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 /
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
$date +%s -d “04/24/2014 15:30:00” 1398324600
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。
在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况,包括输入数据的分布和随机性等因素。
调度算法的评价指标 CPU利用率 指CPU忙碌时间占总时间的比例 利用率=\frac{忙碌的时间}{总时间} Eg:某计算机只支持单道程序,某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒,再用打印机打印输出5秒
从里向外分析这些for循环。在一组嵌套for循环内部的一条语句,总的运行时间为该语句的运行时间乘以该组所有的for循环的大小乘积。
平时工作中,主要任务是改代码,然后才是写代码,很多代码可以复用,很多分析可以批量进行。今天介绍一下在Linux下批量执行代码的方法。复杂的可以用snakemake编写定义规则,简单的用shell直接写就可以。
周期性调度器的工作由scheduler_tick函数完成(定义在kernel/sched/core.c, line 2910), 在scheduler_tick中周期性调度器通过调用curr进程所属调度器类sched_class的task_tick函数完成周期性调度的工作
优先级反转对于编写应用层的人员来说不大会发生,但是对于操作系统的设计者来说确是一个逃不过去的问题。要知道怎么样处理优先级反转?那么先看看它是怎么发生的。
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数,在业务其他服务可以支撑的情况下,您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理,例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景,由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
介绍:又称为高级调度或长程调度,调度对象是作业。根据作业控制块(JCB)中的信息,审查系统能否满足用户作业的资源需求,以及按照一定的算法,从外存的后备队列中选取某些作业调入内存,并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列,准备执行。
在多道程序环境中,主存中有着多个进程,其数目往往多于处理机数量。这就要求系统能按照某种算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行,分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。 处理机调度 在多道程序系统中,一个作业被提交后必须经过处理机调度后,方能获得处理机执行。对于批量型作业而言,通常需要经历作业调度(也称为高级调度)和进程调度(也称为低级调度)两个过程才能获得处理机;而对于终端型作业而言,通常只需要经过进程调度就可以获得处理机。除了上述两种调度,操作系统中往往也设置了中级调度,用来提
Linux 过去主要作为服务器运行,但经过几年的发展,其用户界面有了很大的改善。如今,Linux 已经成为美观易用,用户友好的桌面操作系统。在某些方面,Linux 甚至赶超 Windows 和 Mac 成为用户首选。
也不知道从什么时候开始,渐渐的厌烦了端游,也放弃了一些乌七八糟的软件,这也是让我更坚定的投向Linux的怀抱
No.4期 算法的分析之时间复杂度 小可:嗯,我觉得评价一个算法的最基本方式就是看它运行得快不快。 Mr. 王:嗯,这是重要的考量标准之一。研究算法运行得快不快的指标叫做时间复杂度。而在评价算法的同时还要考察其对内存空间的占用情况,也就是空间复杂度。这两个指标对于评价算法来说是最重要的。 小可:时间和空间都是计算机的资源,好的算法应该较少地占用资源而得出结果。 Mr. 王:对。我们先从时间复杂度开始探讨,空间复杂度与之类似,只不过是面向内存空间的。 小可:那时间复杂度是不是就是指一个算法运行的时间长短呢?
Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时,如一个变量赋值语句的执行时间,一个函数的运行时间等。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
算法介绍从一个简单加法开始,现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序,那我可以这样写:
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。
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 SDU考试特别提醒: 整无语了,遇到hmb老师出题就躺平了吧。八个论述两个计算(死锁检测、硬盘访问),论述题感觉像考研题,基本是结合xx谈谈xx这样。 分数直接爆炸,心累了,呜呜。
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致,包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
1.0 什么是事务 1.事务:事务是数据库系统区别于其他一切文件系统的重要特性之一 2.事务是一组具有原子性的SQL语句,或是一个独立的工作单元 1.1 MySQL事务的特性 原子性(ATOMICITY):SQL要么全部执行完成,要么全部失败,不可能执行部分语句。 举个例子 如果要去中国银行向建设银行存钱 查看中国银行中的账户余额是否大于2000元 从中国银行的帐户中转出2000元 在建设银行的账户上增加2000元 如果上面的任何一步拿出来单独执行,后果你懂的…😂 一
上一篇文章中,我们介绍了内核调度的基本概念,知道了调度器设计中最核心的两个指标 -- 周转时间与响应时间:
JavaScript 的垃圾回收是自动进行的,一般情况下,无需开发者去手动 GC。
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。
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。
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进程控制块PCB(Process Control Block)描述的是进程的基本信息以及进程的运行状态,我们说的创建及撤销进程都是对进程控制块PCB的操作。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能,在本文中,我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
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。
我们生活在一个超连接的世界,希望网站能够在任何时候都100% 的正常运行。我们不能接受任何时间长度的 Web 停机,因为它可能会造成灾难性的连锁反应。
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数,通常存在一些点,在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值,因此,像 这样的声明是没有什么意义的。于是,比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时,1000N要比 大,但 以更快的的速度增长,因此
原文链接: Getting MapReduce 2 Up to Speed
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,
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:]
对于SQL和索引的优化问题,我们会使用explain去分析SQL语句。但是真正的企业级项目有成千上万条SQL,我们不可能从头开始一条一条explain去分析。我们从什么地方可以获取那些运行时间长,耗性能的SQL??
用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列
在多道程序环境下,内存中存在着多个进程,进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法,动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程,使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
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 :
在一个阳光明媚的周二下午,我正在公司里面看着即将发布的Java 12的新特性,这时候女朋友打来电话。
在数据量不大时,我们的程序只需要考虑能否实现功能。但随着用户量的增长以及随之而来的用户行为数据和各种业务数据的急剧增加,那些仅仅能满足功能的代码,就不得不再考虑它的运行效率。如果运行过于漫长,就算实现了功能,这样的程序在实际生产中也是不能用的,必须对程序算法进行分析,给出时间复杂度更低的改进算法。本文从初学者角度介绍算法分析的数学基础,以及如何使用大 $O$ 法分析程序或算法的时间复杂度和常用的分析法则。
综上即FCFS算法对长作业有利,对短作业不利(例如上面例题种P3作业的带权周转时间达到了很大的8)
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。
盲注就是在sql注入过程中,sql语句执行的选择后,选择的数据不能回显到前端页面。此时,我们需要利用一些方法进行判断或者尝试,这个过程称之为盲注。
什么是大事务 运行时间比较长,长时间未提交的事务就可以称为大事务 大事务产生的原因 操作的数据比较多 大量的锁竞争 事务中有其他非DB的耗时操作 。。。 大事务造成的影响 并发情况下,数据库连接池容易被撑爆 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时 执行时间长,容易造成主从延迟 回滚所需要的时间比较长 undo log膨胀 。。。 如何查询大事务 **注**:本文的sql的操作都是基于mysql5.7版本 以查询执行时间超过10秒的事务为例: select \* from information\_s
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