前几天和一个在某研究所的发小聊天，他说：现在的航空、航天和导弹等武器装备中，控制系统几乎都是用单片机，而不是嵌入式系统。
Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离，减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配，各个任务分配合理的资源，充分利用系统资源，减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级，优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统，存在不同时期，对资源需求不一样的情况，平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源，增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确，通过mesos支持虚拟主机的方式，动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
随着分布式计算集群规模的不断扩张，任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。随着容器技术的快速兴起，基于容器的计算平台被大量应用，任务调度的规模及频率快速上升，这对任务调度系统提出了更为严苛的挑战。常见的调度系统往往兼顾了准确度却牺牲了性能，容器调度的复杂性使得在准确和效率之间找到平衡点很难，尤其是在交互式调度的场景下，可取的解决方案更是捉襟见肘。本篇文章就以此为背景，介绍大规模调度场景下分布式任务调度的难点、解决策略及现有的一些方案。
作为一名在软件领域工程师，在职业生涯的尽头能有幸接触到一部分硬件产品是我莫大的荣幸。秉承我一贯刨根问底，不搞清楚问题本质不罢休的作风和态度，结合基本的计算机知识加一部分FreeRTOS源码，开始了文档标题中的工作，这项工作带来的价值可以指导未来在嵌入式工程领域软件研发工作（人或事），深入而透彻，也能告诉你怎么通过硬件看清软件运行的本质；同时，也作为在嵌入式领域工程实践方面总结与回顾。
Yarn是Hadoop2的产物。提到这个问题就不得不说下Hadoop1与Hadoop2的差别。详细的内容可参考博客：https://blog.csdn.net/jiangheng0535/article/details/12946529 。
Quartz 是开源任务调度框架中的翘首，它提供了强大任务调度机制，同时保持了使用的简单性。Quartz 允许开发人员灵活地定义触发器的调度时间表，并可以对触发器和任务进行关联映射。此外，Quartz提供了调度运行环境的持久化机制，可以保存并恢复调度现场，即使系统因故障关闭，任务调度现场数据并不会丢失。此外，Quartz还提供了组件式的侦听器、各种插件、线程池等功能。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
先谈谈任务调度 ，大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，对于单核CPU来讲，并行执行两个任务，实际上是CPU在进行着快速的切换，对用户来讲感觉不到有切换停顿，就好比220V交流电灯光显示原理一样，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。
App除了通过屏幕向用户展示可交互的界面元素之外，还经常需要在后台做些背地里做的事情，比如说精密计算、文件下载、统计分析、数据导入、状态监控等等，这些用户看不到的事一般放在Service中处理。 然而有时候我们希望在特定情况下再启动事务，比如说延迟若干时间之后，或者等手机空闲了再运行，这样一方面不会在系统资源紧张之时喧宾夺主，另一方面也起到削峰填谷提高系统效率的作用。对于这些额外的条件要求，Service并不能直接支持，往往需要加入其他手段，才能较好地满足相关的运行条件，比如： 一、对于延迟时间执行，通常考虑利用系统的闹钟管理器AlarmManager进行定时管理，有关AlarmManager的说明参见《Android开发笔记（五十）定时器AlarmManager》。 二、对于是否联网、是否充电、是否空闲，一般要监听系统的相应广播，常见的系统广播说明如下： 1、网络状态变化需要监听系统广播android.net.conn.CONNECTIVITY_CHANGE； 2、设备是否充电需要监听系统广播Intent.ACTION_POWER_CONNECTED也就是android.intent.action.ACTION_POWER_CONNECTED； 3、设备是否空闲需要监听系统广播Intent.ACTION_SCREEN_OFF也就是android.intent.action.SCREEN_OFF； 可是要想给Service补充以上条件，势必加大了程序逻辑的复杂度，一会儿注册这个事件，一会儿注册那个事件，工程代码将变得不易维护。有鉴于此，Android从5.0开始，增加支持一种特殊的机制，即任务调度JobScheduler，该工具集成了常见的几种运行条件，开发者只需添加少数几行代码，即可完成原来要多种组件配合的工作。 任务调度机制由三个工具组成，首先是JobInfo，它指定了一个任务的概要信息，比如何时启动，启动时需要满足什么条件等等；其次是JobScheduler，它是系统提供的任务调度服务，它的实例从系统服务Context.JOB_SCHEDULER_SERVICE中获得；最后是JobService，它描述了该任务内部的具体业务逻辑，它的运行时刻由JobScheduler根据JobInfo指定的条件而计算决定。下面分别说明这三个工具的编码过程：
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
今天看了几篇关于后台开发的面试经验贴，感受到了来自面试官的满满恶意。 主要考察领域：
包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等
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。
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
本文讲述了一种利用 XXL-JOB 来进行分片任务处理的方法，另外加入对执行节点数的灵活控制。
