在Linux中，线程是由进程来实现，线程就是轻量级进程（ lightweight process ），因此在Linux中，线程的调度是按照进程的调度方式来进行调度的，也就是说线程是调度单元。Linux这样实现的线程的好处的之一是：线程调度直接使用进程调度就可以了，没必要再搞一个进程内的线程调度器。在Linux中，调度器是基于线程的调度策略（scheduling policy）和静态调度优先级（static scheduling priority）来决定那个线程来运行。
Linux作为一个强大的开源操作系统，广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而，随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限，Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧，帮助读者更好地发挥系统的潜力。
进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化，无论是只有一个cpu的时代，还是多核cpu时代，都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的。就是说在同一个调度周期中，优先级高的进程占用的时间长些，而优先级低的进程占用的短些。
Linux是一个多用户多任务的操作系统。多用户是指多个用户可以在同一时间使用同一个linux系统；多任务是指在Linux下可以同时执行多个任务，更详细的说，linux采用了分时管理的方法，所有的任务都放在一个队列中，操作系统根据每个任务的优先级为每个任务分配合适的时间片，每个时间片很短，用户根本感觉不到是多个任务在运行，从而使所有的任务共同分享系统资源，因此linux可以在一个任务还未执行完时，暂时挂起此任务，又去执行另一个任务，过一段时间以后再回来处理这个任务，直到这个任务完成，才从任务队列中去除。这就是多任务的概念。 上面说的是单CPU多任务操作系统的情形，在这种环境下，虽然系统可以运行多个任务，但是在某一个时间点，CPU只能执行一个进程，而在多CPU多任务的操作系统下，由于有多个CPU，所以在某个时间点上，可以有多个进程同时运行。 进程的的基本定义是：在自身的虚拟地址空间运行的一个独立的程序，从操作系统的角度来看，所有在系统上运行的东西，都可以称为一个进程。
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人生不是书上的故事，喜怒哀乐，悲欢离合，都在书页间，可书页翻篇何其易，人心修补何其难。——烽火戏诸侯《剑来》
进程是操作系统虚拟出来的概念，用来组织计算机中的任务。它从诞生到随着CPU时间执行，直到最终消失。不过，进程的生命都得到了操作系统内核的关照。就好像疲于照顾几个孩子的母亲内核必须做出决定，如何在进程间分配有限的计算资源，最终让用户获得最佳的使用体验。内核中安排进程执行的模块称为调度器（scheduler）。这里将介绍调度器的工作方式。
cgroups（control groups，控制组群） 是 Linux 内核的一个功能，用来限制、控制与分离一个进程组的资源（如CPU、内存、磁盘输入输出等）。它是由 Google 的两位工程师进行开发的，自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止，有两个大版本， 即 v1 和 v2 。
进程是操作系统虚拟出来的概念，用来组织计算机中的任务。但随着进程被赋予越来越多的任务，进程好像有了真实的生命，它从诞生就随着CPU时间执行，直到最终消失。不过，进程的生命都得到了操作系统内核的关照。就好像疲于照顾几个孩子的母亲内核必须做出决定，如何在进程间分配有限的计算资源，最终让用户获得最佳的使用体验。内核中安排进程执行的模块称为调度器（scheduler）。这里将介绍调度器的工作方式。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上，如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能，它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常，并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死，包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程，可能导致整个系统瘫痪。
Linux内核是一个令人难以置信的马戏团的表演者，可以很小心的玩弄许多进程和它们的资源需求，来保证你的服务器一直嗡嗡作响。内核也是关于公平的一切：当有资源竞争时，内核试图公平的分发这些资源。 然而，如果你有一个需要优先级的重要进程怎么办？一个低优先级的进程呢？或者，限制一组进程的资源呢？ 这需要你的帮助，因为没有你的帮助，内核是无法知道哪些是CPU的关键进程。 所有进程最开始都拥有相同的优先级，Linux内核会为每个任务分配均匀的CPU调度时间。总不能让一个CPU密集型的进程只运行在低优先级吧？所以，你需要
默认情况下，容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式，即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
找到问题跟原所在,默认的maxPods: 110,K8S默认一个节点上的pod调度数是110，当前有限制pod数的需求。 vim /var/lib/kubelet/config.yaml
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。
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制，可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量，预计阅读时间为5分钟。
超线程技术(Hyper-Threading)： 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，（一个核模拟出两个核？）
微服务从传统虚拟机迁移到在 Kubernetes 上运行的 Docker 容器是大势所趋。Docker 容器是完整的可交付软件包和依赖项，通常可以被认为是轻量级虚拟机。虽然这可能是一个非常方便的简化，但了解容器是如何使用 Linux 控制组 (cgroup) 和命名空间实现的很重要。了解这些特性和限制有助于我们提高服务的性能，尤其是在性能压力较大的情况下。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
