回復(fù) 前田司郎 : 我的體驗(yàn)感是 OPPO?Enco X2 相比上一代無(wú)論是計(jì)與做工、是降噪與音,都是全方提升,售價(jià) ¥899 蠻香的?!?轉(zhuǎn)跳至B站觀看更清?
回復(fù) Michal : IT之家 1 月 25 日消息,雖然配備 M2 芯片的新款 Mac mini 起售價(jià)較低,為 599 美元(國(guó)行 4499 元),但與配備 M1 芯片和 256GB 存儲(chǔ)空間的上一代機(jī)型相比配備 256GB 存儲(chǔ)空間的基本型號(hào)的 SSD 讀寫(xiě)速度較慢。YouTube 頻道 Brandon Geekabit 分享的新 Mac mini 拆解顯示,M2 芯片版 256GB 型號(hào)僅配備了一個(gè) 256GB 存儲(chǔ)芯片,而在 M1 芯片版上配置的是兩個(gè) 128GB 存儲(chǔ)芯片。這種差異釋了為什么新型的 SSD 速度較慢,因?yàn)槎鄠€(gè) NAND 芯片可以實(shí)現(xiàn)更快的速?。“我們已通過(guò) Blackmagic Disk Speed Test 基準(zhǔn)測(cè)試應(yīng)用程序確認(rèn),新 256GB Mac mini 的 SSD 讀寫(xiě)速度各約為 1500 MB/s,比同等前代產(chǎn)品讀寫(xiě)速度慢 30% 至 50% ,盡管基準(zhǔn)測(cè)試果和實(shí)際性能可會(huì)有所不同?!?求最快 SSD 速度的用戶應(yīng)確為 M2 Mac mini 配置至少 512GB 存儲(chǔ)空間,以避免出現(xiàn)此問(wèn)題。IT之家了解到,較慢的 SSD 會(huì)影響文件傳輸速,整體性能也會(huì)到輕微影響,因當(dāng)物理內(nèi)存被完使用時(shí),Mac 會(huì)暫時(shí)使用 SSD 空間作為虛擬內(nèi)存。至于配備 M2 Pro 芯片的高端 Mac mini,根據(jù) MacStadium 的 Brian Stucki 分享的拆解顯示,具有 512GB 存儲(chǔ)空間的基本型號(hào)似乎此前基于英特爾型號(hào)少兩個(gè) NAND 芯片。配備 M2 芯片和 256GB 存儲(chǔ)的 13 英寸 MacBook Pro 和 MacBook Air 型號(hào)由于采用單個(gè) NAND 芯片,SSD 速度也較慢,顯然果還沒(méi)有決定改新 Mac mini 的路線。在去年與 The Verge 分享的一份聲明中,果聲稱基于 M2 的 Mac 在現(xiàn)實(shí)世界活動(dòng)中有“更快”的性,但不清楚該聲是指 SSD 性能還是整體系統(tǒng)能:“得益于 M2 性能提升,新款 MacBook Air 和 MacBook Pro 13 英寸的速度令人難置信,即使與配強(qiáng)大 M1 芯片的 Mac 筆記本電腦相比也是此。這些新系統(tǒng)用新的更高密度 NAND,使用單芯片提供 256GB 存儲(chǔ)。雖然 256GB SSD 基準(zhǔn)測(cè)試可能與上一代相比所不同,但這些于 M2 的系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界活動(dòng)的性能甚至更快”另外據(jù) 9to5Mac 所指出的,由于 NAND 芯片的減少,2023 新款 MacBook Pro 在配置 512GB 存儲(chǔ)空間時(shí)的 SSD 速度也較慢名家
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権野元 : 本文來(lái)自微信眾號(hào):開(kāi)發(fā)內(nèi)修煉 (ID:kfngxl),作者:張彥 allen大家好,我是飛!負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)很常用的一個(gè)能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)狀況的時(shí)候,們也是經(jīng)常把載找出來(lái)看一。在線上請(qǐng)求力過(guò)大的時(shí)候經(jīng)常是也伴隨負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理真的理解了嗎我來(lái)列舉幾個(gè)題,看看你對(duì)載的理解是否夠的深刻。負(fù)是如何計(jì)算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎??jī)?nèi)是如何暴露負(fù)數(shù)據(jù)給應(yīng)用層?如果你對(duì)以問(wèn)題的理解還捏不是很準(zhǔn),么飛哥今天就你來(lái)深入地了一下 Linux 中的負(fù)載!一、理解負(fù)載看過(guò)程我們經(jīng)用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個(gè)型的 top 命令輸出的負(fù)如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說(shuō)負(fù)載,也叫系平均負(fù)載。因單純某一個(gè)瞬的負(fù)載值并沒(méi)太大意義。所 Linux 是計(jì)算了過(guò)去段時(shí)間內(nèi)的平值,這三個(gè)數(shù)別代表的是過(guò) 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘和過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如后稷來(lái)呢?事實(shí)上,top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個(gè)偽文件里的。通過(guò) strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)可以看的到這過(guò)程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪 /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)柢山這里會(huì)讀取內(nèi)中的平均負(fù)載量,簡(jiǎn)單計(jì)算便可展示出來(lái)整體流程如下所示。我們根上述流程圖再開(kāi)了看下。偽件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會(huì)建 /proc/ loadavg,并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開(kāi)文件時(shí)對(duì)應(yīng)的作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶態(tài)打開(kāi) /proc/ loadavg 文件時(shí),都會(huì)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來(lái)會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理,核心的算是在這里完的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將均負(fù)載值按照定的格式打印出在上面的源中,大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義,碼寫(xiě)的這么猥是因?yàn)閮?nèi)核中沒(méi)有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型,而是用整來(lái)模擬的。這代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知這個(gè)背景就行,不用過(guò)度展剖析。