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关键词

线 CPU(排序 + 优先队列)

现有一个单线 CPU ,同一时间只能执行 最多一项 任务,该 CPU 将会按照下述方式运行:如果 CPU 空闲,且任务队列中没有需要执行的任务,则 CPU 保持空闲状态。 一旦某项任务开始执行,CPU 在 执行完整个任务 前都不会停止。CPU 可以在完成一项任务后,立即开始执行一项新任务。返回 CPU 处理任务的顺序。 示例 1:输入:tasks = ,,,]输出:解释:事件按下述流运行: - time = 1 ,任务 0 进入任务队列,可执行任务项 = {0}- 同样在 time = 1 ,空闲状态的 CPU 开始执行任务 示例 2:输入:tasks = ,,,,]输出:解释:事件按下述流运行: - time = 7 ,所有任务同时进入任务队列,可执行任务项 = {0,1,2,3,4}- 同样在 time = 7 ,空闲状态的 CPU 开始执行任务 4 ,可执行任务项 = {0,1,2,3}- time = 9 ,CPU 完成任务 4 并开始执行任务 3 ,可执行任务项 = {0,1,2}- time = 13 ,CPU 完成任务

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JAVA线-CPU缓存和内存屏障(四)

上节说了线中止,优雅和暴力的方式,也说到了通过标志位的方式,这次一起说说CPU缓存和内存屏障。? 分析:关键词是单线情况下,必须遵守;其余的不遵守。⑤ CPU高速缓存和CPU执行指令重排序的问题1.缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步. 多核多线中, 指令逻辑无法分辨因果关联, 可能出现乱序执行, 导致序运行结果错误。 ⑥ 解决CPU告诉缓存和CPU质量重排序的问题1.写内存屏障(Store Memory Barrier): 在指令后插入Store Barrier, 能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存, 让其他线可见强制写入主内存 PS:本节主要是为后面的JVM线安全问题做个铺垫。同时也看到了现代CPU不断的严禁,在序运行优化中做出的努力。不同CPU厂家付出的人力物力成本,最终体现在不同的CPU性能差距上。

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    C++多线-单CPU下的多线

    线是现代软件技术中很重要的一个环节。要弄懂多线,这就要牵涉到多进?当然,要了解到多进,就要涉及到操作系统。不过大家也不要紧张,听我慢慢道来。这其中的环节其实并不复杂。 单CPU下的多线在没有出现多核CPU之前,我们的计算资源是唯一的。如果系统中有多个任务要处理的话,那么就需要按照某种规则依次调度这些任务进行处理。什么规则呢? 可以是一些简单的调度方法,比如说 1)按照优先级调度 2)按照FIFO调度 3)按照时间片调度等等 当然,除了CPU资源之外,系统中还有一些其他的资源需要共享,比如说内存、文件、端口、socket等。 其实最大的好处就是每个thread除了享受单独cpu调度的机会,还能共享每个进下的所有资源。 要是调度的单位是进,那么每个进只能干一件事情,但是进之间是需要相互交互数据的,而进之间的数据都需要系统调用才能应用,这在无形之中就降低了数据的处理效率。

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    从算法到工,从「单线 CPU」算法题到「实现操作系统」

    线 CPU」,难度为「中等」。Tag : 「模拟」、「排序」、「优先队列」给你一个二维数组 ,用于表示 项从 到 编号的任务。其中 意味着第 项任务将会于 时进入任务队列,需要 的时长完成执行。 现有一个单线 CPU ,同一时间只能执行「最多一项」任务,该 CPU 将会按照下述方式运行:如果 CPU 空闲,且任务队列中没有需要执行的任务,则 CPU 保持空闲状态。 一旦某项任务开始执行,CPU 在 执行完整个任务 前都不会停止。CPU 可以在完成一项任务后,立即开始执行一项新任务。返回 CPU 处理任务的顺序。 示例 1:输入:tasks = ,,,] 输出: 解释:事件按下述流运行: - time = 1 ,任务 0 进入任务队列,可执行任务项 = {0}- 同样在 time = 1 ,空闲状态的 CPU 示例 2:输入:tasks = ,,,,] 输出: 解释:事件按下述流运行: - time = 7 ,所有任务同时进入任务队列,可执行任务项 = {0,1,2,3,4}- 同样在 time = 7

