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。
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。
table th:nth-of-type(1){ width: 20%; } table th:nth-of-type(2){ width: 20% ; }
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
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 :
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。
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。
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。
公众号搜索Let us Coding，知乎，开源中国，CSDN，思否，掘金，InfoQ，简书，博客园，慕课，51CTO，helloworld，腾讯开发者社区，阿里开发者社区
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
通常在运行一段代码之前，我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源，但是通常我们想度量的是计算时间。 接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。
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 /
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。
来源：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
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:]
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。
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过caspar at linux.alibaba.com或者 tao.ma at linux.alibaba.com反馈。
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
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。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时间资源）。 到这里可能会产生一个疑问，计算时间与硬件资源强相关，不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢？ 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上，才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异，从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中，明确的定义了该模
进程唤醒的主要调用链如上：会唤醒特定状态的进程（wake_up_process唤醒三种睡眠状态的进程，睡眠文章已经讲到），然后选择一个合适的cpu，接着会加入到cpu的运行队列以及进行唤醒抢占操作（这里还会有很多防止并发访问的自旋锁、关抢占、内存屏障等操作，大家自行研究）。
当自动化测试的量特别大的时候，python性能就显得尤为重要。 往往高手和菜鸟的区别在性能上体现出来了。
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
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
程序运行时间(15) 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue 要获得一个C语言程序的运行时间，常用的方法是调用头文件time.h，其中提供了clock()函数，可以捕捉从程序开始运行到clock()被调用时所耗费的时间。这个时间单位是clock tick，即“时钟打点”。同时还有一个常数CLK_TCK，给出了机器时钟每秒所走的时钟打点数。于是为了获得一个函数f的运行时间，我们
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm Complexity） 如何衡量算法复杂度？ 内存（Memory） 时间（Time） 指令的数量（Number of Steps） 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度（Asymptotic Complexity） 算法的运行时间与什么相关？ 取决于输入的数据。（例如：如果
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
以前做的是把一个软件分配到硬件，只需要让用背包问题最大化硬件的使用，但是没有让所有资源最大化。
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
要获得一个 C 语言程序的运行时间，常用的方法是调用头文件 time.h，其中提供了 clock() 函数，可以捕捉从程序开始运行到 clock() 被调用时所耗费的时间。这个时间单位是 clock tick，即“时钟打点”。同时还有一个常数 CLK_TCK，给出了机器时钟每秒所走的时钟打点数。于是为了获得一个函数 f 的运行时间，我们只要在调用 f 之前先调用 clock()，获得一个时钟打点数 C1；在 f 执行完成后再调用 clock()，获得另一个时钟打点数 C2；两次获得的时钟打点数之差 (C2-C1) 就是 f 运行所消耗的时钟打点数，再除以常数 CLK_TCK，就得到了以秒为单位的运行时间。
问题 《Command line command to auto-kill a command after a certain amount of time》 中的回答提出了一种从 bash 命令行中为长时间运行的命令设置超时的方法：
# 二、证明:对任意实常量a和b，其中b>0，有(n+a) ^ b=O(n ^ b)。
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。
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。
汇编语言对应cpu指令集（二进制机械码），兼容性不好，不能跨平台，arm的汇编和x86汇编差别很大 处理器指令集：https://blog.csdn.net/antony1776/article/details/83743856
bpftop 是一个由 Netflix 提供的工具，它提供了一个动态的实时视图，用于查看运行中的 eBPF 程序。该工具显示每个程序的平均运行时间、每秒事件数和估计的总 CPU 使用率。此外，它还提供这些统计信息随时间变化的图形视图。
如果让我给新手推荐一个 PyCharm 必装插件，那一定是 Key Promoter X 。
由我们所知每一个python程序的运行都是很多次的算法变成的，而计算机进行计算一定会花费时间，而我们在学习python基础时已经知道python相对其他语言来说是相对比较慢的。这样的差异我们称为时间复杂度。可能在一般情况下我们看不出时间的差异，那么我们接下来就将对时间进行测试。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
