PearDownloader（梨享下载器） 是PearPlayer的底层下载模块， 实现了融合HTTP（包含HTTPS、HTTP2）、WebRTC的多协议、多源、低延迟、高带宽利用率的无插件Web端下载加速能力。
在早期的 linux 操作系统中，2.4 版本到 2.6 版本之间，linux 采用了实现起来十分简单的 O(n) 调度器。
OpenStack是一个开源的云计算平台，由多个组件组成，包括计算、网络、存储、身份认证等方面。其中，Nova是OpenStack计算服务组件，是构建OpenStack云基础架构的关键组成部分之一。Nova提供了管理计算资源的能力，使用户可以创建、管理和运行虚拟机实例，并可以在多个计算节点之间动态分配虚拟机资源，从而提高系统的可靠性和可伸缩性。以下是OpenStack Nova组件的详细介绍：虚拟机管理：Nova可以通过管理虚拟机实例来提供计算服务。它支持多种虚拟机镜像格式，包括镜像文件、ISO文件和云映像
这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量以及负载形同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载形同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。这可能导致能力较弱的服务器超载。
作者提出一种在矢量装箱问题下的，基于深度强化学习的，资源调度算法（原文称作业调度），该算法可自动获得合适的计算方法，该方法将最小化完成时间（最大化吞吐量），本文从trace-driven的仿真演示了DeepJS的收敛和泛化性以及DeepJS学习的本质，同时实验表明DeepJS优于启发式的调度算法
Round Robin： 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载相同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。 这可能导致能力较弱的服务器超载。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
四种调度算法，可以通过一个生活中的例子来理解：假设你是一家餐厅的经理，需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。
题目可以翻译为“硬实时环境下多程序的调度算法”，发表于1973年，引用情况如下图，文章推导了很多针对硬实时调度算法的定理，如最优静态调度算法RM、RM调度算法最小资源使用率上界……这些定理堪称实时调度算法的经典。由于当时还没有多核多处理器的概念，所以文章推导的公式都是针对单处理器的。
在多道程序环境下，内存中存在着多个进程，进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法，动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
1. 先来先服务调度算法。先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度， 也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业， 而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。
进程调度是由操作系统的进程调度程序按照某种策略和算法从就绪态进程中为当前空闲的CPU选择要运⾏的新进程，常用的进程调度算法有以下几种：
若没有处理机调度，就意味着要等到当前运行的进程执行完毕后，下一个进程才能执行，而实际情况中，进程时常需要等待一些外部设备的输入，而外部设备的输入与处理机相比是非常缓慢的，如果让处理机总是等待外部设备，那么对处理机的资源是极大的浪费。而引入处理机调度后，可以在运行进程等待外部设备时，把处理机调度给其他进程，从而提高处理机的利用率，用一句简单的话说，就是为了合理地处理计算机软硬件资源。
在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间)，在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
随着云计算和容器技术的发展，以docker为核心的容器技术迅速在开发者和科技公司中应用，Kubernetes凭借丰富的企业级、生产级功能成为事实上的容器集群管理系统。可是k8s的通用性削弱了调度算法的定制性，本文将调研定制化调度算法的方法，并且给出一个开源实现。
所谓进程调度方式，是指当某个进程正在处理机上执行时，若有某个更为重要或紧迫的进程需要处理，即有优先权更高的进程进入就绪队列，此时应如何分配处理机。通常有以下两种进程调度方式：
