怎么提高网络应用性能？让DPDK GRO和GSO来帮你！
来源：SDNLAB
　作者: 胡嘉瑜　编辑:
　　目前，有大量的网络应用在处理数据包的时候只需要处理数据包头，而不会操作数据负载部分，例如防火墙、TCP/IP协议栈和软件交换机。对这类网络应用而言， 包头处理产生的开销(称为“per-packet overhead”)占了整体开销的大部分。因此，如何减少包头处理开销是优化这类应用性能的关键。　　减少包头处理开销最直接的方法：减少数据包数量　　如何减少包数量?　　●增大Maximum Transmission Unit (MTU)。在数据量一定的情况下，使用大MTU的数据包可携带更多数据，从而减少了包的总量。但MTU值依赖于物理链路，我们无法保证数据包经过的所有链路均使用大MTU。　　●利用网卡特性：Large Receive Offload (LRO)，UDP Fragmentation Offload (UFO)和TCP Segmentation Offload (TSO)。如图1所示，LRO将从物理链路收到的TCP包(如1500B)合并为长度更长的TCP包(如64KB);UFO和TSO将上层应用发送的长数据负载的UDP和TCP包(如64KB)拆分成长度更短的数据包(如1500B)，以满足物理链路的MTU限制。通过在网卡上进行包合并和拆分，在不需要任何CPU开销的情况下，上层应用就可以处理数量大大减少的大包。然而，LRO、TSO和UFO通常只能处理TCP和UDP包，而且并非所有的网卡都支持这些特性。　　●软件包合并 (Generic Receive Offload，GRO)和包拆分 (Generic Segmentation Offload，GSO)。与前两种方法相比，GRO和GSO有两个优点：第一，不依赖于物理链路和网卡;第二，能够支持更多的协议类型，如VxLAN和GRE。　　图1. LRO、UFO和TSO工作原理　　为了帮助基于DPDK的应用程序(如Open vSwitch)减少包头处理开销，DPDK分别于17.08和17.11支持了GRO和GSO。如图2所示， GRO和GSO是DPDK中的两个用户库，应用程序直接调用它们进行包合并和分片。　　图2. DPDK GRO和DPDK GSO　　1、GRO库和GSO库结构　　图3描绘了GRO库和GSO库的结构。根据数据包类型，GRO库定义了不同的GRO类型。每一种GRO类型负责合并一种类型的数据包，如TCP/IPv4 GRO处理TCP/IPv4数据包。同样的，GSO库也定义了不同的GSO类型。GRO库和GSO库分别根据MBUF的packet_type域和ol_flags域将输入的数据包交给对应的GRO和GSO类型处理。　　图3. GRO库和GSO库的框架　　2、如何使用GRO库和GSO库?　　使用GRO和GSO库十分简单。如图4所示，只需要调用一个函数便可以对包进行合并和分片。　　图4. 代码示例　　为了支持不同的用户场景，GRO库提供了两组API：轻量模式API和重量模式API，如图5所示。轻量模式API应用于需要快速合并少量数据包的场景，而重量模式API则用于需要细粒度地控制合包并需要合并大量数据包的场景。　　图5. 轻量模式API和重量模式API　　3、DPDK GRO的合包算法　　算法挑战　　●在高速的网络环境下，高开销的合包算法很可能会导致网卡丢包。　　●包乱序(“Packet Reordering”)增加了合包难度。例如Linux GRO无法合并乱序的数据包。　　这就要求DPDK GRO的合包算法：　　足够轻量以适应高速的网络环境　　能够合并乱序包　　基于Key的合包算法　　为解决上述两点挑战，DPDK GRO采用基于Key的合包算法，其流程如图6所示。