我们每天都在谈论分布式架构，也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是，分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来，然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的，前面也讲了两篇了，忘记了的可以回顾下(不好意思，懂分布式事务的你真的很了不起，下篇，面试是不是经常被问到分布式系统核心问题，这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
很多小伙伴私信要word下载，我就整理出来了一份pdf，是和线上的完全一样，建议大家看线上的，因为pdf下载需要收费，但是下载有好处就是可以打印出来复习，各位伙伴自行选择吧。现在这里给出pdf完整下载： 操作系统（第四版）期末复习总结.pdf_操作系统复习-OS文档类资源-CSDN下载
「恭喜博士生Yongce Chen 和 Yubo Wu，以及CCI研究人员Tom Hou和Wenjing Lou， INFOCOM授予他们的论文「mCore: Achieving Sub-millisecond Scheduling for 5G MU-MIMO Systems」获得了IEEE INFOCOM 2021的最佳论文奖!」
从CNCF基金会的成立，到Kubernetes社区蓬勃发展，历经6载，17年异军突起，在mesos、swarm等项目角逐中，拔得头筹，继而一统容器编排,其成功的关键原因可概括为以下几点：
然后发现，操作系统的知识点考察还是比较多的，大厂就是大厂就爱问基础知识。其中，关于操作系统的「调度算法」考察也算比较频繁。
在项目管理中，算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。以下是一些案例研究，展示了算法在项目管理中的实际应用：
在大规模数据采集的场景中，高效的任务调度是关键之一。通过利用优化算法，我们可以提高爬虫任务的调度效率，加快数据采集速度，并有效利用资源。本文将为您介绍如何利用优化算法来优化爬虫任务调度，实现高效的批量采集。
问题描述： 给定n个作业，集合J=（J1，J2，J3）。每一个作业Ji都有两项任务分别在2台机器上完成。每个作业必须先有机器1处理，然后再由机器2处理。作业Ji需要机器j的处理时间为tji。对于一个确定的作业调度，设Fji是作业i在机器j上完成处理时间。则所有作业在机器2上完成处理时间和f=F2i，称为该作业调度的完成时间和。 简单描述： 对于给定的n个作业，指定最佳作业调度方案，使其完成时间和达到最小。 算法设计： 从n个作业中找出有最小完成时间和的作业调度，所以批处理作业调度问题的解空间是一
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。 那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
分享内容 ---- 外卖从2013、2014年开始到现在，最近两到三年发展速度非常快，在快速发展过程里边涌现了很多很有难度很新的问题，这个里边订单的调度是比较有难度，也是比较有代表性的一个问题，希望通过今天的分享能让大家对外卖的订单调度问题以及我们的工作有一个比较深入的认识。 美团外卖从2015年初开始决定做配送，从最开始的一到两万单，已经发展到现在的将近300万单，目前需要十万以上的骑手，这个规模相当大。随之而来的一个问题——成本相对比较高，占到整个配送运营80%以上的成本，怎么样让我们的骑手工作效率高，
本文记录了一些操作系统面试常见问题，本意用于考研复试，以下面试题为网上整理的问题以及自己加入的一些问题，答案仅供参考！
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启发式算法在网络行为管理系统中的应用研究是一个重要的领域，它可以帮助改善系统的性能和效率。启发式算法是一种通过模拟自然界的演化过程或启发式规则来解决复杂问题的方法。
大数据文摘出品 编译：王一丁、元元、Aileen 麻省理工学院的研究人员表示，他们发明了一种高效的调度算法，可以将城市的出租车数量减少30％。 他们的研究成果近日发表于《自然》杂志。 大数据文摘公众号后台对话框回复“调度”下载本论文~ 麻省理工学院 Senseable City Lab 主任Carlo Ratti告诉《IEEE Spectrum》杂志，“如果对出租车或驾驶人员进行更好的管理，纽约的车辆可以减少30％。”纽约的一万四千多辆出租车每天大约出车50万趟。无论是从出租车的角度还是从占据城市街道空间的
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最近，北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传！已经有不少人靠它手撕算法题，拿下了字节、腾讯等大厂offer！
最近又有不少老铁在后台留言说，想进大厂，但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录，这份刷题实录，也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。
进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，来优化问题的解。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
前言： 近来在准备校招的笔试面试，复习到操作系统时感觉概念性的东西比较多，不过对于以下的几类算法还是有必要做个小小总结。
Kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一，也是所有核心组件之间功能比较单一的，其代码也相对容易理解。kube-scheduler 的目的就是为每一个 pod 选择一个合适的 node，整体流程可以概括为三步，获取未调度的 podList，通过执行一系列调度算法为 pod 选择一个合适的 node，提交数据到 apiserver，其核心则是一系列调度算法的设计与执行。