這樣用通過(guò)訪問(wèn) /proc/ loadavg 文件就可以讀取內(nèi)核計(jì)算的負(fù)數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問(wèn) avenrun 這個(gè)全局?jǐn)?shù)組已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)??shift;?loads[1]?=?(avenrun[1]?+?offset)??shift;?loads[2]?=?(avenrun[2]?+?offset)??shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)下我們開(kāi)篇中一個(gè)問(wèn)題:?內(nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用的??jī)?nèi)核定義一個(gè)偽文件 /proc/ loadavg,每當(dāng)用戶打開(kāi)個(gè)文件的時(shí)候內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到,接著問(wèn) avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)為小數(shù),并打出來(lái)。好了,外一個(gè)新問(wèn)題來(lái)了,avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是何時(shí),是被如何計(jì)算來(lái)的呢?二、核中負(fù)載的計(jì)過(guò)程接上小節(jié)我們繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來(lái)源。個(gè)數(shù)組的計(jì)算程分為如下兩:1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載:定刷新每個(gè) CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks,將每個(gè) CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起,得到系統(tǒng)當(dāng)的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載:定器根據(jù)當(dāng)前系整體瞬時(shí)負(fù)載使用指數(shù)加權(quán)動(dòng)平均法(一高效計(jì)算平均的算法)計(jì)算去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)。接下來(lái)我們成兩個(gè)小節(jié)來(lái)別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中,有一個(gè)子系統(tǒng)叫做間子系統(tǒng)。在間子系統(tǒng)里,始化了一個(gè)叫分辨率的定時(shí)。在該定時(shí)器會(huì)定時(shí)將每個(gè) CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)(running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù))匯總到統(tǒng)全局的瞬時(shí)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如圖所示。我們上述流程圖展看一下,我們到了高分辨率時(shí)器的源碼如://file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率時(shí)器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時(shí)器的到期數(shù)設(shè)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的候,將到期函設(shè)置成了 tick_sched_timer。通過(guò)這個(gè)函讓每個(gè) CPU 都會(huì)周期性地執(zhí)行一些任巫抵其中刷新當(dāng)前統(tǒng)負(fù)載就是在個(gè)時(shí)機(jī)進(jìn)行的這里有一點(diǎn)要意一個(gè)前提是個(gè) CPU 都有自己獨(dú)立的行隊(duì)列,。我根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤它依次通過(guò)調(diào) tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷,所 calc_load_tasks 上記錄的就是整個(gè)系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值。們來(lái)看下負(fù)責(zé)新的 scheduler_tick 這個(gè)核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個(gè)函數(shù)中,獲當(dāng)前 cpu 以及其對(duì)應(yīng)的行隊(duì)列 rq(run queue),調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)中。//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)相對(duì)值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)負(fù)載??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到,通過(guò) calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)冰夷對(duì)值,并把它到全局瞬時(shí)負(fù)值 calc_load_tasks 上。至此,calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)時(shí)間下的整體時(shí)負(fù)載總數(shù)了我們?cè)僬归_(kāi)看是如何根據(jù)運(yùn)隊(duì)列計(jì)算負(fù)載的://file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的量?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦,原來(lái)是同時(shí)計(jì)算 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的量。對(duì)應(yīng)于用空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)(進(jìn)程 OR 線程)。由于 calc_load_tasks 是一個(gè)長(zhǎng)期存在的數(shù)。所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí),只需要刷變的量就行,不全部重算。因上述函數(shù)返回是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)均負(fù)載上一小中我們找到了統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù) calc_load_tasks 變量的更新過(guò)程?,F(xiàn)在們還缺一個(gè)計(jì)過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。