所谓惊群现象,简单的来说就是当多个进程或线程在同时阻塞等待同一个事件时,如果该事件发生,会唤醒在等待的所有的进程/线程,但最终只可能有一个进程/线程对该事件进行处理,其他进程/线程会在失败后重新休眠,唤醒多个进程/线程这种不必要的行为会造成系统资源的浪费(涉及到进程的上下文切换)。而常见的惊群问题有accept惊群、epoll惊群。
当在try_to_wake_up/wake_up_process和wake_up_new_task中唤醒进程时, 内核使用全局check_preempt_curr看看是否进程可以抢占当前进程可以抢占当前运行的进程. 请注意该过程不涉及核心调度器.
一切互斥操作的依赖是 自旋锁(spin_lock),互斥量(semaphore)等其他需要队列的实现均需要自选锁保证临界区互斥访问。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huangweiqing80/article/details/83088465
Android进程与线程 进程 前台进程 可见进程 服务进程(service进程) 后台进程 空进程 Android线程间通信有哪几种方式 Devik进程和Linux进程的区别 进程保活(不死进程) 当前Android进程保活手段主要分为 黑、白、灰 三种 黑色保活 白色保活 灰色保活 进程 前台进程 可见进程 服务进程 后台进程 空进程 前台进程 // 前台进程 当前进程activity正在与用户进行交互。 当前进程service正在与activity进行交互或者当前service调用了startF
决定一次负载均衡是否要发生有很多的规则,因此也就很难推断如果有工作可作时一个空闲核能够维持空闲多久,也很难推断在系统中有空闲核时,任务变为可运行状态前还要在运行队列里等待多久。因为之前极少数的开发者可以在第一次就写出完美的代码,这种复杂性又导致了bug的出现。弄明白这个bug是必要的,这样才能搞明白为什么他们避开了传统的测试和调试工具。因此,我们首先将描述这引起bug, 延后在展示我们所使用的工具。
如果需要多个进程合作来完成某个任务,那个可能会存在资源争用或者其他一些意想不到的问题,这个时候,就需要通过实现进程同步来防止问题的产生。
线程同步可以说在日常开发中是用的很多, 但对于其内部如何实现的,一般人可能知道的并不多。 本篇文章将从如何实现简单的锁开始,介绍linux中的锁实现futex的优点及原理,最后分析java中同步机制如wait/notify, synchronized, ReentrantLock。
要理解第一个问题,得先从ACPI(高级配置与电源接口)说起,ACPI是一种规范(包含软件与硬件),用来供操作系统应用程序管理所有电源接口。
简单来说,深度睡眠的进程必须等待资源来了才能醒,在此之前,甚至你给它发任何的信号,它都不可能醒来。
在Linux 中,仅等待 CPU 时间的进程称为就绪进程,它们被放置在一个运行队列中,一个就绪进程的状 态标志位为 TASK_RUNNING。一旦一个运行中的进程时间片用完, Linux 内核的调度器会剥夺这个进程对 CPU 的控制权,并且从运行队列中选择一个合适的进程投入运行。
Linux内核通过一个被称为进程描述符的task_struct结构体来管理进程,这个结构体包含了一个进程所需的所有信息。它定义在include/linux/sched.h文件中。
workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型,每个worker进程通过使用stream_socket_server()函数来创建socket,由于fork创建的worker进程具备亲缘关系,所以不同的worker进程可以对相同的端口监听;不同worker进程监听相同的socket,在该socket存在事件时,所有监听该socket的worker进程会被唤醒,所有worker进程对socket资源进行抢占式处理,但最终只有一个worker进程可以对socket进行accept;在这个过程中就存在n-1个worker进程是无效调度的,仅仅只是被唤起了然后抢占失败并再次入眠。
Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写,由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。