对新到的数据包，首先按照流(“flow”)对其进行分类，再在其所在的流中寻找相邻的数据包(“neighbor”)进行合并。若无法找到匹配的流，就插入一条新流并将数据包存储到新流中。若无法找到邻居，则将数据包存储到对应的流中。　　基于Key的合包算法有两个特点。首先，通过流分类来加速数据包的合并是十分轻量的一种做法;其次，保存无法合并的数据包(如乱序包)使得之后对其进行合并成为可能，故减轻了包乱序对合包带来的影响。　　图6. 基于Key的合包算法流程　　4、DPDK GSO的分片策略　　分片流程　　如图7所示，将一个数据包分片有3个步骤。首先，将包的数据负载分成许多长度更小的部分;其次，为每一个数据负载部分添加包头(新形成的数据包称为GSO Segment);最后，为每个GSO segment更新包头(如TCP Sequence Number)。　　图7. GSO分片流程　　GSO Segment的结构　　生成一个GSO Segment的最简单方法就是拷贝包头和数据负载部分。但频繁的数据拷贝会降低GSO性能，因此，DPDK GSO采用了一种基于零拷贝的数据结构——Two-part MBUF——来组织GSO Segment。如图8所示，一个Two-part MBUF由一个Direct MBUF和多个Indirect MBUF组成。Direct MBUF用来存储包头，Indirect MBUF则类似于指针，指向数据负载部分。利用Two-part MBUF，生成一个GSO Segment仅需拷贝长度较短的包头，而不需要拷贝较长的数据负载部分。　　图8. Two-part MBUF的结构　　GRO库和GSO库的状态　　目前，GRO库还处于一个初期阶段，仅对使用最广泛的TCP/IPv4数据包提供了合包支持。GSO库则支持更丰富的包类型，包括TCP/IPv4、VxLAN和GRE。
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2015年以来，在线教育最先感受到资本市场的温暖：阿凡题、易题库、一起作业网、猿题库等多家在线教育公司纷纷公布融资利好。
友盟数据也显示，在过去一年中，教育学习领域 App 增速迅猛，一线城市用户量的全年增幅达到90%,二线城市用户量也增长了近69%。
但是，教育类产品并不是那么好做的。与传统教育机构直接追求盈利不同，而在线教育则更加关注用户量和日活跃量。如何准确把握用户的个性化需求，并且激发他们的主动性，把用户留在App内？日前，在友盟开放日上海站上，沪江网产品UED总监贺鸣分享了他们的运营经验。
以下为贺鸣口述内容，友盟君梳理时略有删减。
第一、了解在线教育的核心用户群
对于在线教育产品的功能设计，主要从两个点入手：用户，用户的使用场景。在线教育这个行业面对的是怎样的用户？此前沪江做过上百人的用户访谈，得出一个定性的用户画像分析，可以从学习能力和学习主动性这两个维度分析在线教育的用户模型。
从上图可以看到，纵轴是用户学习能力的弱与强，横轴表现的是用户学习的主动性、被动性。根据用户配比，我们把沪江网的用户分成四类：第一类为“学霸”，学习能力很强，学习的意愿很强；第二类是沪江的主要用户，称为“学民”，学习主动性很强，但学习能力相对偏弱，需要指导；还有两类占比较小的用户群，分别为“学痞”和“学渣”，我们认为，如果一个学生/用户很容易被一款在线游戏或其他产品所吸引，很难成为一个在线学习的定性用户。在线学习对于用户主观能动性要求非常高。
第二、结合数据来辅助产品设计、新功能的研发
今天分享的重点是：如何通过数据来辅助软件的设计或者新功能研发方向性的制定。做移动产品非常关注的三个指标是日活、周留存和使用时长。但是在做产品设计或新功能时，尽可能在一个时间段内只关注一个数据，如果关注的数据非常多，那A/B测试的结果会让你非常难以取舍。包括产品、设计人员，甚至整个产品团队也要尽可能去做一些减法。
