一个php脚本通过crontab每5分钟执行一次，考虑到脚本执行时间会超过5分钟，特意用set_time_limit(290)来控制脚本在290秒退出。某天突然发现后台有多个该脚本的进程在执行，也就是说set_time_limit(290)没有起作用。为了证明，特意使用如下代码测试。
.NET SDK 包含遥测功能，可在 .NET CLI 崩溃时收集使用情况数据和异常信息。 .NET CLI 附带 .NET SDK，是一组用于生成、测试和发布 .NET 应用的谓词。 请务必让 .NET 团队了解到工具使用情况，以便我们对其做出改进。 有关故障的信息可帮助团队解决问题并修复 bug。 收集的数据根据 Creative Commons Attribution 许可证以汇总形式发布。 范围 dotnet 具有两个功能：运行应用程序和执行 CLI 命令。 按以下格式使用 dotnet 来启动应用程序时，不会收集遥测数据： dotnet [path-to-app].dll 使用任何 .NET CLI 命令时，都会收集遥测数据，如： dotnet build dotnet pack dotnet run 如何选择退出 .NET SDK 遥测功能默认处于启用状态。 要选择退出遥测功能，请将 DOTNET_CLI_TELEMETRY_OPTOUT 环境变量设置为 1 或 true。 如果安装成功，.NET SDK 安装程序也会发送一个遥测条目。 若要选择退出，请在安装 .NET SDK 之前设置 DOTNET_CLI_TELEMETRY_OPTOUT 环境变量。 重要 要在启动安装程序后选择退出，请执行以下操作：关闭安装程序，设置环境变量，然后使用该值集再次运行安装程序。 公开 首次运行其中一个 .NET CLI 命令（如 dotnet build）时，.NET SDK 显示以下类似文本。 文本可能会因运行的 SDK 版本而略有不同。 此“首次运行”体验是 Microsoft 通知用户有关数据收集信息的方式。 Telemetry --------- The .NET tools collect usage data in order to help us improve your experience. The data is collected by Microsoft and shared with the community. You can opt-out of telemetry by setting the DOTNET_CLI_TELEMETRY_OPTOUT environment variable to '1' or 'true' using your favorite shell. Read more about .NET CLI Tools telemetry: https://aka.ms/dotnet-cli-telemetry 若要禁用此消息和 .NET 欢迎消息，请将 DOTNET_NOLOGO 环境变量设置为 true。 请注意，此变量在遥测选择退出时不起作用。 数据点 遥测功能不收集用户名或电子邮件地址等个人数据。 也不会扫描代码，更不会提取项目级敏感数据，如名称、存储库或作者。 数据通过 Azure Monitor 技术安全地发送到 Microsoft 服务器，提供对保留数据的受限访问权限，并在严格的安全控制下从安全的 Azure 存储系统发布。 保护你的隐私对我们很重要。 如果你怀疑遥测在收集敏感数据，或认为处理数据的方式不安全或不恰当，请在 dotnet/sdk 存储库中记录问题或发送电子邮件至 dotnet@microsoft.com 以供我们展开调查。 遥测功能收集以下数据： SDK 版本 数据 全部 调用时间戳。 全部 调用的命令（例如，“build”），从 2.1 开始进行哈希处理。 全部 用于确定地理位置的三个八进制数 IP 地址。 全部 操作系统和版本。 全部 运行 SDK 的运行时 ID (RID)。 全部 .NET SDK 版本。 全部 遥测配置文件：一个可选值，仅在用户显式选择加入时可用，并在 Microsoft 内部使用。 >=2.0 命令参数和选项：收集若干参数和选项（非任意字符串）。 请参阅收集的选项。 从 2.1.300 后进行哈希处理。 >=2.0 SDK 是否在容器中运行。 >=2.0 目标框架（来自 TargetFramework 事件），从 2.1 开始进行哈希处理。 >=2.0 经过哈希处理的媒体访问控制 (MAC) 地址 (SHA256)。 >=2.0 经过哈希处理的当前工作目录。 >=2.0 安装成功报告，包含进行了哈希处理的安装程序 exe 文件名。 >=2.1.300 内核版本。 >=2.1.300 Libc 发行/版本。 >=3.0.100 是否已重定向输出（true 或 false）。 >=3.0.100 CLI/SDK 故障时的异常类型及其堆栈跟踪（发送的堆栈跟踪中仅包含 CLI/SDK 代码）。 有关详细信息，请参阅收集的 .NET CLI/SDK 故障异常遥测。 >=5.0.100 用于生成的经过哈希处理的 TargetFr
浏览宽高变化监测主要是监测浏览器可视区域的宽高：window.innerWidth / window.innerHeight（滚动条和内容区）和浏览器宽高：window.outerWidth / window.outerHeight（inner的基础上加上工具条的宽高）之间的差值。
一个 CronJob 对象类似于 crontab （cron table）文件中的一行。它根据指定的预定计划周期性地运行一个 Job，格式可以参考 Cron 。
