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 :
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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。
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。
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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:]
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。
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？
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
linux下time命令可以获取到一个程序的执行时间，包括程序的实际运行时间(real time)，以及程序运行在用户态的时间(user time)和内核态的时间(sys time)。用法是在待执行的命令前加上time即可。
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。
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：
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。
" 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。
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。
table th:nth-of-type(1){ width: 20%; } table th:nth-of-type(2){ width: 20% ; }
在 Linux 系统中的 /proc/stat 文件中存储了CPU 活动的信息，该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。不同内核版本中该文件的格式可能不大一致，以下通过实例来说明数据该文件中各字段的含义。
第一列第一个字段：文件类型，后面9个字符是模式，其中分为三组，每一组三个字段。第一组为所属用户权限。第二组为所属组的权限。第三组为其他用户所属权限。其中r(read)代表可读，w(write)代表可写，e(execute)代表可执行。在后面的9个字符中，如果是字母说明有相应的权限，如果为"-"代表没有权限。举一个例子
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。
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))
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。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
https://github.com/yaowenxu/Workplace/blob/master/timer/getrusagetimer.c
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。
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。
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。
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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。
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。
基于Linux基金会的帮助，Docker、CoreOS、谷歌、微软、亚马逊目前正在致力于建立一种针对软件容器的新标准。这个联盟的其他成员包括Apcera、思科（Cisco）、EMC、富士通（Fujitsu Limited）、高盛（Goldman Sachs）、惠普（HP）、华为、IBM、英特尔（Intel）、Joyent、Mesosphere、Pivotal、Rancher Labs、红帽（Red Hat）和VMware——也就是说，建设一个繁荣的容器的生态系统，几乎每一家公司都会提供资金援助。 Doc
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
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。
在分析性能问题时，我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法，通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误；第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。和USE方法一样，TSA方法提供了分析问题的起点，帮助我们缩小问题的区域。这种方法可以用在所有的操作系统上，因为TSA方法的出发点很明确：线程的时间都花在哪里了？
关于Android的垃圾回收机制，之前笔者也有发过相关的文章，但是这次增加了一部分GC源码的分析。本文的第一到第五部分，介绍GC算法的基本原理和常见优化方式。第六部分介绍Android中GC算法的部分源码实现。读者可以按需要阅读。
OSHI是一个免费的基于JNA（本机）的Java操作系统和硬件信息库。它不需要安装任何其他本机库，旨在提供 跨平台实现以检索系统信息，例如操作系统版本、进程、 内存和 CPU 使用率、磁盘和分区、设备、传感器等。
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。
为了实现切换，我们提供一个API，这两个程序执行一会儿就主动调用一下这个API，然后在这个API内部实现任务的切换。
调度异步任务。。。。。testAllOfAnyOf*******************************
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
译自：Using Prometheus to Avoid Disasters with Kubernetes CPU Limits
其实foreach的语法只是对iterator进行了简单的包装，使用起来更加方便而已，但是如果在foreach循环体内，对集合元素进行删除添加操作的时候，会报出ConcurrentModificationException，并发修改异常。如果需要在遍历集合的时候对象集合中元素进行删除操作，需要使用iterator的遍历方式，iterator自带的remove删除方式不会报出异常。
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
◆ 概述 监控mysql性能的工具有很多，好的工具是诊断myql性能瓶颈和排除服务器的利器。日常工作我们常常用到工具如zabbix(借助脚本或插件),Prometheus(本人工作中常用)、MONyog等。但在一些特殊情况下，这它们并不总是完美满足mysql开发人员或管理员的常见需求，或者在某些情况一下可能无法正常工作。令人兴奋的是mysql社区创建了各种开源工具来填补这些空白。今天分享4个命令行工具来监控Linux中mysql数据库正常运行时间、负载和性能。 ◆ 1 、Mytop Mytop是开源和免费
我们在使用电脑的时候，比如打开一个视频剪辑器，一个文本编辑器，可以认为它们都是一个进程。假如CPU是单核的，那么在同一时间只能运行一个进程，但是给我们的感觉是视频剪辑器和文本编辑器好像是同时运行的，也就是视频剪辑器在剪辑视频的时候，我们同时可以使用文本编辑器，这是怎么实现的呢？
话说上个月分享了一个《我是如何定位和处理大数据容易报错》，后有小伙伴后台私信我说计算程序运行时间不用这么复杂，可以用Stopwatch进行时间定位。Stopwatch在JAVA的时候好像用过，不知道原来C#也有。那就上网看看资料分享一下给大家吧。
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。
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