对 8259A 的编程就是对他的初始化,设置主片与从片的级联方式,指定起始中断向量号以及设置各种工作模式。
8259A 内部有两组寄存器,
- 一组是初始化命令寄存器组,用来保存初始化命令字(Initialization Command Words,ICW),ICW 共 4 个,
ICW1 - ICW4
。 - 另一组是操作命令寄存器组,用来保存操作命令字(Operation Command Words,OCW),OCW 共 3 个,
OCW1 - OCW3
从开机到 main 函数的执行分三步完成,其目的是实现从启动盘加载操作系统程序,完成执行 main 函数所需要的准备工作。
第一步,启动 BIOS,准备实模式下的中断向量表和中断服务程序
第二步,从启动盘加载操作系统程序到内存,加载操作系统程序的工作就是利用第一步中准备的中断服务程序实现的
第三步,为执行 32 位的 main 函数做过渡工作
Intel 将所有 80x86 系列的 CPU 的硬件都设计为加电即进入 16 位实模式状态运行。同时,将 CPU 硬件逻辑设计为加电瞬间强行将 CS 的值置为 0xFFFF
,IP 的值置为 0x0000
。这样 CS:IP
就指向 0xFFFF0
这个地址位置。
量级:承载了 100w 左右的服务器和 2w多个视图的监控
数据量:Monitor系统注册了100w 左右的服务器和 2w 多个视图
使用缓存作为数据库的中介,提高系统的性能和吞吐量;采用Cache-Aside Pattern的缓存更新策略,尽可能的保证缓存中的数据是最新的,同时也尽可能的解决缓存与数据库的数据不一致问题。针对写接口的限频,参考类似滑动时间窗口的限流算法,对于同一用户调用同一写接口的时间间隔必须大于一秒,做到最省成本且最大可能的保护系统的数据库负载不会太高。
查询接口的QPS:5w/s,资源占用:2C
缓存更新策略:【架构框架/release/缓存.md】(包括增删查改)。为什么不用 redis?用不起,成本高。
限流算法:滑动时间窗。两个统计周期部分重叠,从而避免短时间内的两个统计点分属不同的时间窗的情况。比如 0.00 - 1.00 分钟统计,0.30 - 1.30 分钟做统计,1.00 - 2.00 做统计 【架构框架/极客-架构/高可用架构模式/应对接口级故障.md】
SDK -> TencentCloud_CloudMonitor_Agent -> 云监控接口机 -> kafka -> 指标计算(flink) -> Kafka -> writer 存储/告警
数据量:云基础监控上报指标量8.3万亿/d,存储记录数8500亿/d
自定义监控上报记录数2200亿/d,存储记录数600亿/d
协议设计:窄表改造成宽表,业界著名监控系统prometheus、statsd等协议采用的是窄表(一张表一个指标)上报数据,通过在Tccm-SDK和Tccm-Agent支持窄表转换宽表(一张表多个指标),大幅降低了数据的上报流量。
性能:例如开源Flink自监控数据上报流量从10GB/m降至2GB/m
Tccm-Agent的设计与开发:调研分析了业界和公司内监控Agent的实现,最终采用微内核架构,面向功能进行拆分插件种类,分为输入、预处理、聚合、输出插件,以配置文件的方式实现插件注册机制进行插件管理,不同种类的插件之间通过线程安全队列进行连接通信,插件完全解藕,可扩展性强。且快速适配了prometheus、statsd、influx line protocol等开源协议上报数据的用户,可以方便的将不同的数据协议进行整理、统一格式且将数据聚合之后上报到云监控中台。
性能:Tccm-Agent可接收流量80M/s,占用资源CPU:2C,MEM:60M
Tccm-SDK的设计与开发:分析了开源界(prometheus、datadog、influxdb等)和公司内(007、monitor等)监控系统的SDK的上报协议和实现,采用宽表(一张表多个维度多个指标)作为数据流转或存储协议,以文本作为数据传输协议,实现线程安全的多写单读队列作为中介进行缓冲数据,定时读取数据进行聚合处理后上报到Tccm-Agent;功能上支持公司内部和开源界所有的数据统计方式;性能上每秒上报指标量可以达到百万级别,而其他SDK都只是在十万级别;并且支持多语言(go、c++、java等)
性能:SDK在不丢数据的情况下,最高可传输100w指标数每秒,流量70M/s,占用资源CPU:1.1C,MEM:100M
我们先来贴出程序,然后再来解释。如下这段代码的功能是在屏幕上打印字符串 “1 MBR”。背景色为黑色,前景色为绿色。
1 | ;主引导程序 |
section 是伪指令,是 nasm 提供的。CPU 运行程序是不需要这个东西的,section 只是用来给程序员规划程序用的,逻辑上划分成段的好处就是方便开发人员梳理代码,方便管理。
如果没有定义 section,nasm 默认全部代码同为一个 section,起始位置为 0。
刚毕业那会自己写的代码太菜,经常被气哭,上线后很多问题,架构不合理(多 worker、多 sender),很多东西没有注意到(go 中 recover),API 接口设计没有考虑到用户使用。没有做足准备(已经有的实现,而是自己想、自己做),这是 2020 年的状况
看公司内源代码(polaris、trpc等),看外界源码(prometheus、statsd、influxdb、telegraf)等、请教大佬,codereview 我的代码
看架构设计,代码整洁之道。对工作中遇到的场景先想想应该如何做架构,然后再看成熟的架构。
写代码前先做好充足的调研,然后列出自己要做什么,那里会有问题,卡点。业界采用的什么方案,我采用什么方案?有什么优缺点?
写代码时做好充分的单元测试,对于模块做好功能测试、性能测试。写完之后再整体审核下架构是否需要做调整?