近日，滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑，这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界，并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。 滴滴大脑由三部分组成 叶杰平将滴滴大脑这个智能系统分为三部分，分别是大数据、机器学习和云计算。 其中大数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重，人工智能需要数据进行训练，纵观应用级深度学习的成功案例，他们都获得了海量数据，像谷歌和Facebook这样的公司都可以获取大量数据，这种优势让他们可以创造更有效的新工具。 而机器学习是人工智能的核心，一
近日，滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑，这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界，并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。
操作系统是直接控制和管理计算机硬件、软件资源，合理地对各类作业进行调度，以方便用户使用的程序集合。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、行
本文翻译自https://blog.cloudera.com/blog/2019/07/yunikorn-a-universal-resource-scheduler/
许多开发人员犯的一个误解是认为并发的处理方法应该总是比顺序的处理方法更快，这是大错特错的。处理方法的整体性能取决于很多因素。例如程序结构的效率（并发性），可以并行处理的部分以及计算单元之间的竞争程度。在本节中，我们将学习一些Go并发的基础知识，并通过一个具体的例子说明并发的处理方法并不是最快的。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、
1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
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介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的，这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如
这是在北京刚刚结束的2016年的第11届ThoughtWorks China AwayDay上发生的一件事：
K8S是分布式系统里面的操作系统，Pod更像是操作系统里面的进程组，如此以来当一个Pod想要运行的时候，就必须要依赖于K8S的调度策略来完成这些Pod的调度。
CPU调度是操作系统的基本功能。每当CPU空闲的时候，操作系统就会从就绪队列中选择一个程序来执行。进程选择由短期调度程序执行。
先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的，主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列，是非抢占式算法，不会导致饥饿（某进程/作业长时间得不到服务）
Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。
【新智元导读】滴滴出行研究院副院长叶杰平在新智元2017开源·生态AI技术峰会上揭秘 AI 技术在滴滴出行具体场景中的应用。从目的地预测、智能派单、路径规划、ETA、供需预测、拼车规划及服务评价等多个环节中，可以看出滴滴大脑在大数据、机器学习和云计算几个技术要素上持续发力，而海量出行数据已经成为滴滴出行决胜 AI+ 时代的最有力武器。 “互联网时代的上半场结束了，下半场的角逐一定是在人工智能上。”滴滴出行CEO程维对此坚信不疑。 在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，滴滴出
1、操作系统分类 批处理操作系统、分时操作系统（Unix）、实时操作系统、网络操作系统、分布式操作系统、微机操作系统（Linux、Windows、IOS等）、嵌入式操作系统。 2、操作系统的4个特征：并发性、共享性、虚拟性、不确定性。 3、操作系统的功能有：处理机管理、文件管理、存储管理、设备管理、作业管理。 处理机管理：也称进程管理。实质上是对处理机执行时间进行管理，采用多道程序等技术将CPU的时间真正合理地分配给每个任务。主要包括进程管理、进程同步、进程通信和进程调度。 文件管理：又称信息管理。主要包括
前言 今天分享主题主要分成三个部分： 第一部分，Jenkins跟持续交付； 第二部分，Jenkins轻量化思路； 第三部分，Jenkins高可用实践。 一、Jenkins 与持续交付 1.1、持续交付构建企业IT价值流 我相信大家都听说过2017DevOps状态报告，作为核心的结果指标，这一组数据也在各种场合下出场率很高，体现了DevOps对于企业业务的直接产出和贡献。 其实简单来说数据体现了两个方面的重要内容：第一点，DevOps可以帮助我们加快企业交付效率，第二点DevOps可以提升交付质量，最终做到快
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
假如我们的原始数组是[1, 9, 2, 6, 7, 5]，我们想要数组和目标数组更类似[1, 9, 2, 6, 7, 5]。
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
作业调度算法 1、FCFS算法（先来先服务算法）：算法每次从后备作业队列中选择最先进入该队列的一个或几个作业，将它们调入内存，分配必要的资源，创建进程并放入就绪队列。FCFS调度算法的特点是算法简单，但效率低；对长作业比较有利，但对短作业不利（相对SJF和高响应比）；有利于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型作业。 2、SJF算法（短作业优先算法）：从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业，将它们调入内存运行。SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少；但对长作业非常不利。 3、HRN算法（
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