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。
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 :
你有没有遇到过想知道一个进程在你的 Linux 机器上运行了多长时间的情况? 你不需要任何监控应用程序。在 Linux 和其他类 Unix 操作系统中,有一个名为 的命令ps,用于显示有关活动进程的信息。使用ps命令,我们可以很容易地找出一个进程在 Linux 中运行了多长时间。 查看一个进程在 Linux 中运行了多长时间 该ps命令具有不同的格式说明符(关键字),可用于控制输出格式。我们将使用以下两个关键字来查找活动进程的正常运行时间。 etime- 自进程启动以来经过的时间,格式为[[DD-]hh:]
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一、Hugo插件 —— 打印方法运行时间 首先申明下,此Hugo非 彼Hugo(Hugo是由Go语言实现的静态网站生成器)。 Hugo插件作用 : 能够计算并打印一个方法的输入参数和函数的运行时间 H
IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
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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。
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。
测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像。测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.6.32-2
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。
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。
如果让我给新手推荐一个 PyCharm 必装插件,那一定是 Key Promoter X 。
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。
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。
调度:就是按照某种调度的算法设计,从进程的就绪队列中选择进程分配CPU,主要是协调进程对CPU等相关资源的使用。
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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。
" load average: 0.00, 0.02, 0.05" 表示系统的平均负载,其中0.00、0.02、0.05分别代表过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载值。
前面我们重点分析了如何通过 fork, vfork, pthread_create 去创建一个进程或者线程,以及后面说了它们共同调用 do_fork 的实现。现在已经知道一个进程是如何创建的,但是进程何时被执行,需要调度器来选择。所以这一节我们介绍下进程调度和进程切换的详情。
写 Python,很多朋友都用的 PyCharm,包括我在内。但其实大部分情况下我们用到的功能可能仅仅占 PyCharm 功能的一小半都不到。
Linux 是一种自由和开放源代码的操作系统,它的使用在全球范围内非常广泛。在 Linux 中,进程是操作系统中最重要的组成部分之一,它代表了正在运行的程序。了解如何查看正在运行的进程是非常重要的,因为它可以帮助您了解系统的运行状态并对其进行管理。本文将介绍如何在 Linux 中查看正在运行的进程,并提供一些实用的例子。
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进程(Process)是 Unix/Linux 系统下编程的核心知识。无论是小 Script 还是大 Daemon,启动后都是以进程的形势在 OS 中存在和执行。 进程的启动 启动进程其实最简单,假如我们有一段 Python Script (hello.py): print “hello world” 运行它非常容易: python hello.py 然后一个新的进程就产生了,由于代码很短,输出 “hello world” 之后进程就结束了。 启动进程的核心其实就是构建一个合法的命令行,通过 CLI /
最近在用 Python3 写一个程序,功能已经实现了,但是运行速度太慢了,慢到令人发指,为了让这个程序的存在具有意义,我需要把这些功能函数耗费的时间大概了解,找出那些运行时间比较长的,之后有针对性地解决
程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述,程序则是采用某种编程语言实现的算法,同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言,能产生很多程序。
通常在运行一段代码之前,我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源,但是通常我们想度量的是计算时间。 接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。
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。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时
本文是《Linux内核设计与实现》第四章的阅读笔记,代码则是摘自最新的4.6版本linux源码(github),转载请注明出处。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时间资源)。 到这里可能会产生一个疑问,计算时间与硬件资源强相关,不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢? 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上,才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异,从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中,明确的定义了该模
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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。
来源:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人,(现在谁还用电话簿!)可以从头开始翻页,直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做,而是从中间开始,因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
熟悉 Linux 系统的同学都知道,它高效主要体现在命令行。通过命令行,可以将很多简单的命令,通过自由的组合,得到非常强大的功能。
作为一名合格的 Linux 运维人员,监视系统的正常运行时间可以说是一门基本功了。今天这篇文章就为大家分享一个用于记录和跟踪系统的运行时间的实用命令行工具,它的名字叫做 uptimed。
话说阿黎的vps最近稍有不稳定现象,体现是服务器重启。 而且不是因为我这个vps自身配置问题,而是vps所在主机的重启。 阿黎小小的用php写了一个获取系统启动时间(运行时间)和内存占用的程序。 代码应该说比较丑陋,欢迎大家指出,阿黎在php方面只能说略懂,要经常翻手册。 0) { $_ret = $_ret . $days . ' 天 '; $_upTime %= 24 * 60 * 60; } if (($hours = intval($_upTime / (60 * 60))
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书;代码示例基于Python;400多个示意图,生动介绍算法执行过程;展示不同算法在性能方面的优缺点;教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法,但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快,要么能解决有趣的问题,要
首先,为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n),我们需要证明在最坏的情况下,该算法的运行时间是O(nlg n)。然后,我们需要证明在最坏的情况下,算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
Linux 系统在重启或关闭之前,会通知所有已登录的用户和进程。如果在命令中加入了时间参数,系统还将拒绝新的用户登入请求。
上面的代码是不是就实现了计算程序运行时间的目的,那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是也要在函数内部加上start和endtime来计算时间的语句,是不是超级麻烦
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说,Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的,所用的方式和以前完全相同(除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用)。但是当 Python 解释器运行应用程序时,Psyco 会不时地检查,看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似(一般地说,至少是这样),并且是特定于体系结构的。到现在为止,Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码(完全一样!),却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多,简单场景可以使用Guava,复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel,Sentinel是一款阿里开源的产品,只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说,它有以下几个优点:
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