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Linux Device Driver
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あるプロセスが利用しているメモリサイズを procfs 経由で調べる - naoyaのはてなダイアリー
お題は「あるプロセスがどの程度の物理メモリを利用したかを知りたい」です。 手っとりばやく知りたいときは top や ps などで調べると良いでしょうか。例えば手元の coLinux で top して M キーでソートすると emacs のプロセスが最もメモリを使っているようです。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1923 naoya 18 0 23120 19m 3096 S 0.0 2.0 0:55.40 emacsメモリサイズは VIRT と RES がありますが、VIRT は Virtual の略で仮想メモリ領域のサイズ、RES が Resident の略で、実際に使用している物理メモリ領域のサイズ。19MB ほど使っているようです。この emacs のプロセスが利用するメモリ領域はざっくり 20MB 程度と
Linux のスリープ処理、タイマ処理の詳細を見る - naoyaのはてなダイアリー
UNIX でプロセスを一時的にスリープさせるには sleep(3) が使えます。sleep() は引数に秒単位でしか時間を指定できないので、より短い時間を指定したい場合は usleep(3) (マイクロ秒) や nanosleep(2) (ナノ秒) を使うことになります。sleep(), usleep() はライブラリ関数、nanosleep() はシステムコール*1です。 この usleep() や nanosleep() で 1ms 程度の短い時間プロセスを停止したとして、正確にその時間だけ停止させることはできるでしょうか。http://shiroikumo.at.infoseek.co.jp/linux/time/ にあるコードを参考に、実際に動かしてみます。カーネル 2.6.19 x86_64、CentOS 5 で試します。 まず、nanosleep() で 1ms のスリープを行
Linuxのネットワークスループット改善法教えます - builder by ZDNet Japan
Linuxのカーネルやそれを含むディストリビューションでは、ネットワークのパラメータに影響を与えるような設定の一部は、デフォルトでは非常に控えめに設定されていることが一般的である。このような設定をチューニングするには、/procファイルシステムを使用する方法やsysctlプログラムを用いる方法があるが、どちらかというと後者の方がよい場合が多い。なぜかというと、後者の場合は/etc/sysctl.confファイルの内容を読み取るため、リブートを行っても設定が保持されるからだ。 /etc/sysctl.confで行える設定のうち、ネットワークのパフォーマンスを向上させる可能性がある設定を以下に示そう。 net.ipv4.tcp_window_scaling = 1 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 net.core.rmem_max = 16777216 net.core
そうだカーネルを学ぼう - 雑種路線でいこう
彼は何のカーネルを学んだのだろうか。*1最近の実用OSのソースコードってLinuxにせよWindowsにせよ、SMP対応のチューニングとか電源管理のために核の部分まで非常に複雑になってしまい、読んだりコードを追って動きを理解するのは難儀ではないか。Minixなら教育を意識して平易に実装されているしドキュメントも充実しているから読みやすいし、"Lions’ Commentary on UNIX (Ascii books)"に至っては昔はこんなにシンプルだったかと衝撃を受けるのだが。PDP-11のアセンブラなんて勉強したことないよとか、げ、これGOTO文とか細かいことを気にしてはいけない。Alan Kayが2万行でネットワークからGUIまで含んだ見通しのよい教育用OSを手掛けているらしいので楽しみにしている。とはいえ実務で触るのは複雑なOSなのだから早いうちから複雑なコードに見慣れておくこと自
Linux Kernel Module programming (Kernel 2.4, デバイスドライバ)
○ はじめに 本文書では、筆者が Linux® でデバイスドライバを作成しようとした際に、カーネルに動的に追加機能を組み込むことが出来るカーネルモジュールの書き方について勉強したことを説明していきたいと思います。 筆者は、コンピュータでハードウェアを制御するプログラムを作りたいと思いながら社会人になったのですが、会社でそういう仕事がどんどん減ってしまって全然機会がありませんでした。しかし、雑誌等でデバイスドライバを作成して自作のハードウェアを制御する記事を読む度に、自分もやりたいという気持ちが大きくなっていきました。 そしてある日、「電子工作を勉強して自分のハードウェアを作り、それを動かすためのソフトウェアを書こう！」と決意しました。Linux でデバイスドライバを作成するには、カーネルに最初から組み込んでしまう方法と、動的に追加機能を組み込むことが出来るカーネルモジュールという形式で作成
フィボナッチ数列を計算するデバイスドライバ - naoyaのはてなダイアリー
Amazon から プログラミング言語Erlang入門 が届きました。 どんな構成だろうね、と会社で同僚数人とわいわいやっていたら、「フィボナッチ数列を計算するサーバー」という例があって、みんなのツボに入りました。Erlang の並列計算処理能力とネットワークプログラミングのしやすさを示すという上で良い例だと思うのですが、「フィボナッチ数列を計算する」というのと「ネットワークサーバーを書く」、という二つのテーマの不思議なギャップが面白いのでしょう。 そういえば関数型言語が得意な id:maoe は、はてなの採用面接の際に、はてなのボーナス計算を計算するシステムを作ってきたのですが、なぜかクライアント/サーバシステム、ネットワークサーバーを Haskell で、クライアントを Scheme で書き、プロトコルが S 式という実装をみんなの前で披露して、周囲の笑いを誘っていました。 ちょっとし
