软中断和实时性 翻译自：Software interrupts and realtime Linux内核的软中断("softirq")机制有些奇怪，在早期的Linux和处理机制下比较晦涩，且仅有极少的内核开发人员会直接接触软中断...实时设置中的软中断 在一般的系统上，软中断机制已经足够处理大部分情况，也不需要做过多改进。...在实时处理中，强制任意的进程做一些随机工作的方式并不受欢迎，传统的实时补丁会将所有的软中断隔离到独立的线程中，每个线程都有各自的优先级。...在这样的处理下，如，当网络需要实时响应时，该中断处理的线程的优先级会提高；相反地，当网络事件不那么紧急时，线程的优先级会降低。 从3.0实时补丁集开始，上面的处理方式无法继续工作。...实时补丁集的性质使得用户对主线内核的缺陷感到痛苦，这导致来自实时社区的大量主线代码修改和提升。目前，实时用户已经有了一个改进的软中断机制，使其不必再进行底层调优。
---- 在本系列的第一篇文章《实时性迷思(1)——快是优点么？》中，我们介绍了实时性的基本模型： ?...并得出两个重要的结论： 实时性只关注“是否能在实时性窗口内完成对应事件的处理”，而与事件处理的快慢无直接关系； 从应用整体的角度来看，实时性窗口内越靠前的时间越珍贵； 这个模型本身并不复杂，但 “你以为你懂了...今天我们继续来借助实时性模型来研究一个看似铁板钉钉的问题： 当应用在运行时有大比例的时间屏蔽了中断，系统的实时性还有救么？ 当应该频繁的开关中断，系统的实时性还有救么？...【CPU资源磨刀霍霍……】 ---- 一个实时性应用中往往不止一个事件有实时性要求，因此，判断系统的实时性是否所有保证从来都不是只单纯的在每一个实时性窗口内做比较就能解决的。...套用到屏蔽中断对实时性的影响上来说： 推论1： ---- 屏蔽中断并不可怕，哪怕积累下来的时间占比很大，只要每次屏蔽的时间足够短，就能有效的减小对系统实时性的影响——换句话说，高频率的开关中断很可能还是有益实时性的
系统中断实时性测试方法 1.概述 对于嵌入式系统来说，中断的响应时间在时序要求非常严格的情况下十分的重要，所以必须要能够找到中断测试的方法。本文主要介绍两种常用中断测试方法的理论。
【3】基于空间稀疏性的实时语义图像分割 《Real-time Semantic Image Segmentation via Spatial Sparsity》 链接：https://arxiv.org.../pdf/1712.00213.pdf 对于一个典型的两输入的全卷积网络引入了空间稀疏性，展示了在提高Inference速度的同时并没有随时太多精度； 展示了使用空间稀疏性，使用in-column和cross-column...这种方式对准确性没有任何影响。...译文：该编码器是一个改进的SqueezeNet 架构，它被设计为一个低延迟的网络，用于图像识别，同时保持AlexNet的准确性。 ? 实验结果： ?...【7】高效卷积网络用于实时语义分割 实时语义分割的《Efficient ConvNet for Real-time Semantic Segmentation》 链接： http://www.robesafe.uah.es
实时性一直是限制NMPC应用的一个瓶颈，我们在下述论文中讨论了这个问题： [1] 白国星, 刘丽, 孟宇, 等. 基于非线性模型预测控制的移动机器人实时路径跟踪[J/OL]....示波器t所示即控制器在每个控制周期内的实时运行时间，该变量也可以用To Workspace读到Workspace空间，方便后续数据处理。 2020年9月28日源码
我们在上篇——汇总|实时性语义分割算法（上篇）中，已经总结了【1】~【12】，这里我们继续。...与FCN集合的等价性使ShelfNet能够用一个小的神经网络来执行精确的分割。 ?...ContextNet利用更深层的网络，增加的层数有助于学习更复杂和抽象的特征，从而提高准确性，但也增加了运行时间。聚合来自多个分辨率的上下文信息是有益的，结合了多个级别的信息以提高性能。...因此，跨通道和空间相关性的计算是独立的，这大大减少了参数的数量，导致更少的浮点运算和快速的执行时间。 ContextNet利用了DWConv，输入下采样的子网使用了DWConv的瓶颈残差块。...arxiv.org/pdf/1902.04502.pdf 我们知道在语义分割中较大的接受野对于学习目标类之间的复杂关联(即全局上下文)很重要，图像中的空间细节对于保持目标边界是必要的，需要特定的设计来平衡速度和准确性(
像直播平台这样重视互动和实时性的应用场景，即时通讯可以从中起到很大的配合作用。所以对于直播平台搭建的技术人员来讲，音视频即时通讯技术是需要熟练掌握的。...终端的兼容性： iOS的系统因为是封闭的，所以是相对简单的，全面兼容Android是比较复杂的事情。