现代计算机体系中，硬盘是数据存储的持久化介质，硬盘的访问速度相比内存存在数量级的差距，因此有效的调度能更好利用资源，优化响应。 和CPU调度算法相似,调度的本质是对请求排序。在Linux系统中，这由I/O调度层负责。 在I/O调度之前，如果多个I/O在同一个sector中，或者是相邻sector。Linux可以把多个请求合并为一个来减少请求数量。这是在Block层处理的，可以设置开启或关闭。
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
在多道程序环境中，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数量。这就要求系统能按照某种算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行，分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。 处理机调度 在多道程序系统中，一个作业被提交后必须经过处理机调度后，方能获得处理机执行。对于批量型作业而言，通常需要经历作业调度（也称为高级调度）和进程调度（也称为低级调度）两个过程才能获得处理机；而对于终端型作业而言，通常只需要经过进程调度就可以获得处理机。除了上述两种调度，操作系统中往往也设置了中级调度，用来提
4、高响应比优先调度算法：在批处理系统中，短作业优先算法是一种比较好的算法，其主要的不足之处是长作业的运行得不到保证。如果我们能为每个作业引入前面所述的动态优先权，并使作业的优先级随着等待时间的增加而以速率a 提高，则长作业在等待一定的时间后，必然有机会分配到处理机。该优先权的变化规律可描述为：
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。
时间片轮转调度算法是一种常见的进程调度算法，可以用于提高文档管理软件的性能。具体来说，可以通过以下步骤来使用时间片轮转调度算法提高文档管理软件的性能：
通用块层是Linux中的一个重要组件，用于管理不同块设备的统一接口，减少不同块设备的差异带来的影响。它位于文件系统和磁盘驱动之间，类似于Java中的适配器模式，让我们无需关注底层实现，只需提供固定接口即可。
现代计算机都是多道程序设计系统。在多道程序设计系统中，通常会有多个进程或线程同时竞争同一个CPU。只要有2个或更多的进程处于就绪状态，那么这种情形就发生了：CPU必须要在多个就绪的进程中选择下一个要运行的程序。在操作系统中，完成这个选择工作的程序叫做调度程序（scheduler）。该程序使用的算法叫做调度算法。 许多适用于进程调度的方法同样也适用于线程调度。内核管理线程的时候，调度是按照线程级别进行的，与线程所属的进程没有关联。本文主要讨论同样适用于进程和线程调度的问题。然后介绍线程调度所独有的问题。本文讨论的问题假设机器是单CPU单核。
**高响应比优先算法规则**：在每次调度时先计算各个作业/进程的*相应比*，选择*相应比最高的*作业/进程为其服务
进程的调度是由操作系统完成的，其目的是为了在一个进程占用CPU执行自己的操作后，选择下一个进程来占用CPU。调度发生的原因很简单，每个进程都希望能够占用CPU进行工作。因此，调度程序会进行上下文切换，并选择一个进程来执行其功能。
ipvsadm是一个用于管理Linux虚拟服务器（LVS）的命令行工具。LVS是一种常用的负载均衡技术，可以将来自客户端的请求分发给多个后端服务器，以实现高可用性和性能扩展。
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。
协程调度测试可以通过使用不同的协程调度算法来实现。Python中的asyncio模块提供了多个调度算法，包括默认的asyncio.DefaultEventLoopPolicy，asyncio.SelectorEventLoopPolicy和asyncio.ProactorEventLoopPolicy等。
硬件负载均衡性能优越，功能全面，但是价格昂贵，一般适合初期或者土豪级公司长期使用。因此软件负载均衡在互联网领域大量使用。常用的软件负载均衡软件有Nginx，Lvs，HaProxy等。本文参考大量文档，部分为直接拷贝。
进程的调度算法是操作系统用来决定哪个进程可以执行的一种策略，常见的进程调度算法包括：
群集技术就是共同为客户机提供网络资源的一组计算机系统，其中每一台提供服务的计算机，称之为节点。将多台计算机组织起来协同工作模拟一台性能更强大的计算机解决问题。
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
文中的很多图片来源我考研时看的网课，B 站上应该还能找到，王道考研出品的操作系统系列，各位可以去看看，适用于考试，不太适用于春招秋招，因为知识点讲的太细，边边角角都会讲到，各位可以挑几个章节去看。全文脉络思维导图如下：
首先，从操作系统的层次来说，进程（Progress）是资源分配和系统调度的的基本单位也可以理解为程序的基本执行实体；当一个程序被载入到内存中并准备执行，它就是一个进程！当进程被创建了，操作系统就会为该进程分配一个唯一、不重复的 ID，用于区分不同的进程