以我们一个背单词的应用“开心词场”为例，它的特点是将一本词汇书分成很多关卡，通过游戏闯关的方式帮助用户完成背诵。我们首先关注的是日活，为什么呢？这个产品是为了帮助用户解决背单词这个事情，如果每天背单词的用户呈下降的趋势，是我们不希望看到的，而且现在获取新用户的成本越来越高，日活的提高是我们非常关注的。
那如何提高日活这个数据？在用户反馈下，“开心词场”加入了单词PK功能，强化用户的社交方式，让用户和其他人产生更强烈的互动，从而生成一种非常强的用户关系纽带。在PK功能的设计中，会随机匹配到在使用App背诵同样词汇书的用户，通过一些背词手段对比哪个用户的单词掌握得更好。在PK功能上线之后，日活提升了不少。
当然，日活的提升也基于不同的方法。譬如通过友盟的消息推送唤回老用户，告诉老用户将有新功能上线，邀请他们来体验。也有新用户对新功能的体验比较好，发现这种背词手段可以很好的帮助记忆单词，于是留了下来，成为我们的用户。
等过一段时间后，运营就要通过观察周留存数据来看产品接下来的方向。
记得在推出单词PK功能后，用户周留存数据上涨，但假期时间是下降的，于是我们想策划一些功能来唤回一些用户，于是增加了一个功能叫PK复仇。当用户被其他用户打败，或者掌握单词水平低于某用户的时候，我们会给用户推送一个消息：“有人打败了你，是否要去挑战一下？“或者”是否要再次进行PK“？很多用户是通过这样的推送消息直接回到App。PK复仇上线后，整个用户留存数据有非常大的提升。
还有一个细节值得说下，PK功能一开始设置的单词量是30 个，后来通过友盟的自定义事件发现，用户PK每一关的时间变短后，他们会更有意愿去尝试新一关。分析后发现用户使用这个功能的时间一般在晚上或者早上，很多人是在坐车过程中使用，可以看出这个时间是非常碎片化的。如何更加有效的减少用户在碎片时间中的流失？我们把每次用户能够完成某个操作节点的时间缩短，有助于用户完成一个关卡，激发他再次进行挑战。
还有一点小经验，大家都知道App开发的成本很高，所以可以通过一些轻量级的方式对一些新功能进行测试。譬如我们有个功能是排行榜，为了测试用户的关注度，就做了个H5内嵌页面来进行“词王争霸赛“。后来发现用户对于排行非常关注，这个活动也对提升用户的每日使用时长有非常大的帮助。
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每个月，我们帮助 1000 万的开发者解决各种各样的技术问题。并助力他们在技术能力、职业生涯、影响力上获得提升。华为荣耀7移动版修改接入点提升移动数据传输速率教程
来源：安软市场
　　各位荣耀7的机友们相信多数还是会利用碎片时间来看新闻或者是玩网络游戏。但是移动网络就好像个怪脾气的老头子，经常在需要的时候却变得奇慢无比。想必大家也是有过这样的经历，原本速度很快的移动网络，但是到了地铁上或者是人群密集的地方再使用，速度就会明显的下降。为了让各位使用荣耀7移动版的机友们找到解决之道，安软小编今天就来告诉大家华为荣耀7移动版如何提高已送数据传输速率。
　　大家知道移动的接入点默认是cmnet和cmwap。手机会在这两个接入点之间自动切换信号强的，当然你也可以手动设置。但是当我们在人流多的地方时候上网时候，还是会感觉到网速慢。这就是由于接入点接入的端口太多而导致的拥堵。下面介绍一种方法，可以有效的提高网速，即使在人多的地方使用移动数据也不怕!
　　荣耀7移动版设置接入点提高移动网络速度的方法设置很简单，只要照着以下几幅图设置下，就可以了哦!
　　通过以上的几步设置，移动数据的网速就会有所提高了，尤其是4G网的提速更明显哦!
