前面我们学习了调度器的设计需要关注的几个点，在这里复习下： 吞吐量（对应的是CPU消耗型进程） 响应速度（对应的是IO消耗型进程） 公平性，确保每个进程都可以有机会运行到 移动设备的功耗 Linux中调度器的设计...实时进程采用两种调度策略SCHED_RR或者SCHED_FIFO 普通进程采用nice值进行动态调整普通进程的优先级 经常睡眠的进程尝试增大下优先级，经常长占CPU的适当减少优先级 本节我们先来学习Linux...早期的调度算法的设计，先从最早的调度器算法开始，此调度器时间复杂度是O(n)，所以也可以称为O(n)调度算法。...我们选择的内核版本是linux-2.4.19。 O(n)调度器的实现原理 O(n)代表的是寻找一个合适的进程的时间复杂度。...总之O(n)调度器有很多问题，不过有问题肯定要解决的。所以在Linux2.6引入了O(1)的调度器。
约莫十五年前，当我刚刚开始参加工作时，赶上 Linux 发布划时代的 2.6 内核。在这个大家都翘首期盼的内核版本中，最令人兴奋的便是 O(1) scheduler。本文来谈谈这个算法是如何实现的。...2.4 scheduler 的问题 Linux 2.4 scheduler 支持 SMP（Symmetric Multi-Processing），然而，由于只用一个 global runqueue，各个...谈到搜索，大家第一反应是 hash table 是 O(1) 时间复杂度的。然而，它在最坏情况下是 O(N) 的。除此之外，没有任何算法能在最坏情况下 search 也是 O(1)。...linked list，stack，queue 在平均和最坏情况下都是 O(1)，而大家脑海里的 hash table，同样的，虽然平均是 O(1)，但最坏情况是 O(N)。...在其刚问世时，很多 linux 发行版就迫不及待将其移植回 2.4 kernel。而程序君整个职业生涯中接触过的一些调度器中，都能见到 bitarray + priority queue 的身影。
O(n)调度器的种种问题，linux内核社区则在2.6内核版本引入了O(1)调度器，当然了引入的目的也正是要解决O(n)调度器面临的问题。...我们这片文章以Linux2.6.2版本来学习，在Linux内核文档中有一篇关于O(1)调度器的目的，如何设计的，以及实现有一个详细的介绍：sched-design.txt文档，有兴趣的可以去阅读。...从以上几点来看，可以看出O(1)的算法的改进都是针对O(n)算法存在的问题来修改的。...总结： O(1)调度器的引入主要是为了解决O(n)调度器的不足 O(1)调度器在赏罚机制上比O(n)调度器考虑的因素比较多，不再时像O(1)那样直接考时间片的大小来调度 但是O(n)和O(1)调度算法上核心还是通过判断一个进程的行为...如果去看O(1)调度器的实现，没有O(n)算法那么简单明了，O(1)中加了需要时间的判断，各种情况的考虑，导致代码的阅读性很差，读起来很费劲。
传统的UNIX实现在内核中设有缓冲区高速缓存或页面高速缓存，大多数磁盘I/O都通过缓冲进行。...命令sync(1)也调用sync函数。 fsync函数只对由文件描述符filedes指定的单一文件起作用，并且等待写磁盘操作结束，然后返回。...void *addr, size_t length, int flags) msync需要指定同步的地址区间，如此细粒度的控制似乎比fsync更加高效（因为应用程序通常知道自己的脏页位置），但实际上（Linux...PS：open时的参数O_SYNC/O_DSYNC有着和fsync/fdatasync类似的语义：使每次write都会阻塞等待硬盘IO完成。...（实际上，Linux对O_SYNC/O_DSYNC做了相同处理，没有满足Posix的要求，而是都实现了fdatasync的语义）相对于fsync/fdatasync，这样的设置不够灵活，应该很少使用。
我们知道write函数写入的数据不是实时同步硬盘的，系统提供了一个函数让我们的数据可以实时地同步到硬盘，那就是sync。...int sys_sync(void) { int i; struct buffer_head * bh; // 把所有inode写入buffer，等待回写，见下面代码 sync_inodes...// 请求底层写硬盘操作，等待底层驱动回写到硬盘，不一定立刻写入 ll_rw_block(WRITE,bh); } return 0; } 我们先看sync_inode...// 遍历所有inode，从硬盘读包括该inode的数据块，然后用内存的inode覆盖硬盘读进来的，存在buffer里，等待回写 void sync_inodes(void) { int
sync包提供了基本的同步基元，如互斥锁。除了Once和WaitGroup类型，大部分都是适用于低水平程序线程，高水平的同步使用channel通信更好一些。...本包的类型的值不应被拷贝 Once 只执行一次操作 互斥锁 读取写入锁 Once 只执行一次操作 func (o *Once) Do(f func()) 注意f是没有参数的函数 package main...import ( "fmt" "sync" ) func main() { do := func() { fmt.Println("这个函数只被执行一次") }...// 定义一个结构体 var once sync.Once for i:=0;i<10;i++{ // 只执行一次 once.Do(do) fmt.Println...package main import ( "fmt" "sync" ) func main() { var i = 0 // 定义一个结构体 var once sync.Once
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话） 3、时间复杂度为O(n)。 就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。 比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...5、时间复杂度为O(nlogn)。 就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。 归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。
