操作，都是由CPU发出对应的指令，然后等待IO设备完成操作后返回，CPU有大量的时间都是在等待IO设备完成操作 在很多时候，CPU的等待是没有太多的实际意义的 对于IO设备的大量操作，其实都只是把内存里面的数据，传输到IO设备而已，此时CPU只是在傻等 当传输的数据量比较大的时候，如大文件复制，如果所有数据都要经过CPU，实在有点太浪费时间 因此发明了DMA技术，即直接内存访问（Direct Memory Access），来减少CPU等待的时间 协处理器 本质上，DMA技术就是在主板上一块独立的芯片 在进行内存和IO设备的数据传输的时候，不再通过CPU来传输数据 而直接通过DMA控制器（DMA Controller，DMAC），其实是一个协处理器（Co-Processor） DMAC最有价值的地方：当要传输的数据特别大，速度特别快，或者传输的数据特别小、速度特别慢的时候 用千兆网卡或者硬盘传输大量数据的时候，如果都用CPU来搬运的话，肯定忙不过来，可以选择DMAC 当数据传...