目标
（1） 了解在多核cpu环境下，erlang并发进程调度对各个cpu核负载的影响；
（2） Erlang虚拟机的内存添加机理；
（3） Erlang进程的调度情况；
（4） Linux下监控cpu的使用状况
实验环境
联想小型机：操作系统：RedHat Enterprise LinuxServer release6.4（Santiago）
内核版本号：Linux server1 2.6.32-358.el6.x86_64#1 SMP
CPU型号：Intel（R）Xeon（R）CPU E7-4820 @2.00Ghz；
4颗cpu，每颗cpu物理核数为8，总物理核数为32，逻辑核数为64
内存：125G
磁盘：289G
Erlang OTP：Erlang/OTP 17[erts-6.0][source][64bit][smp:64:64][async-thread:10]
測试过程
Erlang并发进程
測试代码
-module(test).
-export([start_proc/1]).
start_proc(Num) ->
case Num =:= 0 of
true -> ok;
false -> spawn(fun()-> loop() end),start_proc(Num-1)
end.
loop() -> loop().
Cpu执行状况
test:start_proc(1000000)启动1000000个进程后，运行mpstat –PAll 2 10
并发IO
測试代码
-module(testio).
-export([start_proc/1]).
name() ->
{A,B,C} =erlang:now(),
Integer_to_list(A) ++Integer_to_list(B)++Integer_to_list(C).
io() ->
{ok,Fd} = file:open(“./data/”++name(),[write,raw,binary,append]),
file:write(Fd,”Hi zcc,nice to meet you”),
file:read(Fd,23),
file:close(Fd).
start_proc(Num) ->
IO = fun()-> io() end,
case Num =:= 0of
true ->ok;
false-> spawn(IO),timer:sleep(1),start_proc(Num-1)
end.
Linux下查看内核相关信息
vmstat –n 3每隔3s刷新一次
利用sar进行cpu利用率的分析 sar –u 2 10
分析执行进程队列长度sar –q 2 10
cpu %usr %nice%sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle
mpstat –P 1:查看1号cpu的信息
%steal：虚拟cpu无意识等待时间百分比
%nice：cpu处在带有nice值的user模式下时间百分比
top –M 后按下F键，然后按j，回车，可看到进程在哪个核上执行
结论
（1） 在默认情况下Erlang的smp的调度进程schedualer是与cpu的核相应的，而不是与cpu的个数相应的，就如本环境下有4个cpu，32个物理核，开启超线程后为64个逻辑核，调度进程数为64；
（2） 当erlang并发多个进程后，通过cpu的负载能够看出，各个进程会均匀的分布在各个核上执行，而不会是某个核负载过大，某个核负载过小的情况发生，此件事情是有操作系统来做的，程序猿无须关心；
（3） Erlang虚拟机的内存会随着进程数的添加，自己主动从主机内存中申请添加，这与java虚拟机不同，jvm1.6曾经内存不会自己主动添加内存，仅仅能手动配置添加jvm内存，从1.7以后才可以共享物理主机内存；Erlang虚拟机没有抑制内存增长机制。虚拟机不断的分配内存，迫使系统不得不使用交换区，直到虚拟机内存耗尽，变得很迟钝。Erlang虚拟机设计的‘私有堆’和基于队列的编程模型是长处也是缺点，当在生产环境下执行erlang虚拟机时，要配备一个系统级的检測，以便在erlang内存使用量飞涨时，可以杀死进程。
（4） Erlang调度器执行于一个OS线程，由OS决定其是否执行在一个核上，一般来说，OS会保证线程在执行期间执行于一个核上；
（5） 估算一个系统的进程数上限=内存总量/erlang:process_info(self(),memory),得到erlang的wordsize=erlang:system_info(wordsize).Erlang中一个进程所占内存大概为2667字节。
（6） 測试结果
|
启动进程数 |
虚拟机内存 |
启动时间 |
|
10万 |
299M |
12.3s |
|
100万 |
2.7G |
6.8s |
|
1000万 |
27.2G |
57.6s |
|
55164851 |
132G |
400s |