1 Linux 进程的睡眠和唤醒 在 Linux 中,仅等待 CPU 时间的进程称为就绪进程,它们被放置在一个运行队列中,一个就绪进程的状 态标志位为 TASK_RUNNING。一旦一个运行中的进程时间片用完, Linux 内核的调度器会剥夺这个进程对 CPU 的控制权,并且从运行队列中选择一个合适的进程投入运行。 当然,一个进程也可以主动释放 CPU 的控制权。函数 schedule() 是一个调度函数,它可以被一个进程主动调用,从而调度其它进程占用 CPU。一旦这个主动放弃 CPU 的进程被重新调度
进程是通过fork系列的系统调用(fork、clone、vfork)来创建的,内核(或内核模块)也可以通过kernel_thread函数创建内核进程。这些创建子进程的函数本质上都完成了相同的功能——将调用进程复制一份,得到子进程。(可以通过选项参数来决定各种资源是共享、还是私有。)
线程同步可以说在日常开发中是用的很多,但对于其内部如何实现的,一般人可能知道的并不多。本篇文章将从如何实现简单的锁开始,介绍linux中的锁实现futex的优点及原理。
在linux系统中, 我们接触最多的莫过于用户空间的任务,像用户线程或用户进程,因为他们太活跃了,也太耀眼了以至于我们感受不到内核线程的存在,但是内核线程却在背后默默地付出着,如内存回收,脏页回写,处理大量的软中断等,如果没有内核线程那么linux世界是那么的可怕!本文力求与完整介绍完内核线程的整个生命周期,如内核线程的创建、调度等等,当然本文还是主要从内存管理和进程调度两个维度来解析,且不会涉及到具体的内核线程如kswapd的实现,最后我们会以一个简单的内核模块来说明如何在驱动代码中来创建使用内核线程。
在之前的Netty之线程唤醒wakeup文章中, 介绍了如何唤醒Netty中的监听线程. 接下来我们通过部分源码,结合一些命令和实验,看一下它的实现.
上周线程崩溃为什么不会导致 JVM 崩溃在其他平台发出后,有一位小伙伴留言说有个地方不严谨
不同版本的操作系统的 buffer_head 代表的大小可能不一样,但是都是内存和硬盘交换数据的基本单元。
第一次听到的这个名词的时候觉得很是有趣,不知道是个什么意思,总觉得又是奇怪的中文翻译导致的。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章,源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决,但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
作者:morganhuang,腾讯 IEG 后台工程师 "惊群"简单地来讲,就是多个进程(线程)阻塞睡眠在某个系统调用上,在等待某个 fd(socket)的事件的到来。当这个 fd(socket)的事件发生的时候,这些睡眠的进程(线程)就会被同时唤醒,多个进程(线程)从阻塞的系统调用上返回,这就是"惊群"现象。"惊群"被人诟病的是效率低下,大量的 CPU 时间浪费在被唤醒发现无事可做,然后又继续睡眠的反复切换上。本文谈谈 linux socket 中的一些"惊群"现象、原因以及解决方案。 1. A
进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站,来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
在面试中关于多线程同步,你必须要思考的问题 一文中,我们知道glibc的pthread_cond_timedwait底层是用linux futex机制实现的。
BIO(Blocking IO) 又称同步阻塞IO,一个客户端由一个线程来进行处理
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
本文是《Go语言调度器源代码情景分析》系列的第19篇,也是第四章《Goroutine被动调度》的第2小节。
并发不一定要依赖多线程(如PHP中很常见的多进程并发),但是在Java里面谈论并发,大多数都与线程脱不开关系。
程序是指储存在外部存储(如硬盘)的一个可执行文件, 而进程是指处于执行期间的程序, 进程包括 代码段(text section) 和 数据段(data section), 除了代码段和数据段外, 进程一般还包含打开的文件, 要处理的信号和CPU上下文等等.