一个批处理型的作业，从进入系统并驻留在外存的后备队列上开始，直至作业运行完毕，可能要经历的三级调度：
Linux内核的DL调度器是一个全局EDF调度器，它主要针对有deadline限制的sporadic任务。注意：这些术语已经在本系列文章的第一部分中说明了，这里不再赘述。在这本文中，我们将一起来看看Linux DL调度器的细节以及如何使用它。另外，本文对应的英文原文是https://lwn.net/Articles/743946/，感谢lwn和Daniel Bristot de Oliveira的分享。
1 Mybatis的缓存： 2 Mybatis的一级缓存 ： 3 Mybatis的二级缓存 二级缓存的参数配置 mybatis整合ehcache ehcache.xml文件： <ehcache
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。
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：
table th:nth-of-type(1){ width: 20%; } table th:nth-of-type(2){ width: 20% ; }
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。
对Java多线程技术中所有方法的详细解析 1.run()和start() 这两个方法应该都比较熟悉，把需要并行处理的代码放在run()方法中，start()方法启动线程将自动调用 r
系统将按照作业到达的先后次序来进行作业调度，或者说它是优先考虑在系统中等待时间最长的作业，而不管该作业所需执行时间的长短，从后备作业队列中优先选择几个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源和创建进程。然后把它放入就绪队列。当在进程调度中采用FCFS算法时，每次调度是从就绪的进程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组赛后，进程调度程序才将处理机分配给其他进程。 在进程调度中采用先来先服务算法的时候，每次调度就从就绪队列中选一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，即谁第一排队谁就先被执行。
软件开发的生产力一直很难衡量。与其他行业不同，编程行为不容易并行化。开发过程的独特之处在于它需要多种技术和沟通技能的组合，这需要一组专门的 DevOps 指标来跟踪团队的体征。
我们在前面的章节中看到，Java 提供了两种实现List的接口，ArrayList和LinkedList。对于一些应用，LinkedList更快；对于其他应用，ArrayList更快。
Linux内核作为一个通用的操作系统（OS），需要兼顾各种各样类型的进程，包括实时进程、交互式进程、批处理进程等。而调度器（Scheduler）作为OS的核心组件——CPU时间的管理器，主要负责选择某些就绪的进程来执行。不同的调度器根据不同的方法挑选出最适合运行的进程。目前，在Linux内核中支持的调度器有CFS调度器、Realtime调度器、Deadline调度器和Idle调度器 。本篇将简单介绍CFS调度器的设计原理。
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过caspar at linux.alibaba.com或者 tao.ma at linux.alibaba.com反馈。
针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。普通进程的nice值（相对优先级，基准值是120）的取值范围是-20~19，值越小表示优先级越高，不同优先级的进程应该享受不同的待遇，优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
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。
Method Swizzing是发生在运行时的，主要用于在运行时将两个Method进行交换，我们可以将Method Swizzling代码写到任何地方，但是只有在这段Method Swilzzling代码执行完毕之后互换才起作用。
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。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
Cronjob 是一个计划任务，与 Linux 系统 Crontab 一样，格式也是基本一样。
从多个花絮中提取，但是如果我斗胆提出主要观点的总结，其内容就是：抢占式多任务和一般共享状态结合导致软件开发过程不可管理的复杂性， 开发人员可能更喜欢保持自己的一些理智以此避免这种不可管理的复杂性。抢占式调度对于哪些真正的并行任务是好的，但是当可变状态通过多并发线程共享时，明确的多任务合作更招人喜欢 。
Glyph Lefkowitz最近写了一篇启蒙文章，其中他详细的说明了一些关于开发高并发软件的挑战，如果你开发软件但是没有阅读这篇问题，那么我建议你阅读一篇。这是一篇非常好的文章，现代软件工程应该拥有的丰富智慧。
在上一篇文章中介绍了 Linux 内核是如何对进程进行管理的，这篇将阐述内核是如何对进程进行调度。因为这篇文章努力用简单的语言把进程调度这件事情描述清楚，所以文章篇幅略长，建议收藏慢看。也欢迎关注公众号 CS 实验室 ，目前在写一些开发中常用但不常了解细节的东西，比如 Linux 内核、Python 进阶。