操作系统中的经典定义： 进程：资源分配单位。 线程：调度单位。 操作系统中用PCB(Process Control Block, 进程控制块)来描述进程。Linux中的PCB是task_struct结构体。
其实，在进行ROS2/ROS1程序编写的时候，通常需要启动很多节点，有时候大于60+节点也非常常见的。
前言：在上一篇了解完进程状态后，我们简单了解了进程优先级，然后遗留了一点内容，本篇我们就来研究进程间的切换，来理解上篇提到的并发。如果对进程优先级还有没理解的地方可以先阅读：
合理值:60-85%，如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%，则进程可能要花时间在运行队列中等待，响应时间和业务吞吐量会受损害；us过大，说明有用户进程占用很多cpu时间，需要进一步的分析其它软硬件因素；sy过大，说明系统管理方面花了很多时间，说明该系统中某个子系统产生了瓶颈，需要进一步分析其它软硬件因素。
从Linux 2.6.23开始，默认的调度器为CFS，即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
之前我们只是介绍了进程管理的几个基本命令，但关于进程的具体管理细节，我们将在本章详细介绍。
进程或者线程绑定到某个CPU Core，仍然可能会有线程或者进程切换的发生，如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响，可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统，在启动时候加入isolcpus=2,3，那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的，但是可以通过taskset命令来设置
对于X86的单处理器机器，一般采用可编程中断控制器8259A做为中断控制电路。传统的PIC（Programmable Interrupt Controller）是由两片8259A风格的外部芯片以“级联”的方式连接在一起。每个芯片可处理多达8个不同的IRQ输入线。因为从PIC的INT输出线连接到主PIC的IRQ2引脚，所以可用IRQ线的个数限制为15，如图1所示。
Linux 进程的管理和控制是系统管理和应用开发中非常重要的一部分。在 Linux 系统中，有许多工具和命令可以用于进程的管理和控制，例如 ps、kill、top 等。本文将介绍 Linux 进程的管理和控制，包括进程的查看、结束、挂起、恢复等操作。
Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
进程优先级是操作系统中的一个重要概念，它直接影响着进程的调度顺序和执行权。了解进程优先级对于理解和优化系统的性能至关重要。那么话不多说，开启我们今天的话题！
Linux进程的调度优先级数字会在好几个地方出现：内核，用户，top命令。他们各自都有自己的表示法。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
在Linux中，可以将进程分为前台进程和后台进程，它们的区别在于与终端的交互方式和执行状态。
在使用 docker 运行容器时，默认的情况下，docker没有对容器进行硬件资源的限制，当一台主机上运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。
在前面的文章《Linux进程是如何创建出来的？》 和 《聊聊Linux中线程和进程的联系与区别》 中我们都讲过了，进程和线程在创建出来后会加入运行队列里面等待被调度。
nice命令用途：调整进程的优先级，从而影响其调度。如果不指定命令，则打印当前的优先级。优先级值范围从-20（对进程最有利）到19（对进程最不利）。
KVM虚拟化学习总结之简介 1、虚拟化分为：全虚拟化和半虚拟化，需要CPU的支持。 2、全虚拟化：不需要做任何配置，让用户觉得就是一台真实的服务器 3、半虚拟机化：需要用户配置，有点麻烦。 4、KVM 仅仅是 Linux 内核的一个模块。管理和创建完整的 KVM 虚拟机，需要更多的辅助工具。 5、与Xen相比较，KVM就简化的多了。它不需要重新编译内核，也不需要对当前kernel做任何修改，它只是几个可以动态加载的.ko模块。它结构更加精简、代码量更小。所以，出错的可能性更小。并且在某些方面，性能比Xen更
一般来说，在操作系统中会运行多个进程（几个到几千个不等），但一台计算机的 CPU 资源是有限的，如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时，操作系统是如何同时运行这些进程的呢？
0、使用SSD。资金不足的话，使用RAID设备 【建议使用RAID10，因为RAID5的性能并不太高】
L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
在Linux中，系统默认的用户是root，其实和 windows 的 administrator 类似，root 用户可以操作操作系统的任何文件和设备，OMG，记住了，是大哥大，干啥都行，所以在生产环境就不要乱用root了，权利越大，责任越大呐
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
其中PRI表示进程的优先级（Priority）,PRI越低，表示该进程的优先级越高。由于PRI是内核动态调整的，我们无法干涉。但是我们可以通过调整NI（nice）值，来调整进程的优先级。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
本文是“Linux内核分析”系列文章的第一篇，会以内核的核心功能为出发点，描述Linux内核的整体架构，以及架构之下主要的软件子系统。之后，会介绍Linux内核源文件的目录结构，并和各个软件子系统对应。
经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
最近是沉迷于TiDB，无法自拔，从TiDB集群部署到集群压测、高可用测试、再到参数调优，最后到线上业务从MySQL迁移到TiDB，整个过程下来，感觉整个学习成本还是比较高，不管是TiDB还是分布式数据库，要学习的内容还是非常的多；本文主要分享生产环境部署TiDB v5.0.3版本集群过程，供大家参考学习；
这两天和同事讨论起linux进程调度的问题，比如进程统计、那些进程优先运行、怎么调度等，对此在这里和大家一同复习一下。先来说说怎么查看进程。在使用Linux操作系统的过程中，掌握如何查看和管理进程是系统管理的重要技能之一。进程管理不仅有助于监控系统资源的使用情况，还能帮助排查问题和优化系统性能。
内存： 大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU进行判断。
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