我正在使用我自己的协议(protocol)通过互联网在两台专用计算机之间发送实时关键数据。当然会涉及延迟。为了调试和优化，我喜欢让两台计算机使用相同的时基。也就是说，我需要知道他们时钟的时差，以便我可以更好地判断延迟。当然，相对主义等并不能真正让我完美地同步它们，但我希望尽可能接近。仅依靠NTP似乎不够好-根据我的经验，时钟可能会关闭半秒(澄清:到目前为止，我依赖Apple提供的默认设置)。我至少需要1/10秒范围内的精度。两台电脑距离不会太远，ICMPping时间通常小于100ms。有什么建议如何做到这一点？(目前，涉及的机器运行OSX，所以如果您知道适合它们的解决方案，那将是一
想象一下，在异构网络环境中，您有许多集群服务器，跨越许多主机，这样服务器之间的连接可能会有非常不同的延迟和带宽。您想通过在服务器之间传输数据来构建服务器之间的连接图。当然，随着网络拓扑结构的变化，这张map可能会随着时间的推移而变得陈旧-但现在让我们忽略这些复杂性并假设网络是相对静态的。鉴于此主机图中节点之间的延迟，计算带宽是一项相对简单的计时练习。我在延迟方面遇到了更多困难-但是。要获得往返时间，只需对从本地主机到远程主机的回程ping进行计时即可-两个计时事件(开始、停止)都发生在本地主机上。假设在两个方向上的延迟不相等，如果我想要单向时间怎么办？假设不同主机上的时钟没有精确同步(
Withglobaltechnologymovingforwardatanincrediblerate,themetaverseisnowpoisedtobecomethenextpowerhousetopromoteeconomicandsocialdevelopment.Thisbuzzwordhasmultipleapplicationscenarios,fromtheOASIS-likephysicalinteractiondevicefeaturedinthemovie"ReadyPlayerOne"tousingVRmedicaltechnologytodosurgeryremot
我们有一个用Java编写的低延迟交易系统(提要处理程序、分析、订单输入)。它广泛使用TCP和UDP，不使用Infiniband或其他非标准网络。有人可以评论各种操作系统或操作系统配置的权衡以部署该系统吗？虽然吞吐量对于跟上现代价格信息显然很重要，但延迟是我们的第一要务。Solaris似乎是一个自然的候选者，因为他们创建了Java；我应该使用Sparc还是x64处理器？我听说过关于RHEL和SLERT的好消息，它们是我们基准测试中使用的正确Linux版本。有没有人针对上述操作系统测试过Windows？或者假设跟不上？我想将Java与C++的争论留到另一个线程。
背景在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用ping命令收集结果，每台服务器去ping(N-1)台，也就是N^2的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了Pingmesh这篇论文，Pingmesh是微软用来监控数据中心网络情况而开发的软件，通过阅读这篇论文来学习下他们是怎么做的。数据中心自身是极为复杂的，其中网络涉及到的设备很多就显得更为复杂，一个大型数据中心都有成百上千的节点、网卡、交换机、路由器以及无数的网线、光纤。在这些硬件设备基础上构建了很多软件，比如搜索引擎、分布式文件系统、分布式存储等等。在这些系统运行过程中，面
我面临着使用G1GC算法时GC暂停持续增加的问题。随着时间的推移，服务延迟持续增长。一旦发生这种情况，我重新启动我的服务，延迟恢复正常。启动后，延迟再次随时间增加。在启动时，服务延迟约为200毫秒，但在24小时内，它们上升到350毫秒，并继续以线性方式增加。服务延迟的增加与GarbageCollection指标的增加相匹配。服务规范我在M4-2X大型EC2机器上运行一个Java应用程序(JDK-8)，每个机器有50个Activity线程。服务在12GB堆上运行。请求的平均延迟约为250毫秒，传入请求的速率约为每箱每秒20个。G1G1配置GC日志79488.355:Totaltimefo
我们有一个使用多播发送数据的“发布者”应用程序。该应用程序对性能极其敏感(我们在微秒级别进行优化)。收听此已发布数据的应用程序可以(并且经常)与发布应用程序位于同一台机器上。我们最近注意到一个有趣的现象:执行sendto()的时间与机器上的监听器数量成正比。例如，假设没有监听器，我们的sendto()调用的基本时间是5微秒。每个额外的监听器都会将sendto()调用的时间增加大约2微秒。因此，如果我们有10个监听器，那么现在sendto()调用需要2*10+5=25微秒。这对我来说表明sendto()调用会阻塞，直到数据被复制到每个监听器。对聆听方面的分析也支持这一点。如果有10个监听
我们有一个使用多播发送数据的“发布者”应用程序。该应用程序对性能极其敏感(我们在微秒级别进行优化)。收听此已发布数据的应用程序可以(并且经常)与发布应用程序位于同一台机器上。我们最近注意到一个有趣的现象:执行sendto()的时间与机器上的监听器数量成正比。例如，假设没有监听器，我们的sendto()调用的基本时间是5微秒。每个额外的监听器都会将sendto()调用的时间增加大约2微秒。因此，如果我们有10个监听器，那么现在sendto()调用需要2*10+5=25微秒。这对我来说表明sendto()调用会阻塞，直到数据被复制到每个监听器。对聆听方面的分析也支持这一点。如果有10个监听
我有一个我无法理解的奇怪行为:出于性能测量目的，我使用“旧”并行端口接口(interface)在debian内核3.2.0-4-amd64上生成IRQ(我使用连接到ACK引脚的外部信号发生器)。我编写了自己的内核模块(仅上半部分)来处理中断并将外部信号发送回并行端口并在示波器上显示这两个信号，以便我可以测量内核响应时间。一切都按预期工作，我可以看到平均70µs的时间响应和一些20µs的“突发”。我在“Intel(R)Core(TM)i3-3240CPU@3.40GHz”上运行。现在，“无法解释”的部分。如果我使用“压力”程序加载CPU、内存和I/O，我预计平均时间会最差，但恰恰相反:我
我有一个我无法理解的奇怪行为:出于性能测量目的，我使用“旧”并行端口接口(interface)在debian内核3.2.0-4-amd64上生成IRQ(我使用连接到ACK引脚的外部信号发生器)。我编写了自己的内核模块(仅上半部分)来处理中断并将外部信号发送回并行端口并在示波器上显示这两个信号，以便我可以测量内核响应时间。一切都按预期工作，我可以看到平均70µs的时间响应和一些20µs的“突发”。我在“Intel(R)Core(TM)i3-3240CPU@3.40GHz”上运行。现在，“无法解释”的部分。如果我使用“压力”程序加载CPU、内存和I/O，我预计平均时间会最差，但恰恰相反:我