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    C++多线-多核CPU下的多线

    多核CPU下的多线没有出现多核之前,我们的CPU实际上是按照某种规则对线依次进行调度的。在某一个特定的时刻,CPU执行的还是某一个特定的线。 然而,现在有了多核CPU,一切变得不一样了,因为在某一时刻很有可能确实是n个任务在n个核上运行。我们可以编写一个简单的open mp测试一下,如果还是一个核,运行的时间就应该是一样的。 result + result; time2 = GetTickCount() - time2; printf(time1 = %d,time2 = %dn,time1,time2); return; } 多线为什么要多线呢 这其中的原因很多,我们可以举例解决 1)有的是为了提高运行的速度,比如多核cpu下的多线 2)有的是为了提高资源的利用率,比如在网络环境下下载资源时,时延常常很高,我们可以通过不同的thread从不同的地方获取资源 ,这样可以提高效率 3)有的为了提供更好的服务,比如说是服务器 4)其他需要多线的地方等等

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    xgboost 多线,解决默认开启线数为cpu个数问题

    原理在XGBoost里,单机多线,并没有通过显式的pthread这样的方式来实现,而是通过OpenMP来完成多线的处理,这可能跟XGBoost里多线的处理逻辑相对简单,没有复杂的线之间同步的需要 是一套支持跨平台共享内存方式的多线并发的编API。 例如 #pragma omp parallel for解决方案omp_num_threads对于调用OpenMP的lib编译编译成OpenMP的序,对于加了#pragma的代码,默认情况下会调用和你CPU 内核数相同数量的线来执行这段序。 n_jobs来控制线数对于原生的xgboost,通过nthread来控制线数如果没有通过OMP_NUM_THREADS变量来控制,那么配置了n_jobs或者nthread,则在原有48核的基础上,再调整线

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    使用arthas定位耗时CPU线

    在分析CPU占用率很高的线以及问题定位时,一般都是使用top和jstack命令,但是整个过比较慢,确实使用arthas就可以非常快速地定位到耗时最快的线使用arthashttps:arthas.aliyun.comdocquick-start.htmlcurl -O https:arthas.aliyun.comarthas-boot.jarjava -jar arthas-boot.jar定位CPU占用率最高的线按照CPU使用率排序,并展示前n个线thread java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)展示指定线线栈 使用率排第一的线状态是WAITING? 在定位问题的时候,发现CPU使用率最高的线的状态是WAITING,一个在等待的线怎么可能占用CPU呢?

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    AMD 7nm12nm线撕裂者CPU曝光:取代Intel?

    西班牙网站Informatica Cero这段时间屡建奇功,在先后曝光了AMD Ryzen 2000系列处理器型号、规格、价格,AMD产品2018~2020路线图之后,3月9日又新鲜出炉了关于Zen 3 Zen 3将覆盖四大平台,最高端的HEDT也就是ThreadRipper(线撕裂者),AM4接口的CPU代号“Vermeer(弗美尔)”、APU代号“Renoir(雷诺阿)”。 不过,随后一张跟进的ThreadRipper路线图并没有确认2020年的Zen 3会延续这样的家族命名(接口依旧是TR4),仅仅覆盖到2019年。

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    JVM 调优之 jstack 找出最耗cpu线

    top 命令观察到问题:内存不断增长 CPU占用率居高不下?top -Hp 观察进中的线,哪个线CPU和内存占比高top -Hp 10424? jstacktop -Hp 看到 10426 线比较高,那么我们转为十六进制,在 jstack 中查找。 printf %xn 10426jstack -l 10424 | grep 28ba可以看到是 GC 线。?目前是 Full GC 导致的。

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    在python中单线,多线,多进CPU的利用率实测以及GIL原理分析

    首先关于在python中单线,多线,多进cpu的利用率实测如下:单线,多线,多进测试代码使用死循环。1)单线:??2)多线:??3)多进:??查看cpu使用效率:?? 开始观察分别执行时候cpu的使用效率:1)单线执行的时候:?2)多线执行的时候:?3)多进执行的时候:?总结:1)单进线时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核。 2)单进线时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解释器锁)的概念:GIL不同于线之间的互斥锁,GIL并不是Python的特性,而是Cpython 3)多进时,对于双核CPU来说,每个进的优先级都是同等的,所分配的资源也是相等的,两个进的时候完全可以充分的利用双核CPU,而且由于计算密集型的任务完全是依靠于cpu的核数,所以需要尽量的完全利用 cpu,这时候多进的好处就能够完美的体现出来。

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    Java之多线优化与CPU、IO之间的深入理解

    单个cpu线在同一时刻只能执行一个Java序,也就是一个线。单个线同时只能在单个cpu线中执行。 Java多线并不是由于cpu线数为多个才称为多线,当Java线数大于cpu线数,操作系统使用时间片机制,采用线调度算法,频繁的进行线切换。 03单核多CPU与多核单CPU对于一个CPU线数总是大于或等于核心数的。一个核心最少对应一个线,但通过超线技术,一个核心可以对应两个线,也就是说它可以同时运行两个线CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线),而在单核CPU上,无论你开几个模拟的多线,该任务都不可能得到加速,因为CPU总的运算能力就那些。 ,每个线只有自己的一组CPU指令、寄存器和堆栈,对于线来说只有CPU里的东西是自己独享的,序中的其他东西都是跟同一个进里的其他线共享的。

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    面试官:Java如何绑定线到指定CPU上执行?

