在多道程序系统中，进程的数量往往多于处理机的个数，进程争用处理机的情况就在所难免。处理机调度是对处理机进行分配，就是从就绪队列中，按照一定的算法（公平、髙效）选择一个进程并将处理机分配给它运行，以实现进程并发地执行。 处理机调度是多道程序操作系统的基础，它是操作系统设计的核心问题。
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：
笔者在学习K8S的时候，总是在问自己为啥它的架构就变成了现在这个样子的呢，这样的架构和调度设计有什么好处呢？在学习了之后，笔者便整理了这篇文章，一来，算是跟自己答疑解惑，二来，分享出来给大家来共同探讨，方便大家相互学习。
处理机调度基本概念 在处理机调度上可以分为三个层次，级别从低到高 哪些资源分给CPU（低） 选择哪些进程到外存中（中） 哪些作业放入内存（高） 处理机的调度实际上就是用不同的算法来将我们的作业合理分配，提高CPU的利用率。达到公平性、平衡性。 先来先服务算法FCFS 按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序,分派CPU； 当前作业或进程占用CPU，直到执行完或阻塞，才出让CPU(非抢占方式)。 在作业或进程唤醒后(如I/O完成)，并不立即恢复执行，通常等到当前作业或进程出让CPU。是最简单的算法。 谁先来，
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：
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。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第13章 任务调度—抢占式，时间片和合作式 本章教
SCHED_RR和SCHED_FIFO是Linux内核中用来调度进程的两种调度策略，它们有以下几点区别：
进程切换的实质是回收当前运行进程对 CPU 的控制权,并将 CPU 控制权转交给新调度的就绪进程.
操作系统的处理器资源主要是介绍了，由于多道程序设计带来的并发性，内存中运行多个进程并发运行。而处理器资源是远远小于进程的数量的，所以如何调度处理器给合适的进程成为了OS的焦点。
内核程序临界区一般是用来访问某种内核数据结构的，比如进程的就绪队列（由各就绪进程PCB组成）
2、编译sil文件 从终端进入到ClassPerson.swift目录下，在同级目录下生成sil文件。
CPU 在计算机系统中是非常重要的，但是早期的时候非常简单，是因为它像其他资源一样被一个作业所独占，不存在什么处理及分配或者调度的问题，但是随着各种多道程序的设计以及不同类型的操作系统的出现，不同的CPU的管理方法将会为用户提供不同性能的操作系统
由图可知程序会先由编译器编译成机器指令，运行之前先把程序放入内存，在内存中创建一个进程实体。一个进程实体(进程映像)由PCB、程序段、数据段组成。然后CPU从内存中取出指令，来运行程序。
调度系统是指CDN厂家有能力通过各种机制将客户域名的所有现网请求引导到合适的目标机房，从而实现流量控制、质量控制、成本控制以及故障处理。
上一篇对Java层面提供的以及和Spring提供的任务调度方式有了一定的了解，也分析出了它们的弊端，不过学习它们还是很有必要的，因为任务调度机制的思想和这些类差不多，只不过一个功能强大的任务调度工具会额外添加很多功能，使其更加灵活，更加全面，更加可控，比如Timer类会使用TaskQueue来存储任务，TimerThread获取到的TimerTask总是最先执行的任务，是因为TimerQueue是一个最小堆，它会将最先执行的任务放在堆顶，然后按照时间顺序进行排序，而在xxl-job中，会有一个守护线程去扫描数据库，获取可执行的任务，然后根据此任务的一些配置去解析出此任务的调度方式。