也就是经过那一次，我突然发现自己之前对实时性的认知可谓徒有其表，甚至从未做对实时性模型本身的定量分析——所幸，那次研究报告如期交付，工作变动也如愿以偿。...今天，即便我非常确信——在前方至少还有几道数学的深谷阻碍着我触碰“实时性”的圣杯——然而我并不是计算机科学家，现有结论对我来说已经足够装逼 Lv1：“实时性” = “越快越好”，认为用好中断是保证实时性的关键...终（zhong）极（er）目标”； Lv3：“实时性” = 任务拆分，这一阶段已经能正确的理解实时性窗口的概念，意识到实时性并不意味着越快越好，但也认为“在可能的情况下”“快一点响应事件没啥坏处”；这一阶段的朋友可能已经可以在裸机和...实际上，如果单纯从一个实时性任务自身出发来看，的确在实时性窗口内，任意时间完成事件的处理都是一样的；然而，通过前面的举例我们其实可以发现，当一个系统中存在多个实时性任务时，虽然一个实时性窗口内的任意时间对任务自己都是等价的...作为一个系统开发者，我们显然是需要从全局考虑的，因此完全没有必要从单个实时性任务的自私视角来看问题，因此结论就变得更为直接：实时性窗口内越靠前的时间价值越高，从总体上来看“单纯”越快越好的策略对实时性是有害的
js原型的实时性介绍 1、原型是实时的，这意味着原型对象的属性和方法实时更新。 2、js中的对象是通过引用传递的，只有一个原型对象，而不是new复制一个对象，所以对原型的操作和更新会影响所有对象。...这是原型对象的实时性。...Gadget.prototype.getInfo = function() { return 'Rating: ' + this.rating +', price: ' + this.price; } 以上就是js原型的实时性介绍
第二部分则关注面向实时性检测的工作，这也是检测任务在应用上的目标。...如本系列文章第二篇所述，实时性这一要求并没有通用的评价标准，应用领域也涉及到更多网络的压缩、加速和工程上的优化乃至硬件层面的工作等，则不在本文的介绍范围。 ?...面向实时性的工作 Light Head R-CNN Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector 文章指出两阶段检测器通常在生成Proposal...进一步地，位置敏感的思路将位置性在channel上表达出来，同时隐含地使用了更类别数相同长度的向量表达了分类性（这一长度相同带来的好处即是RCNN子网络可以免去参数）。...另一方面，面向实时性的改进则继续推动这检测任务在应用领域的发展。 笔者视野有限，对这些工作的介绍中不实和不当之处请读者指出，有遗漏的重要工作也请评论交流。
我们经常会遇到这样的数据处理应用场景：我们利用一个组件实时收集外部交付给它的数据，并由它转发给一个外部处理程序进行处理。...考虑到性能，它会将数据存储在本地缓冲区，等累积到指定的数量后打包发送；考虑到实时性，数据不能在缓冲区存太长的时间，必须设置一个延时时间，一旦超过这个时间，缓冲的数据必须立即发出去。
【说在前面的话】 ---- 在前面文章中，我们介绍了实时性的基本模型、并分析了实时性窗口内不同位置的时间对整个系统的价值，得出了一个结论——实时性窗口中越靠前的时间对系统中的其它任务越有价值；当一个有实时性要求的事件发生时...，如果“不顾其它任务、自私自利”——只“单纯”考虑以越快越好的速度尽快完成当前的事件处理，会给整个系统的实时性带来毁灭性的结果——事实上，当所有任务都采取这一策略时，系统中没有任何一个任务的实时性是可以确定得到保证的...先说结论： 我们就是要计算每个实时性任务可能占用的最大CPU资源，并用百分比表示； 计算所有实时性任务所占用CPU资源的总和（将百分比累加起来）； 如果超过100%，则整个实时性必然得不到保证； 如果没有超过...观察此前介绍的实时性模型可以发现，无论是“实时性窗口”，还是“处理事件所需的时间” 都是表示时间长短的量； 其中，“实时性窗口” 是根据具体应用需要，由自于客观物理世界的时间要求所决定的，翻译成人话就是...结论：频繁任务切换对系统实时性是有害的；由于频繁时间片轮转会导致大量不必要的任务切换，因此对实时性总体上来说是有害的。
实时数仓 1.0 (1) 强实时（秒级）：监控报警、大屏展示、风控等实时业务 一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/...(2) 准实时（分钟级）：实时报表 ODS：各种数据首先汇聚于ODS数据接入层，再接着经过这些来源明细数据的数据清洗、过滤等操作，完成多来源同类明细数据的融合，形成面向业务主题的DWD数据明细层。...基于Kafka+Flink的实时数仓的lambda架构缺陷： (1) Kafka无法支持海量数据存储。 (2) Kafka无法支持高效的OLAP查询。...实时数仓 2.0 存储层面的流批一体：delta/hudi/iceberg (1) 支持流式写入-增量拉取。...实时数仓 3.0 引擎的流批一体：Flink/Spark，Flink认为的流批一体的本质：流表二象性，Flink提出了动态表，将流表统一起来 (1) 流：动态表，对未来持续产生的数据持续计算，持续输出结果