    内核线就是直接由操作系统内核支持的线,这种线由内核来完成线切换,内核通过操纵调度器对线进行调度,并负责将线的任务映射到各个处理器上。 前面说了这么多,其实就是为了表达一个观点:绑定线到某个 CPU 上去执行都像是操作系统层面干的事儿。Java 作为高级开发语言,肯定是直接干不了的。就算能做,肯定也是套了皮而已。那么到底怎么做呢? 上面的意思就是我要在第 5 个 CPU 线执行死循环,把 CPU 利用率打到 100%。来看一下效果。这是没有序启动之前,我搞的动图:?这是启动起来之后,再来个动图:? It is best used when threads can be bound to specific CPU cores.如果你要用这个策略,最好是线可以被绑定到特定的 CPU 核心上。 这里的入参,就是第几个 CPU 的意思,记得 CPU 编号是从 0 开始。但 0 不建议使用:?所以序里面也控制了不能绑定到 0 号 CPU 上。

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    图解并发与并行-分别从CPU线的角度理解

    本文作为图解java并发编的第三篇,前2篇访问地址如下所示:图解进线、互斥锁与信号量-看完还不懂你来打我8成以上的java线状态图都画错了--图解java并发第二篇一、CPU角度的并发与并行? 我们的计算机在绝大部分时间都运行很多很多的进线,所以CPU并发执行并切换分配CPU时间片资源是一种常态。只是CPU的执行速度实在是太快了,快到绝大部分情况下你都无法感知“执行线的切换”。 二、线角度的并发与并行上面的并发与并行的解释更多的是从CPU运行的角度,但作为序员更关心的是作为开发者如何区分并发与并行。 从线的角度去谈并行,通常是指在多线间不存在数据共享或通信,能够利用CPU的并行能力去运行多线。 ? 从线的角度去谈并发,通常是指多个线之间存在资源共享(内存、代码段等),彼此协调共享资源的使用,从而交出或获得CPU执行时间片的使用权。 ?

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    CPU && 多核CPU | 多进 && 多线 | 并行 && 并发

    物理CPU数 * 每个CPU核数,如果支持超线的话,再乘个2。这些概念先记一下,后面要用。多个物理CPUCPU通过总线进行通信,效率比较低。 有句话说CPU只能看到线,可以这么理解,假设我是CPU,我闭着眼,操作系统调度器将一个进分配给我之后,我拿到进睁开眼,我看到的是什么?我看到的是进中的很多线,那么我现在能调度和分配的是什么? 3、多核心技术是将多个一样的CPU放置于一个封装内(或直接将两个CPU做成一个芯片),而英特尔的HT技术(超线技术)是在CPU内部仅复制必要的资源、让一个核模拟成两个线;也就是一个实体核心,两个逻辑线 4、一个进最多在一个物理CPU上运行(能拿到资源不错了),如果这个CPU的空闲的核大于等于进线数,就安排了,如果不够,那就先安排一部分线,其余的等着。 ----多核CPU,可以并行执行多进、多线。多线应该不用我解释了,多进参考nginx架构。 多个CPU,可以并行执行多进,自然可以并行多线。怎么并行多进呢?

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    单核CPU与多核CPU,进线序并发执行?

    一、单核CPU单核就是CPU集成了一个运算核心,在工作期间只能执行某一个序,处理多个序时,只能分时处理。现在推出的CPU基本没有单核CPU了。 四、线一个进还可以拥有多个并发的执行线索,简单的说就是拥有多个可以获得CPU调度的执行单元,这就是所谓的线。 由于线在同一个进下,它们可以共享相同的上下文,因此相对于进而言,线间的信息共享和通信更加容易。当然在单核CPU系统中,真正的并发是不可能的,因为在某个时刻能够获得CPU的只有唯一的一个线。 在操作系统中能同时运行多个进序);而在同一个进序)中有多个线同时执行(通过CPU调度,在每个时间片中只有一个线执行)。 系统在运行的时候会为每个进分配不同的内存空间;而对线而言,除了CPU外,系统不会为线分配内存(线所使用的资源来自其所属进的资源),线组之间只能共享资源。