我们知道，程序需要获得CPU的资源才能被调度和执行，那么当一个进程由于某种原因放弃CPU然后进入阻塞状态，下一个获得CPU资源去被调度执行的进程会是谁呢？下图中，进程1因为阻塞放弃CPU资源，此时，进程2刚IO操作结束，可以获得CPU资源去被调度，进程3的时间片轮转结束，也同样可以获得CPU资源去被调度，那么，此时的操作系统应该安排哪个进程去获得CPU资源呢？这就涉及到我们操作系统的CPU调度策略了。
调度研究的问题：当有一堆任务要处理，但由于资源有限，这些事情没法同时处理。这就需要确定某种规则来决定处理这些任务的顺序，这就是调度研究的问题。
Java 中用到的线程调度算法主要是时间片轮转和优先级抢占，具体实现依赖于各种 JVM 和操作系统的情况。
进程调度是指在进程之间选择一个进程将其送上CPU执行，通常这个是由操作系统中的调度程序执行。
一、CPU调度的相关概念 1.1 cpu调度 其任务是控制、协调进程对cpu的竞争，即按一定的调度算法从就绪队列中选择一个进程，把cpu的使用权交给被选中的进程。如果没有就绪进程，系统会安排一个系统空闲进程或idle进程进入cpu运行。 1.2 系统场景 * N个进程就绪、等待上cpu运行 * M个cpu， M>=1 * 需要决策：给哪个进程分配哪一个cpu？ 1.3 cpu调度要解决的三个问题 1、按什么原则选择下一个要执行的进程：调度算法 2、何时进行选择：调度时机 3、如何让被选中的进程上cpu中运行
但说起电梯调度算法，我觉得还是可以给大家科普一下，好为大家在等电梯之余，打发时间而做出一点贡献。（电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法，下面内容整理自网络）
调度是分层次的，在操作系统中，一般将调度分为高级调度、中级调度和低级调度。 高级调度也称作业调度，其主要任务是按一定的原则，对磁盘中的处于后备状态的作业进行选择并创建为进程。 中级调度的主要任务是按照给定的原则和策略，将处在磁盘对换区中切具备运行条件的就绪进程调入内存，或将处于内存就绪状态或内存阻塞状态的进程交换到对换区。
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（
轮询调度（Round Robin Scheduling）算法就是以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
LVS：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability)、可靠性（Reliability)和可管理性（Manageability)，感谢章文嵩博士为我们提供如此强大实用的开源软件。 LVS的特点是： 1、抗负载能力强、是工作在网络4层之上仅作分发之用，没有流量的产生，这个特点也决定了它在负载均衡软件里的性能最强的； 2、配置性比较低，这是一个缺点也是一个优点，因为没有可太多配置的东西，所以并不需要太多接触，大大减少了人为出错的几率； 3、工作稳定
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
1. 计算机操作系统和计算机网络是每个后端开发工程师必须掌握的知识。因为你写的代码最终都是要在操作系统里跑的，弄懂操作系统的原理对你编写高质量代码、调优、排故都有很大的帮助。在这里说一下我作为非科班转后端开发对计算机操作系统的看法，这一块知识确实要比其他模块的知识要难理解，因为多了很多名词和概念，更加抽象。但是呢，即便难度大，我们也必须征服它。因为很有可能你不跨越它，就见不到向你挥手的 offer 。无论是为了秋招还是为了以后当一名有“深度”的开发工程师，都是有必要去学习操作系统的。
先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法，是一种随即服务算法，它不仅仅没有对寻找楼层进行优化，也没有实时性的特征，它是一种最简单的电梯调度算法。它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单，且每个乘客的请求都能依次地得到处理，不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。这种方法在载荷较轻松的环境下，性能尚可接受，但是在载荷较大的情况下，这种算法的性能就会严重下降，甚至恶化。人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法，有两个原因：
嵌入式实时操作系统的核心就是调度器和任务切换。调度器的核心就是调度算法。 任务切换的实现在不同的嵌入式实时操作系统中区别不大，基本相同的硬件内核架构，任务切换也是相似的。
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