通过 ps 命令可以看到红色方框标出的都是父进程为2号进程的内核线程,2号进程即蓝色方框标出的进程 kthreadd,1号进程是绿色方框标出的进程 init,它们的父进程号都是0。
等待队列很早就作为一个基本的功能单位存在linux内核中,它以队列为基础数据结构,与进程调度机制紧密配合,能够用于实现内核中的异步事件通知机制。等待队列也可以用来同步对系统资源的访问。在使用时将其当做成一个普通队列数据结构,只不过等待队列是若干个休眠进程的集合,且内核自己实现了此队列初始化队列、入队列、出队列的一系列API,在使用时只需要调用系统的API即可。
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
Linux采用C语言编写(在C中有嵌入汇编成分)。本文想要用Java这门语言在软件层面上模拟出Linux。
线程 为什么使用线程? 使用fork创建进程以执行新的任务,该方式的代价很高——子进程将父进程的所有资源都复制一遍。 多个进程之间不会直接共享内存。 进程是系统分配资源的基本单位,线程是进程的基本执行
注:本分类下文章大多整理自《深入分析linux内核源代码》一书,另有参考其他一些资料如《linux内核完全剖析》、《linux c 编程一站式学习》等,只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念
生产者消费者问题(英语:Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(英语:Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中,然后重复此过程。与此同时,消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据,消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与参考前人的知识总结,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识的去练习才能掌握。总之,这属于基础技能,有了这层基础,再去使用高级版的工具(如阿里的Arthas),也就顺风顺水,水到渠成。
在看完《Java多线程编程核心技术》与《Java并发编程的艺术》之后,对于多线程的理解到了新的境界. 先拿如下的题目试试手把.
我们在实际的开发过程中,经常打交道的就是线程,而进程呢,通常就是我们整个运行的程序。对于他们两个来说其实并不陌生,你要让我说出个一二三也可以讲,但可能也都是从使用的角度,而今天我们就从 操作系统 的角度来重新认识一下他们两个(从内核的角度看进程和线程长什么样)。
除了原子操作,中断屏蔽,自旋锁以及自旋锁的衍生锁之外,在Linux内核中还存在着一些其他同步互斥的手段。
《手摸手系列》把go sync包中的并发组件已经写完了,本文作为完结篇,最后再来探讨下go运行时锁的实现。记得在《手摸手Go 并发编程的基建Semaphore》那篇中我们聊过sync.Mutex最终是依赖sema.go中实现的sleep和wakeup原语来实现的。如果细心的小伙伴会发现:
Socket编程进行的是端到端的通信,基于网络层和传输层的实现。在网络层,Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程:
1、前言 我从事Linux系统下网络开发将近4年了,经常还是遇到一些问题,只是知其然而不知其所以然,有时候和其他人交流,搞得非常尴尬。如今计算机都是多核了,网络编程框架也逐步丰富多了,我所知道的有多进程、多线程、异步事件驱动常用的三种模型。最经典的模型就是Nginx中所用的Master-Worker多进程异步驱动模型。今天和大家一起讨论一下网络开发中遇到的“惊群”现象。之前只是听说过这个现象,网上查资料也了解了基本概念,在实际的工作中还真没有遇到过。今天周末,结合自己的理解和网上的资料,彻底将“惊群”
常见的多路复用实现所依赖的系统调用方法包括select(),poll(),epoll(). 不同的平台, 具体的系统调用方法也不同.
在linux操作系统中,写操作是异步的,即写操作返回的时候数据并没有真正写到磁盘上,而是先写到了系统cache里,随后由pdflush内核线程将系统中的脏页写到磁盘上,在下面几种情况下:
1、前言 我从事Linux系统下网络开发将近4年了,经常还是遇到一些问题,只是知其然而不知其所以然,有时候和其他人交流,搞得非常尴尬。如今计算机都是多核了,网络编程框架也逐步丰富多了,我所知道的有多进
Bionic库是Android的基础库之一,也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁,Bionic中包含了很多基本的功能模块,这些功能模块基本上都是源于Linux,但是就像青出于蓝而胜于蓝,它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时,为了更好的服务Android,Bionic中也增加了一些新的模块,由于本次的主题是Androdi的跨进程通信,所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云