CPU使用率100％のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来
こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ
3.2. CPUfreq Red Hat Enterprise Linux 7 | Red Hat Customer Portal
電源管理ガイド 1. 概要 Expand section "1. 概要" Collapse section "1. 概要" 1.1. 電源管理の重要性 1.2. 電源管理の基本 2. 電源管理の監査と分析 Expand section "2. 電源管理の監査と分析" Collapse section "2. 電源管理の監査と分析" 2.1. 監査および分析の概要 2.2. PowerTOP 2.3. Diskdevstat and netdevstat 2.4. バッテリ寿命ツールキット 2.5. Tuned 2.6. UPower 2.7. GNOME Power Manager 2.8. 監査用のその他のツール 3. コアインフラストラクチャーとメカニズム Expand section "3. コアインフラストラクチャーとメカニズム" Collapse section "3. コアイン
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
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