【结语】 ---- “1MHz就是1us”的等效为我们提供了一个基准，建立了关于“CPU跑多快”最直观的感受，同时也为评估代码尺寸、系统可靠性提供了有力的参考。
环境：在RedHat 9.0下面以armlinux用户登陆。...[armlinux@lqm patch]$ ls test0 test1 test1.patch [armlinux@lqm patch]$ more test1.patch *************...-RE -p0 < test1.patch patching file test0 [armlinux@lqm patch]$ ls test0 test1 test1.patch [armlinux...[armlinux@lqm patch]$ cp test0 prj0 [armlinux@lqm patch]$ ls prj0 test0 test1 test1.patch [armlinux@lqm...[armlinux@lqm patch]$ mkdir prj1 [armlinux@lqm patch]$ cp test1 prj1 [armlinux@lqm patch]$ cd prj1 [armlinux
2.特征时效性角度：用户的反馈必需回传到服务端才能被利用，整个链路延迟通常长达几十秒甚至几分钟，对特征的时效性有很大的影响。...同时精排模型用到了视频 id、用户 id 等记忆性特征，以及非常长的用户历史行为序列，因此很擅长捕捉用户的长期兴趣，和客户端侧重用户实时反馈的重排模型正好互补。 2.视频静态属性。...线上效果随曝光位置的周期性变化 在实验过程中，还观察到了线上效果随曝光位置呈现周期性变化（图 5），我们分析主要有两个原因导致了这个现象： 1.候选集合大小会周期性变化。...反映用户实时反馈重要性的例子 图 6 中展示了一个线上的真实例子。...这个例子证明用户实时反馈对感知其当前的兴趣至关重要。 总结 端上重排系统大大提升推荐系统的实时性，带给用户更极致的推荐体验。
这就需要平台在业务敏捷性上有建树。 业务敏捷性对平台有什么诉求？这就需要业务可以和技术分离。需要平台的构建者，在做强平台能力的同时要将平台的能力适当抽象，抽象成业务人员能理解的语言。...2、实时性 一个平台的构建一定是基于业务价值驱动构建，但是这个业务也不是所有的业务都是紧急和迫切的。...说了这么多，和实时性有什么关系？那是因为从目前可见的业务模式来看，只有实时营销，实时推荐才可以直接带动收入，后分析多事从降低OPEX上角度去考虑的。...所以从价值角度来看，应该着力发展实时业务，对应这平台来说也应该着力发力实时性。 3、性能 性能是什么东西，性能对应的就是成本。数据量大的带来软件和硬件投入都很高，所以大数据产业准入门槛很高。...最后还是回到文章的最开始的话，每个平台面临的问题是不一样的，比如很多平台是企业自用，所以未必1,3排在很高的优先级，反而实时性，可靠性应该排在前面。
比如红包消息没有单独的通道，时效性会收到其他消息影响；没有采用批处理方式；异步处理有些环节还不到位。 先看一下系统架构和消息处理流程（如下图） ? 精确定位问题 1、c2g模块没有采取批处理方式。...（确保消息时序性，ack需要在写离线消息之后处理，否则可能出现消息重复） （7）删除对应的离线消息 （8）第（3）步写入的延迟推送任务，在规定时间（如10秒）后生效，判断是否存在此条离线消息（如果ack
【说在前面的话】 在本系列前面的文章《实时性迷思(2)——“时间片轮转”的沙子》中，我们详细介绍了实时性的概念、澄清了一些常见的误解并介绍了一种评估实时性任务对CPU资源占用的方法，即： 当前实时性任务所消耗的...如果该任务具有实时性，则实时性窗口就是任务的重复周期——在这个例子中就是 20ms。...所提供的函数 start_cycle_counter() 来开启CPU性能计数器； 在循环结束后，通过 stop_cycle_counter() 来读取计数器结果； 将测量结果转化为毫秒后，与任务周期（实时性窗口...原本我也是这么想的，感谢开源社区的甲方爸爸们，为了提了如下的需求： 能不能不需要用户自己提供任务的实时性窗口信息啊 能不能少写点代码啊 能不能自己计算结果啊 能不能计算 n 次的平均结果啊 …… 这是最终完成稿...因此，即便它的值恒定小于实时性窗口，也只能说明任务本身执行时间“有潜力”满足实时性要求，但“根本不足以”证明一个任务的实时性得到了满足——因为“任务净周期”加上抢占或者轮转到其它任务执行所消耗的时间可能就超过实时性窗口要求了
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