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。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，该程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
Earth Engine 不同于用于地理空间数据分析的传统图像处理、GIS 或其他桌面软件。您在 Earth Engine 中创建的算法在 Google 云中运行，分布在多台计算机上。调试可能具有挑战性，因为错误可能发生在客户端 JavaScript 代码或编码指令的服务器端执行中，并且是由扩展问题以及语法或逻辑错误引起的。除非您要求，否则无法检查在云中某处运行的程序部分。本文档介绍了调试策略、工具和解决方案，以帮助您解决常见错误和调试 Earth Engine 脚本。
2012 年 7 月写这篇文章，我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。
我们或许经常听说过内核抢占，可是我们是否真正理解它呢？内核抢占和抢占式内核究竟有什么关系呢？抢占计数器究竟干什么用？... 本文我们就来好好讨论下，关于内核抢占的一些技术细节，力求让大家理解内核抢占。
一、SAP参数的说明 SAP参数的学习需要了解SAP参数的作用、参数的启动顺序、参数的配置； 1、参数的启动顺序 a) 启动Start profile b) 启动default profile c) 启动instance profile 2、参数的位置 a) 启动参数Start profile的位置：/usr/sap//SYS/profil/start__ b) 默认参数：/usr/sap/ECD/SYS/profile/DEFAULT.PFL c) 实例参数: /usr/sap/ECD/SYS/profile/<SID>__（例：ECD_DVEBMGS00_joeoneecd） 3、参数的作用 a) 启动参数的作用：指定实例中的哪些实例要被启动，比如消息和分配器进程； b) 默认参数的作用：定义系统的范围设置，比如系统名称、数据库名称、队列的数量、默认的登录CLIENT; c) 实例参数：定义SAP实例的运行时的参数工作进程、SAP内存参数；
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
调度算法的评价指标 CPU利用率 指CPU忙碌时间占总时间的比例 利用率=\frac{忙碌的时间}{总时间} Eg:某计算机只支持单道程序，某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒，再用打印机打印输出5秒
Kubernetes以运行可扩展工作负载而闻名。它根据资源使用情况调整工作负载。扩展工作负载时，会创建更多应用程序实例。当应用程序对你的产品至关重要时，你希望确保即使在你的群集受资源压力下也会安排这些新实例。解决此问题的一个显而易见的解决方案是过度配置群集资源，以便为扩展情况提供一些闲置资源。这种方法通常有效，但成本更高，因为你必须为大多数时间闲置的资源付费。
Glyph Lefkowitz最近写了一篇启蒙文章，其中他详细的说明了一些关于开发高并发软件的挑战，如果你开发软件但是没有阅读这篇问题，那么我建议你阅读一篇。这是一篇非常好的文章，现代软件工程应该拥有的丰富智慧。 从多个花絮中提取，但是如果我斗胆提出主要观点的总结，其内容就是：抢占式多任务和一般共享状态结合导致软件开发过程不可管理的复杂性， 开发人员可能更喜欢保持自己的一些理智以此避免这种不可管理的复杂性。抢占式调度对于哪些真正的并行任务是好的，但是当可变状态通过多并发线程共享时，明确的多任务合作更招人喜欢
要求学生了解进程的定义与特征、进程的状态与切换、进程管理的数据结构、进程的创建与终止、阻塞与唤醒、挂起与激活以及处理机调度的相关概念。
本教程将介绍如何使用 EventCounter 衡量高频率事件的性能。 可以使用由各种官方 .NET Core 包或第三方提供者发布的可用的计数器，或创建自己的监视指标。
CFS为了实现公平，必须惩罚当前正在运行的进程，以使那些正在等待的进程下次被调度。
Linux是一个支持多任务的操作系统，而多个任务之间的切换是通过 调度器 来完成，调度器 使用不同的调度算法会有不同的效果。
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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。
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
进程调度决定了将哪个进程进行执行，以及执行的时间。操作系统进行合理的进程调度，使得资源得到最大化的利用。
APScheduler，全称是_Advanced Python Scheduler_，具体的介绍可以看PyPI或者readthedocs的文档介绍，这篇 blog 主要是翻译User Guide一节的主要内容，不过惯例还是先简单介绍一下这个库特别的地方。
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：
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