1.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
2.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
3.为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,优化u源优化有方法改进吗?
4.虽然现在cpu指令集优化了。。工具但是优化u源优化还系好奇0x5f3759df。。工具
5.CPU 优化技术-NEON 介绍
6.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的优化u源优化大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。工具android文档扫描源码它允许系统拥有多个物理CPU，优化u源优化不同NUMA节点之间通过QPI通信。工具虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，优化u源优化但需明白每个CPU优先访问本节点内存，工具当本地内存不足时，优化u源优化可向其他节点申请。工具从传统的优化u源优化SMP架构转向NUMA架构，主要是工具为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时，优化u源优化numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，谢庆军降龙空间指标源码此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。
在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。
对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。
在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。
接下来，我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的小猪o2o生活通源码PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。
最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。
接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。
至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。 我们将对优化的stm32点阵屏源码评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。 测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法： 3星优化：全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。
String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。
Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。
Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。
Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。
2星优化：Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。
1星优化：全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。
Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。
Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。
0星优化：全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。社区服务o2o源码示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。
Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。
总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,有方法改进吗?
为何虚幻引擎源码编译过程缓慢？确实，许多开发者在使用虚幻引擎时，会遇到编译时间过长的问题，这可能对项目进度造成影响。幸运的是，存在多种策略帮助优化编译速度。首先，考虑使用IncrediBuild、FastBuild或Horde等工具，它们能显著提升编译效率。请确保所购买的许可证支持当前处理器的核心数量，否则加速效果受限。
其次，性能卓越的CPU是关键。选择高性能CPU将直接影响编译速度。请注意，CPU的性能直接影响编译加速效果，购买CPU时，务必检查与当前硬件匹配的许可证类型。
将引擎源码与项目放入固态硬盘能显著提升读取和写入速度，加速编译过程。SSD的高速性能可极大地减少编译时间，提高开发效率。
第三，禁用项目中不必要的插件也能有效缩短编译时间。每个插件都会增加编译负担，因此，精简配置能提高编译效率。
在Windows 操作系统下，遇到使用小核而非大核的情况时，可以尝试使用Process Lasso工具。此工具有助于调整CPU使用策略，确保大核得到充分利用。然而，在Windows 系统上，这一问题通常不会出现。
综上所述，通过优化硬件选择、利用编译加速工具、改进项目配置以及合理管理CPU使用策略，开发者可以有效提升虚幻引擎源码的编译速度，从而加速项目开发进程。
虽然现在cpu指令集优化了。。但是还系好奇0x5fdf。。
0x5FDF在计算机编程中主要用于访问内存中的特定数据结构或对象。它并非直接指令或操作码，而是一个指针偏移量，用于指向某个结构体或类的成员变量。
在C++中，这个指针偏移量可以用于访问类的成员变量。例如，我们定义了一个名为MyStruct的结构体，包含整型成员变量x和y。通过将0x5FDF转换为一个指向int类型的指针，我们可以使用*ptr语法修改对象的成员变量x。下面是一个示例代码：
c++
struct MyStruct {
int x;
int y;
};
int main() {
MyStruct obj;
obj.x = ;
obj.y = ;
int *ptr = (int *)(0x5FDF); // 将指针偏移量转换为int类型的指针
*ptr = ; // 通过指针修改对象的值
return 0;
}
通过这个代码片段，我们可以看到如何使用0x5FDF作为指针偏移量来修改对象的成员变量x。需要注意的是，实际应用中，0x5FDF的意义取决于程序的具体设计与实现。因此，了解其完整含义需要参考程序的源代码和相关文档。
CPU 优化技术-NEON 介绍
ARM NEON，一种SIMD（单指令多数据）扩展架构，适用于ARM Cortex-A与Cortex-R系列处理器。SIMD通过控制器同时对一组数据中的每个数据执行相同操作，实现并行计算，尤其适合音频、图像处理任务。现代CPU设计中广泛包含SIMD指令，以提升多媒体性能。SIMD操作效率远超标量运算，例如一次可对四组数据同时执行乘法操作。
费林分类法将计算机类型分为SISD（单指令单数据）、MISD（多指令单数据）、MIMD（多指令多数据）与SIMT（单指令多线程）。SISD机器采用单指令流，操作单个数据，是早期计算机的典型代表。MISD与MIMD模型虽存在，但主要用于理论研究，未在实际应用中落地。SIMT模型类似CPU多线程，多个线程共享指令，但数据不同。
ARM架构下，下一代SIMD指令集SVE针对高性能计算与机器学习开发，具备可变矢量长度编程模型，允许芯片设计者根据负载与成本选择合适矢量长度，最小支持位，最大可达位，以位为增量。SVE指令集支持与NEON指令集类似的概念，如矢量、通道、数据元素等，同时引入可变矢量长度编程，为高性能计算提供灵活性。
ARM处理器支持SIMD，其中Cortex-A7与Cortex-A默认集成NEON单元，其他ARMv7 Cortex-A系列处理器则为可选项。确认处理器是否支持NEON与VFP需要在编译与运行时进行检查。NEON单元作为ARM指令集扩展，采用独立于ARM原有寄存器的位或位寄存器进行SIMD处理，与VFP单元集成，共享处理器资源进行整数运算、循环控制与缓存操作，降低面积与功耗成本。
NEON基本原理包括指令执行流程与计算资源。NEON指令执行流程涉及向量寄存器中元素同步计算，加速计算过程。计算资源包括独立于ARM原有寄存器的位或位寄存器，以及与VFP单元的集成与共享。NEON支持自动矢量化，允许向量化编译器使用C或C++源代码有效利用NEON硬件。此外，NEON汇编与内建函数提供编写NEON代码的灵活性，同时保持代码易于维护。
其他SIMD技术在不同平台上广泛应用，如x与Altivec，而基于ARM的SOC中还可能包含DSP协处理硬件，提供额外的并行处理能力。相对于专用DSP，NEON具有灵活性与集成度优势，支持多种指令集与编程模型，适用于多种高性能计算任务。
总结，本部分介绍SIMD的基本概念、ARM NEON架构、指令集与技术对比，以及NEON的原理与应用。希望读者能够理解SIMD技术在现代处理器中的重要性与ARM NEON的特性和使用方法。
在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
在离线混部场景下，Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术，旨在处理突发的CPU使用需求，减少CPU限流带来的影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst，分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中，资源请求（requests.cpu）和限制（limits.cpu）通过这些参数来实现动态调整，以保证容器间公平的CPU分配。
对于资源调度，Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗，针对延迟敏感业务，如抖音视频服务，通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降，同时也考虑资源的高效利用。然而，常规的限流策略可能导致容器部署密度降低，因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题，通过收集未使用的CPU资源，允许在突发时使用，从而提高CPU利用率并减少throttled_time。
在Koordinator的配置中，通过configMap可以调整CPU Burst的百分比，以及在负载过高时的调整策略。例如，当CPU利用率低于阈值时，允许动态扩展cfs_quota，以应对突发的CPU使用。源码中，会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。
总的来说，Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景，能有效提升核心业务的CPU资源使用效率，同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下，结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术，有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。
一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。