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    WPF 给 Pen 的 DashStyle 设置 0 0 的虚线数组将会让渲染线消耗大量 CPU 资源

    给 WPF 的 Pen 的 DashStyle 属性设置 0 0 的虚线,在绘制几何图形时,绘制的几何图形的尺寸将关联渲染线所使用的 CPU 资源。 大约在周长大于 500 时,将可以从任务管理器上看到高 CPU 占用感谢 Ryzen 大佬找到此问题,我只是帮他报告给 WPF 官方和记录的工具人在 WPF 里面,可以使用 DashStyle 属性实现虚线的功能 根据不靠谱的高数可以了解到,这是一个震荡收敛,要么整个线条绘制的是实线,要么就是空白这也就存在一个问题,这几乎是求一个线段里有多少个无穷小的点组成的问题。 好在计算机是有精度限制的,但即使有精度限制,所需要计算量也是非常大的,这也就让渲染线炸掉了如下面的逗比代码,我在定义的 Foo 类的 OnRender 方法里面,加上如下代码 class Foo : 有大量占用此问题已报告给 WPF 官方,请看 WPF set 0,0 dashes to Pen DashStyle will cause high CPU usage · Issue #5874 ·

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    物理CPU CPU核数 逻辑CPU 几核几线的概念详解

    在之前没有多核处理器的时候,一个CPU只有一个核,而现在有了多核技术,其效果就好像把多个CPU集中在一个CPU上。当计算机没有开启超线时,逻辑CPU的个数就是计算机的核数。 而当超线开启后,逻辑CPU的个数是核数的两倍。实际上逻辑CPU的数量就是平时称呼的几核几线中的线数量,在linux的cpuinfo中逻辑CPU数就是processor的数量。 可以使用指令cat proccpuinfo | grep “processor” | wc -l来查看逻辑CPU数。知道上面这些,常说的几核几线就好理解了。 假设计算机有一个物理CPU,是双核的,支持超线。那么这台计算机就是双核四线的。 所以两路(两路指的是有两个物理CPU)四核超线就有2*4*2=16个逻辑CPU。 既然计算机多核与超线模拟相关,所以实际上计算机的核数翻倍并不意味着性能的翻倍,也不意味着核数越多计算机性能会越来越好,因为超线只是充分利用了CPU的空闲资源,实际上在应用中基于很多原因,CPU的执行单元都没有被充分使用

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    物理 CPU vs 逻辑 CPU vs 核心 vs 线 vs Socket

    CPU、核心、线和 Socket 等等。 超线的大意是复制一些 CPU 单元到同一块芯片上,比如寄存器或者一级缓存,这样可以在两个执行线里共享这些数据,而无需经由系统总线和避免因为访问速度导致的性能下降问题。 超线还带来另外一个好处是可以当一个进在等待中断的时候,另一进仍然可以使用同一个 CPU 进行执行而且无需停止。 这种方式可以加速多个被处理的进,比传统的单个核心(未开启超线)提供更高的整体性能。操作系统有点像被欺骗的意思,因为它被提供了两个虚拟 CPU或者逻辑 CPU 并且可以“同时”执行两个进CPU、开启超线与否)映射到虚拟机的处理器。

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    Confluence 6 其他 MBeans 和高 CPU 消耗线

    监控高 CPU 消耗线JConsole  Top Threads Plugin 插件能够帮你监控当前那个线消耗了最多的 CPU 时间,你可以在启动的时候添加下面的启动参数来启动这个插件: JConsole

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    CPU 核数与线数有什么关系?

    炒菜与线实际上CPU和厨师一样,都是按照菜谱(机器指令)去执行某个动作,从操作系统的角度讲当CPU切换回用户态后,CPU执行的一段指令就是线,或者说属于某个线。 厨师个数就好比CPU核心数,炒菜的样数就好比线数,这时我问你,你觉得厨师的个数和可以同时抄几样菜有关系吗?答案当然是没有。CPU的核心数和线个数没有什么必然的关系。 傻傻的CPUCPU根本不理解自己执行的指令属于哪个线CPU也不需要理解这些,CPU需要做的事情就是根据PC寄存器中的地址从内存中取出后执行,其它没了。你看CPU才不管你系统内有多少线。 进线CPU不知道执行的某一段机器指令属于A任务还是B任务,只有操作系统知道,同时操作系统还能知道任务A和B任务是否属于同一个地址空间。 总结线数和CPU核心数可以没有任何关联,如果在使用线时仅仅针对上述提到的几个简单场景,那么你根本不需要关心CPU是单核还是多核。

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