はじめてのカーネル・ソース 第1回 どうしたら読めるようになるのか：ITpro
なかなかハードルが高く，多くの人が踏み出せないでいるカーネルのソース・コードの読解。本連載では，今までカーネル・ソースなんて見たことがないという人に，読みこなすコツをお教えします。今回は，どうしたらカーネル・ソースを読みこなせるようになるのか，筆者の経験をお話します。 Linuxユーザーなら誰しもカーネルのソース・コード（カーネル・ソース）を読んで，どのような処理を行っているのかを確認したり，自分なりの変更を加えたりしたくなるのではないでしょうか。しかし，カーネル・ソースの量は膨大な上，C言語で書かれているので，コンピュータ内部やOS（オペレーティング・システム）の仕組みを理解したプログラマでないとなかなか読みこなせません。そのため，カーネルを読むための第一歩を踏み出せない人が数多くいることは事実です。 本講座では，プログラマではないごく普通のLinuxユーザーが，カーネルをある程度自力で
マルチスレッドのコンテキスト切り替えに伴うコスト - naoyaのはてなダイアリー
また Linux カーネルの話です。 Linux では fork によるマルチプロセスと、pthread によるマルチスレッドでの並行処理を比較した場合、後者の方がコストが低く高速と言われます。「スレッドはメモリ空間を共有するので、マルチプロセスとは異なりコンテキストスイッチ時にメモリ空間の切り替えを省略できる。切り替えに伴うオーバーヘッドが少ない。」というのが FAQ の答えかと思います。 が「オーバーヘッドが少ない」と一言にいわれても具体的にどういうことなのかがイメージできません。そこで Linux のスレッド周りの実装を見て見ようじゃないか、というのが今回のテーマです。 3分でわかる(?) マルチプロセスとマルチスレッド まずはうんちく。マルチプロセスとマルチスレッドの違いの図。以前に社内で勉強会をしたときに作った資料にちょうど良いのがあったので掲載します。Pthreadsプログラミ
x86 Linux のメモリモデル、プロセス空間切り替え、カーネルスタック - naoyaのはてなダイアリー
ひとつ前のエントリ id:naoya:20070924:1190653790 では Linux のコンテキストスイッチにおける、主にハードウェアコンテキストの退避/復帰の処理を追ってみました。その中で カーネルスタック (switch_to() 内で pushl %ebp とかして値が積まれるスタック)とはそのときの実行コンテキストに紐づくカーネルプロセススタックという理解でよいか。 という疑問がもやもや湧いて出てきました。ここ数日 はじめて読む486―32ビットコンピュータをやさしく語る を読んでいたのですが、その中にこの疑問への答えへの入り口が載っていまして、そこを糸口に調べてみました。で、結果としては 答え: 良い でした。 x86 は特権レベルの移行と連動してスタックポインタを切り替える仕組みを持っています。Linux の場合モードはカーネルモード(特権レベル0) とユーザーモード
ユメのチカラ: カーネルにおけるリグレッションの特定
例えば、2.6.17では問題ないのに、2.6.18だとなぜか問題が発生するとする。linux kernel は git というソースコード管理システムによって、全ての変更が管理されているので、その機能を利用して問題を発生させたパッチを特定する事ができる。 基本的な考え方は、コミットしたパッチを問題を発生させた組と、発生しない組にわけていって、問題を絞り込む。2分検索だ。 例えば、1000個分の変更がコミットされていたとする。これを問題が発生しない状況から一個一個順ぐりにあてていき、問題が発生したら、最後にあてたパッチが原因だということがわかる。この順ぐりにあてていく場合、最悪1000回試行錯誤しなくてはいけない。 2分検索の場合、まづ、500個分あてた状態で(gitで簡単にそのような状況をつくれる)試験をし、仮に問題が発生しなければ、残りの500個に問題があるので、さらに、その半分250個
Linux カーネルのコンテキストスイッチ処理を読み解く - naoyaのはてなダイアリー
Linux カーネルのプロセススケジューラの核である kernel/sched.c の schedule() を読み進めていくと、タスク切り替え(実行コンテキスト切り替え)はその名も context_switch() という関数に集約されていることが分かります。2.6.20 の kernel/sched.c だと以下のコードです。 1839 static inline struct task_struct * 1840 context_switch(struct rq *rq, struct task_struct *prev, 1841 struct task_struct *next) 1842 { 1843 struct mm_struct *mm = next->mm; 1844 struct mm_struct *oldmm = prev->active_mm; 1845 184
Kazuho@Cybozu Labs: システムコールの最適化
« Swifty 0.03 を公開しました | メイン | MySQL の高速化プチBK » 2007年09月19日 システムコールの最適化 今朝、会社で「最速のファイルコピー」についての話題が出ていました。そこで、ちょっと気になって、read(2) の呼出のオーバーヘッドがどの程度あるのか、ベンチマークをとってみました。 グラフは、それぞれの環境で、10MBのファイルを1,024回読み込むのにかかった時間を示しています。ファイルの内容は当然メインメモリにキャッシュされているので、実際は、カーネル内のバッファキャッシュからユーザープロセスのバッファへのメモリコピーの速度を測定していることになります。このグラフから、以下のような傾向を読み取ることができます。 (言うまでもないことですが)システムコールのオーバーヘッドは大きい Mac OS X のシステムコールのオーバーヘッドは Linux
naoyaのはてなダイアリー - Linuxのページキャッシュ
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
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