添加maven依赖。pom.xml 中添加jar文件 <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz-job
可移植多任务调度中间件，用于嵌入式环境，与应用程序一起编译打包，参考FreeRTOS实现。
原因是很多年以前曾经写过的一篇技术文章，发表在吾爱破解论坛，被人拿去做了一些灰色产业的东西，然后溯源到了他。
任务调度是多数应用系统的常见需求之一，我们直接编写基于现成的调度程序，不但容易出错，而且实现难度很大。 Quartz是任务调度领域非常出色的开源框架，Spring提供了继承Quartz的功能。
多线程、多进程与协程是Python中实现并发编程的三种主要手段，分别适用于不同的应用场景。在技术面试中，对这三种并发模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地解析Python多线程、多进程与协程的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分，它允许程序在执行过程中同时处理多个任务，从而提高系统响应速度与资源利用率。Python提供了多线程、多进程与协程等多种并发编程模型，这些模型各有优劣，适用于不同场景。在技术面试中，对Python并发编程模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python并发编程模型的重点考察点，解析面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
3.5 容错机制及依赖 一般而言，对于分布式系统，数据集的容错性通常有两种方式： 1）数据检查点（在Spark中对应Checkpoint机制）。 2）记录数据的更新（在Spark中对应Lineage血统机制）。 对于大数据分析而言，数据检查点操作成本较高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低，同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。但更新粒度过细时，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD
整流器通过延迟报文来满足所需的传输速率。整流是一种通过延迟传输到输出队列的报文来满足期望的输出速率的机制。这是寻求带宽控制解决方案的用户面临的最常见的需求之一。延迟报文作为流量控制解决方案的一部分，使得每种整流机制都变成了一种不会节省工作量的机制，即"为了延迟报文需要作额外的工作"。
定时任务框架太多了，选个简单高可用的以为就安心用就完了，结果哈，最先发现这个问题是去年的12月31日，我以为是我们的业务有bug了，当天提了问题，发现只有我们的没执行，就不自信了，不了了之了，最近又发生了。
当Pod中的容器CPU资源使用超出限制时，Kubernetes会采取以下策略来应对：
今天小编就以现在比较火的分布式定时任务xxl-job，优点比较轻量级，但是从21年到现在没有比较大的更新！ 现在最新的好像是2.4.0。
Go 的调度机制相当于我们微服务里的基础组件。很多运行时操作都涉及到了调度的关联。本文会细聊调度概念，策略，以及它的机制。当然，也少不了最常提及的 GMP 模型。
在嵌入式系统中比较流行的开源实时操作系统 FreeRTOS 被广泛应用于各个平台（STM32、ESP32、Arduino等等），文章将介绍实时操作系统和为什么在嵌入式系统中使用实时操作系统。
国庆越快各位，距离上次发文快两个月了，19年也快结束了。现在的总结更多是放在了草稿 而没有发出，这次详细分享下在 Go 中，线程和协程的区别及其关系。
上一篇文章中kubernetes系列教程（六）kubernetes资源管理和服务质量初步介绍了kubernetes中的resource资源调度和服务质量Qos，介绍了kubernetes中如何定义pod的资源和资源调度，以及设置resource之后的优先级别Qos，接下来介绍kubernetes系列教程pod的调度机制。
Apache Flink是一种快速、可靠、可扩展的开源流处理框架，被广泛应用于大数据领域。本文将介绍Apache Flink的实战运用，包括其核心概念、架构设计以及基于Flink进行大数据流处理的具体示例。通过代码实现的案例，读者将深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。 但在某些场景下不能互换：
Jmeter 是java 应用，对于CPU和内存的消耗比较大，因此，当需要模拟数以千计的并发用户时，使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心，甚至会引起JAVA内存溢出错误。为了让jmeter工具提供更大的负载能力，jmeter短小精悍一有了使用多台机器同时产生负载的机制
XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
在 Linux 操作系统中，进程的运行空间被划分为内核空间和用户空间，这种划分是为了保护系统的稳定性和安全性。这两个空间对应着 CPU 的特权等级，分别为 Ring 0（内核态）和 Ring 3（用户态）。本文将深入介绍这两个空间的概念、特权等级的含义以及它们之间的切换机制。
从系统的角度看，任务是竞争系统资源的最小运行单元。任务可以使用或等待CPU、使用内存空间等系统资源，并独立于其它任务运行。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。但在某些场景下不能互换：
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
微内核——内核只提供任务调度和进程间通信（IPC），当然还包括为任务调度提供服务的系统时钟、中断以及内存管理等最基本的硬件管理能能力。至于用户态需要的系统服务，则由用户态完成。代表OS:L4系列微内核。
Kubernetes 已经成为容器编排领域的事实标准，将来所有应用都会在 Kubernetes 上开发和运行，这个系列文章的目的是深入浅出的介绍 Kubernetes 底层实现的原理。
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