实时操作系统，当外界事件和数据产生时，系统能以足够快的速度予以处理，其处理结果能在规定的时间内控制生产结果或对系统做出响应，并控制所有实时任务协调一致运行的操作系统。
该文章介绍了Linux 系统中进程的调度、进程的优先级以及实时进程的调度策略。首先介绍了Linux 系统中的进程调度，包括不同的调度类型、调度算法和调度优先级。其次，讨论了Linux 系统中的实时进程调度，包括实时进程的定义、调度特性和实时进程的调度算法。最后，介绍了Linux 系统中进程调度的实现，包括内核中的进程管理、进程的地址空间、进程的调度和同步以及进程的内存管理。
先来先服务和短作业优先调度算法 1.FCFS 特点：简单，有利于长作业 即CPU繁忙性作业 2.短作业进程优先调度算法：SJ(P)F 提高了平均周转时间和平均带权周转时间（从而提高了系统吞吐量） 特点：对长作业不利，有可能得不到服务（饥饿） 估计时间不易确定
在线程间实现同步是为了确保多个线程按照特定的顺序执⾏，以避免竞态条件（race condition）和其 他并发问题。以下是常⻅的线程间同步⽅式：
随着数据仓库的开发，ETL作业会越来越多，怎么把这些作业有序的运行起来，就需要一个健壮的调度系统来保证数据能够准确、及时的提供给BI应用程序。
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。
Java的线程调度器和执行器是Java多线程编程中的基本组件，它们负责协调和管理线程的执行。下面将为您介绍Java的线程调度器和执行器实现原理。
随着数据中心网络技术和带宽不断发展，流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用，但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现，流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一，流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包，还能配合发送端合理的调整发送速率，从整体上保障网络带宽的最高效率。
1. 什么是线程，线程和进程有什么区别？ 线程是程序的最小执行单元；进程是在内存中运行的应用程序，一个进程可能包含若干个线程。 2. 什么是用户线程，什么是守护线程？ 用户线程就是运行在前台执行具体任务的线程；守护线程就是运行在后台为其他线程提供基础服务的，比如GC所在的线程。 3. 如何创建守护线程？ 可以通过线程 start 之前调用 setDeamon(true) 方法来把线程设置为守护线程。 4. 守护线程有什么特点？ 一旦所有的用户线程结束，守护线程会随着 JVM 一起结束工作，所以守护线
高级调度： 又称作业调度或长程调度。调度对象是作业，按照进程调度算法，决定作业的调度时机，主要用于多道批处理系统。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93149 第3章 RTX5操作系统介绍 本章节介绍一下RTX5操作系
实践证明，更大的模型在不少场景取得了更好的效果。但随着参数规模的扩大，AI加速卡存储（如GPU显存）容量问题和卡的协同计算问题成为了训练超大模型的瓶颈。流水线并行从模型切分和调度执行两个角度解决了这些问题。本文将从流水线并行介绍、主流实现方式以及一般调优技巧三方面从浅到深讲解流水线并行，希望能帮助您更好地理解和使用流水线并行功能。
本章节介绍一下RTX5操作系统，让大家对RTX5有一个整体的了解，RTX5是开源免费的确定性实时操作系统，适用于 ARM 和 Cortex-M 设备。
B站闲逛，发现了师傅一个优秀的项目，学习整理了一波笔记 原文链接：https://www.bilibili.com/video/BV1LA411B7Mk/?spm_id_from=333.999.0.
