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。
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
有诸多方式监测系统平均负载，如 uptime，它会展示系统运行时间、用户数量及平均负载：
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
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。
多核CPU现在很常见，那么问题来了，一个程序在运行时，只在一个CPU核上运行？还是交替在多个CPU核上运行呢？Linux内核是如何在多核间调度进程的呢？又是内核又是CPU核，两个核有点绕，下面称CPU处理器来代替CPU核。
工作中遇到的多核 ARM CPU 越来越多，总结分享一些多核启动的知识，希望能帮助更多小伙伴。 在 ARM64 架构下如果想要启动多核，有 spin-table 和 psci 两种方式，下面针对这两种启动流程进行分析。 代码版本 boot-wrapper-aarch64 version : 28932c41e14d730b8b9a7310071384178611fb32 linux v5.14 多核 CPU 的启动方式 嵌入式系统的启动的基本流程是先运行 bootloader ，然后由 bootloade
单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数，可简单理解为系统平均活跃进程数
linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。
在前两期专题中，我们分析了家庭宽带(PPPoE)和IPTV(IPoE)业务认证和数据转发平面的异同。
先来认识 CPU 的架构，只有理解了 CPU 的 架构，才能更好地理解 CPU 是如何读写数据的，对于现代 CPU 的架构图如下：
似乎有人不知道nodejs是支持多核的？v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster，据说提升了非常大的性能。
分别表示： 当前时间、系统已经运行了多长时间、目前有多少登陆用户、系统在过去的1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。
一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢，你或许想查看一下，它的工作量是否太大了。 在Linux系统中，我们一般使用uptime命令查看（w命令和top命令也行）。（另外，它们在苹果公司的Mac电脑上也适用
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
周末的时候，有个读者跟我说，面试字节的时候被问到：「什么是伪共享？又该怎么避免伪共享的问题？」
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度（比如并发，乱序，分支预测，加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理），另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流，使用多核处理器：
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
存取速度比较：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：
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力，而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像，但实际上是有区别的，如下图（图片来源于网络）：
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
在linux bsp中，allwinner平台统一命名为“sunxi”。即：linux bsp中的“sunxi”可以理解为是allwinner的代称。
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
说明：sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
做为一个性能测试工程师，每当我们发现计算机变慢的时候，我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令，来了解系统的负载情况。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。简单来说就是进程是可以独立运行的。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
硬件中断发生频繁，是件很消耗 CPU 资源的事情，在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘，如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity，引发了今天的话题：D，以下操作在 SUN FIre X2100 M2 服务器＋
进程是操作系统分配资源(CPU、内存、文件)、调度任务和执行的一个基本单位。它拥有独立的内存空间、已分配的资源和独立的执行上下文。 线程是CPU调度的基本单位，同一进程内的线程共享了进程的资源和内存空间。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于普通的
Linux是一种基于Unix的操作系统，旨在提供稳定、高效、安全的环境。在Linux下，每个正在运行的程序都是一个进程。进程是计算机系统中最为重要的一种资源，也是操作系统管理的最基本单元。因此，了解Linux进程的管理与监测，对于保证系统稳定运行和提高系统性能具有非常重要的意义。
AQS是并发基类 , 通过State以及Exclussive Thread来控制资源总数以及资源独占的线程. 通过LockSupport.park/unpark来控制线程CPU的调度 , 用于让某个线程获取/让出CPU资源.
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对
上来先推荐一本书，《计算机体系结构：量化研究方法（第五版）》，英文能力比较好的建议阅读原版。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看，其中的physical id就是每个物理CPU的ID，你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
创龙科技SOM-TL570x是一款基于TI Sitara系列AM5708 ARM Cortex-A15 + 浮点DSP C66x处理器设计的异构多核SoC工业级核心板。通过工业级B2B连接器引出千兆网口、PCIe、GPMC、USB 3.0等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
进程切换是一个复杂的过程，本文不准备详细描述整个进程切换的方方面面，而是关注进程切换中一个小小的知识点：TLB的处理。为了能够讲清楚这个问题，我们在第二章描述在单CPU场景下一些和TLB相关的细节，第三章推进到多核场景，至此，理论部分结束。在第二章和第三章，我们从基本的逻辑角度出发，并不拘泥于特定的CPU和特定的OS，这里需要大家对基本的TLB的组织原理有所了解，具体可以参考本站的《TLB操作》一文。再好的逻辑也需要体现在HW block和SW block的设计中，在第四章，我们给出了linux4.4.6内核在ARM64平台上的TLB代码处理细节（在描述tlb lazy mode的时候引入部分x86架构的代码），希望能通过具体的代码和实际的CPU硬件行为加深大家对原理的理解。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
常用 top 进程模式 top –H 线程模式 输出 第一行 ** top - 23:57:58 up 9 days, 2:12, 4 users, load average: 0.38, 0.47, 0.43 ** 第一行描述的是系统负载的整体情况 load average（系统负载），用Linux内核的任务队列的平均长度表示。0.38, 0.47, 0.43这三个数值分别是系统1分钟前，5分钟前、15分钟前到现在的平均值。当load average的数值/CPU逻辑核心数==1.0时，表示系统满
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