　　各位使用荣耀7移动版的机友们不妨尝试一下，绝对会让你的上网速度杠杠滴。不论在什么场合都能最大限度的发挥出网络本身的优势。从此再也不用为了移动数据传输慢而到处找免费WiFi啦。
2018 / 08 / 08
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你可能喜欢如何有效提高数据中心PUE？
作者：佚名
分类 : 比特网
　　基础设施管理解决(DCIM)帮助数据中心实现更高级别的控制，从而简化了数据中心的产能规划与分配工作。
　　据预测，截至到2020年，全球数据中心的年耗电量总额预计将增加至1400亿度，这相当于50座发电站的全年发电量。您知道美国在这方面的开销吗？根据初略估算，每年成本预计达到可观的130亿美元。
　　毫无疑问，许多企业和数据中心供应商正在努力减少碳排放量。Switch公司近日宣布，截至今年第一季度，该公司所有SUPERNAP超级数据中心的电力供应均来自其在美国内华达州新建太阳能设施所产生的100%可再生能源。在大西洋彼岸，公司正在爱尔兰和丹麦建设两个新的100%可再生能源数据中心。与此同时，刚刚在瑞典投入使用了一座崭新的大型数据中心，该数据中心位于瑞典北部的偏远地区，当地气候寒冷，因此该数据中心所需要配备的机械冷却能力比一般数据中心大幅降低了70%。
　　但如果您的数据中心不幸位于酷暑之地该怎么办呢？这完全不用担心，能够提供切实可行的解决方案帮助您提高电源使用效率(PUE)，在减少设备碳排放量的同时降低散热和耗电成本。事实上，数据中心基础设施管理解决方案(DCIM)是一款将IT设备与建筑设施功能完美结合的软件与科技产品。通过DCIM，工程师和管理人员可全面监测数据中心的运行状况，从而确保尽可能的高效利用能源、设备和空间。
　　对于大型数据中心而言，电力成本占到整体运营成本的很，类似DCIM这样的软件平台能够帮助企业更加深入地了解电能与热能管理将如何影响到企业的收益。
　　为采取适当的应对之策，数据中心管理人员需要获得有关能耗、热量、气流和使用率的准确信息。很显然，仅凭Excel电子表格和Stanley卷尺是无法完成这项工作的。但令人感到诧异的是，数据中心管理平台()和Redshift Research调研公司最近开展的一项调研结果表明，在接受调研的200家欧美大型数据中心中仍有40%的管理人员依然在使用这些过时的工具进行面积扩张或布局调整。
　　值得高兴的是，数据中心基础设施管理工具(DCIM)提供了更高级别的自动化控制，使数据中心管理人员能够及时接收信息，从而更好地管理产能规划、分配及散热效率。通过部署热量管理的软件，例如改进提高气流管理，能够帮助有效降低高达40%的能耗。此外，数据中心管理人员还可以通过整合的方式有效解决“僵尸”服务器的问题，从而将能耗降低10%至40%。
　　现代化数据中心采用严格的温控措施，以确保为服务器提供稳定的运行环境，这也使各种和环保措施的集中部署成为可能。具有实时监控功能的DCIM系统，通过模拟方式持续改进散热策略和空调处理方法，从而对企业盈亏产生直接影响。
　　令人感到有些意外的是，数据中心内部温度每提升1度，每年竟然可节省超过10万美元的运营费用，而且不会降低服务水平或硬件使用寿命。通过部署各种其他创新型散热技术，数据中心设施最多可节省高达95%的能耗。
　　充分利用DCIM的实时数据分析工具，同时定期刷新服务器，可有效处理能耗问题。在改进的基础上，配合能够发现散热不均和识别低利用率服务器的多功能直观仪表盘，可以帮助数据中心管理人员迅速找到高耗能的设备。
　　采用新式服务器设备并利用DCIM工具识别低效率设备，能够有效降低30%的能耗需求。考虑到服务器的平均使用寿命为四年，这种方法最多可使每台服务器的使用成本降低480美元。这个数字听上去似乎微不足道，但如果您的数据中心里有成千上万台服务器，这个数字将会变得十分可观!
　　Intel数据中心管理平台(DCM)一直于提高数据中心的自动化管理水平，并努力帮助管理者打造更加节能和环保的数据中心。在这方面，Intel DCM已经展开与行业领导者的进一步合作，通过采用更多智能技术，在不影响数据中心业务表现的前提下有效降低能耗支出，同时大幅提升数据中心的管理运行效率。
　　作者介绍：
　　杰夫·克劳斯先生是美国英特尔公司数据中心管理器(DCM)解决方案总经理。在英特尔公司，杰夫·克劳斯拥有13年以上的团队管理经验。他的团队正在开拓能耗与热量管理中间件产品。杰夫·克劳斯先生持有波士顿大学工商管理硕士MBA学位。
[ 责任编辑：张桂林 ]
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