傳統(tǒng)義上,我們?cè)?算平均數(shù)的時(shí)采取的方法都把過(guò)去一段時(shí)的數(shù)字都加起然后平均一下把過(guò)去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有時(shí)負(fù)載都加起取一個(gè)平均數(shù)完事了。這其是我們傳統(tǒng)意上理解的平均,假如有 n 個(gè)數(shù)字,分別 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集合的平數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用種簡(jiǎn)單的算法計(jì)算平均負(fù)載話,存在以下個(gè)問(wèn)題:1.需要存儲(chǔ)過(guò)去每個(gè)采樣周期的據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次,那么需要使用一個(gè)較大的數(shù)組將一次采樣的數(shù)全部都存起來(lái)那么統(tǒng)計(jì)過(guò)去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個(gè)數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)個(gè)新的觀察值就要從移動(dòng)平中減去一個(gè)最的觀察值,再上一個(gè)最新的察值,內(nèi)存數(shù)會(huì)頻繁地修改更新。2.計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜算的時(shí)候再把個(gè)數(shù)組全加起,再除以樣本數(shù)。雖然加法簡(jiǎn)單,但是成上千個(gè)數(shù)字的加仍然很是繁。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化勢(shì)傳統(tǒng)的平均計(jì)算過(guò)程中,有數(shù)字的權(quán)重一樣的。但對(duì)平均負(fù)載這種時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō),實(shí)越靠近當(dāng)前刻的數(shù)值權(quán)重該越要大一些好。因?yàn)檫@樣更好反應(yīng)近期化的趨勢(shì)。所,在 Linux 里使用的并不是我們所以的傳統(tǒng)的平均的計(jì)算方法,是采用的一種數(shù)加權(quán)移動(dòng)平(Exponential Weighted Moving Average,EMWA)的平均數(shù)計(jì)算。這種指數(shù)加移動(dòng)平均數(shù)計(jì)法在深度學(xué)習(xí)有很廣泛的應(yīng)。另外股票市里的 EMA 均線也是使用是類似的方法均值的方法。算法的數(shù)學(xué)表式是:a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理解起來(lái)點(diǎn)小復(fù)雜,感趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我只需要知道這方法在實(shí)際計(jì)的時(shí)候只需要一個(gè)時(shí)間的平數(shù)即可,不需保存所有瞬時(shí)載值。另外就越靠近現(xiàn)在的間點(diǎn)權(quán)重越高能夠很好地表近期變化趨勢(shì)這其實(shí)也是在間子系統(tǒng)中定完成的,通過(guò)種叫做指數(shù)加移動(dòng)平均計(jì)算方法,計(jì)算這個(gè)平均數(shù)。我來(lái)詳細(xì)看下上中的執(zhí)行過(guò)程時(shí)間子系統(tǒng)將時(shí)鐘中斷中會(huì)冊(cè)時(shí)鐘中斷的理函數(shù)為 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍到時(shí)會(huì)調(diào)用到 timer_interrupt,依次會(huì)調(diào)用 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計(jì)算的核心。會(huì)獲取系統(tǒng)當(dāng)瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks,然后來(lái)計(jì)算去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù),并保存到 avenrun 中,供用戶進(jìn)讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計(jì)算?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時(shí)負(fù)載比簡(jiǎn)單,就是讀一個(gè)內(nèi)存變量已。在 calc_load 中就是采用了們前面說(shuō)的指加權(quán)移動(dòng)平均來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載的。體實(shí)現(xiàn)的代碼下://file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<(FSHIFT?-?1);?return?load?>>?FSHIFT;}雖然這個(gè)算法解起來(lái)挺復(fù)雜但是代碼看起確實(shí)要簡(jiǎn)單不,計(jì)算量看起很少。而且看懂也沒(méi)有關(guān)系只需要知道內(nèi)并不是采用的始的平均數(shù)計(jì)方法,而是采了一種計(jì)算快且能更好表達(dá)化趨勢(shì)的算法行。至此,我開(kāi)篇提到的“載是如何計(jì)算來(lái)的?”這個(gè)問(wèn)題也有結(jié)論了Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一全局系統(tǒng)瞬時(shí)載值中,然后定時(shí)使用指數(shù)權(quán)移動(dòng)平均法統(tǒng)計(jì)過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)負(fù)載高、CPU 消耗就會(huì)高,負(fù)載低,CPU 消耗就會(huì)低。在很老的 Linux 的版本里,統(tǒng)計(jì)負(fù)載時(shí)候確實(shí)是只算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量,這些程只對(duì) CPU 有需求。在那個(gè)年代里,負(fù)和 CPU 消耗量確實(shí)是正關(guān)的。負(fù)載越就表示正在 CPU 上運(yùn)行,或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多,CPU 消耗量也會(huì)越高但是前面我們到了,本文使的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù),而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)是不占 CPU 的。所以說(shuō),負(fù)載高不一定是 CPU 處理不過(guò)來(lái),也有可能會(huì)因?yàn)榇疟P(pán)等其資源調(diào)度不過(guò)而使得進(jìn)程進(jìn) uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的!為么要這么修改我從網(wǎng)上搜到遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因以下是郵件原。From:?Matthias?Urlichs?