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在Kubernetes上，很少会直接创建一个Pod，在大多数情况下，会通过RC、Deployment、DaemonSet、Job等控制器完成对一组Pod副本的创建、调度和整个生命周期的自动化控制。
对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。而提高资源利用率的常规做法是采用优先级方案，即不同类型的负载对应不同的优先级，同时允许集群中的所有负载所需的资源总量超过集群可提供的资源，在这种情况下，当发生资源不足的情况时，系统可以选择释 放一些不重要的负载（优先级最低的），保障最重要的负载能够获取足够的资源稳定运行。
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。
在国内，大部分的Spark用户都是由Hadoop过渡而来，因此YARN也成了大多Spark应用的底层资源调度保障。而随着Spark应用的逐渐加深，各种问题也随之暴露出来，比如资源调度的粒度问题。为此，7月2日晚，在CSDN Spark高端微信群中，一场基于YARN和Mesos的讨论被拉开，主要参与分享的嘉宾包括TalkingData研发副总裁阎志涛，GrowingIO田毅，AdMaster技术副总裁卢亿雷，Spark Committer、Mesos/Hadoop Contributor夏俊鸾，下面一起回顾。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
在抢占模式下，操作系统负责分配ＣＰＵ时间给各个进程，一旦当前的进程使用完分配给自己的ＣＰＵ时间，操作系统将决定下一个占用ＣＰＵ时间的是哪一个线程。因此操作系统将定期的中断当前正在执行的线程，将ＣＰＵ分配给在等待队列的下一个线程。所以任何一个线程都不能独占ＣＰＵ。每个线程占用ＣＰＵ的时间取决于进程和操作系统。进程分配给每个线程的时间很短,以至于我们感觉所有的线程是同时执行的。实际上,系统运行每个进程的时间有2毫秒,然后调度其他的线程。它同时他维持着所有的线程和循环,分配很少量的ＣＰＵ时间给线程。线程的的切换和调度是如此之快,以至于感觉是所有的线程是同步执行的。
在Lvs进行负载均衡选择后端RS（真实服务器）的时候，可以根据策略进行动态选择。当前有十种负载均衡算法。
在调度算法中详细的介绍了不同调度方式在程序中的调度策略，下面继续沿着调度的思路来说在性能测试中的等待队列。调度的核心是为了让底层的服务始终保持在一个可持续运行的一个状态中，再说的具体点就是保持服务的高可用，这样的方式对服务层而言是非常有利的。但是如果客户端发送请求的任务太多，那么就涉及到排队等待，核心是等待时长到底来如何设计了？
本文目录： 1. LVS简介 2. LVS-ipvs三种模式的工作原理 2.1 VS/NAT模式 2.2 VS/TUN模式 2.3 VS/DR模式 2.4 lvs-ipvs的三种模式比较 3. VS/TUN和VS/DR模式中的ARP问题 4. LVS负载均衡的调度算法
YARN 的基本设计思想是将 MapReduce V1 中的 JobTracker 拆分为两个独立的服务：ResourceManager 和 ApplicationMaster。ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配，ApplicationMaster 负责单个应用程序的的管理。 1)ResourceManager： RM 是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，它主要由两个部分组成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Application Manager）。 调度器根据容量、队列等限制条件，将系统中的资源分配给正在运行的应用程序， 在保证容量、公平性和服务等级的前提下，优化集群资源利用率，让所有的资源都被充分利用应用程序管理器负责管理整个系统中的所有的应用程序，包括应用程序的提交、与调度器协商资源以启动 ApplicationMaster、监控 ApplicationMaster 运行状态并在失败时重启它。
java线程的五种状态其实要真正高清，只需要明白计算机操作系统中进程的知识，原理都是相同的。
最近在公司的数据同步项目（以下简称 ZDTP）中，需要使用到分布式调度数据同步执行单元，目前使用的方案是将数据同步执行单元打包成镜像，使用 K8s 进行调度。
各种操作系统均提供了线程的实现（内核线程），线程是 CPU 进行工作调度的基本单位。
3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
打个比方，Hadoop相当于一台虚拟计算机（由多台计算机构造的集群），那么HDFS就是这台虚拟计算机的文件系统，管理磁盘资源；而YARN负责管理虚拟计算机的CPU和内存资源。在YARN上跑的MapReduce程序（比如5.4节跑的PI和wordcount两个应用程序）就是在这台虚拟计算机跑的应用程序，需要磁盘、内存和CPU等资源。
MySQL Router是MySQL官方提供的一个轻量级MySQL中间件，用于取代以前老版本的SQL proxy。
以下内容摘自《程序员的自我修养》 什么是线程？ 线程（Thread），有时被称为轻量级（Lightweight Process, LWP），是程序执行流程的最小单元。一个标准的线程由线程ID、当前指令
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