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。...Linux2.4版本使用的调度算法的时间复杂度为O(n)，其主要原理是通过轮询所有可运行任务列表，然后挑选一个最合适的任务运行，所以其时间复杂度与可运行任务队列的长度成正比。...而Linux2.6开始替换成名为 O(1)调度算法，顾名思义，其时间复杂度为O(1)。...虽然在后面的版本开始使用 CFS调度算法（完全公平调度算法），但了解 O(1)调度算法 对学习Linux调度器还是有很大帮助的，所以本文主要介绍 O(1)调度算法 的原理与实现。...由于在 Linux 内核中，任务和进程是相同的概念，所以在本文混用了任务和进程这两个名词。
import "sync" sync包提供了基本的同步基元，如互斥锁。除了Once和WaitGroup类型，大部分都是适用于低水平程序线程，高水平的同步使用channel通信更好一些。...Index type Locker type Once func (o *Once) Do(f func()) type Mutex func (m *Mutex) Lock() func (m *Mutex...Example func (*Once) Do func (o *Once) Do(f func()) Do方法当且仅当第一次被调用时才执行函数f。
去IOE的话题最近很火，而来自四川电信的客户访问，其中有一段颇有借鉴意义：去“O”不如减“O”。...去O”不如“减O” - 在成功去掉小型机之后，TechTarget记者还向梁天健询问了关于去E（EMC存储）和去O（Oracle数据库）的话题。...再谈到去O，梁天健的态度很明确，从技术层面来讲，目前很多企业连Oracle这样具有高可用、高性能、易用性强的数据库都没有用好，去O根本无从谈起。...梁天健认为答案是否定的：“我们不去O，但是我们可以尝试减O。何谓‘减O’？就是将假设现在的200个独立的Oracle数据库整合到20个更大型的Oracle数据库中去。”...当然，“减O”同样具有风险，实施需谨慎。梁天健认为，以前一个系统出现故障，也就是影响这一个系统，但是整合在一起，一个系统的数据库占用了100%的I/O，会导致其它的系统也同样受到干扰。
与O2O还有其它模式的有B2B.B2C.C2C。...的成分，也包含O2O以外的东西，完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少，美乐乐家居网算是比较典型的例证。...同城购是电子商务O2O（Online To Offline）模式的创新平台和大规模的应用平台，随着O2O模式的逐渐成熟和广泛应用，本地化电子商务必将成为电商服务争夺战的决胜之地。...对同城购来说，O2O模式可带来大规模高黏度的消费群体，进而能争取到更多的商家资源。 O2O模式作为线下商务与互联网结合的新模式，解决了传统行业的 电子商务化问题。...因此，团购让O2O模式发挥了淋漓尽致的效果。但团购是低折扣的临时性促销，甚至商家并没有真正参与到 电子商务运营中来，还不能说是完全的O2O模式。
var intVar int var wg sync.WaitGroup var mutex sync.RWMutex go func(){ defer...package main import ( "fmt" "sync" ) func main(){ var mutex sync.Mutex mutex.Lock()...package main import ( "sync" ) func main(){ var rwMutex sync.RWMutex rwMutex.Unlock() }...package main import ( "sync" ) func main(){ var rwmutex *sync.RWMutex rwmutex = new(sync.RWMutex...package main import ( "sync" ) func main(){ var rwmutex *sync.RWMutex rwmutex = new(sync.RWMutex
为了加快代码执行的效率，很多OJ平台都会自动开启O2优化。 在这里我们讲讲到底是怎么优化的。 O0优化 #pragma GCC optimize(0) 1、把变量分配到寄存器。...O1优化 #pragma GCC optimize(1) 包含O0的各种优化功能，并增加了： 1、在变量赋值时，将数值直接赋给变量而不是给出变量的地址。 2、去掉没有用的变量和表达式。...O2优化 #pragma GCC optimize(2) 包含O1的各种优化功能，并增加了： 1、去掉全局通用的子表达式。 2、去掉全局没有用的分配变量和表达式。 3、化解循环。...当只用-O选项时优化器自动进行-O2优化。 O3优化 #pragma GCC optimize(3) 包含O2的各种优化功能，并增加了： 1、去掉未调用的函数。 2、简化返回值未使用的函数。
接下来几篇文章会介绍linux内核是如何调度进程的，在学习内核进程调度之前有必要搞懂这些准备知识！...相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)...<O(nn)//n的n方
Sync Framework 是一个功能完善的同步平台，实现了应用程序、服务和设备的协作和脱机访问。Sync Framework 提供了一些可支持在脱机状态下漫游、共享数据和获取数据的技术和工具。...Sync Services for File Systems） Web 馈送同步组件（在以前的版本中称为 Sync Services for FeedSync） Sync Framework 文档提供简介以及一组帮助主题和参考主题...，帮助您快速了解 Sync Framework 并在实际工作中使用它。...Sync Framework 包括有助于解决约束冲突和将解决方法应用到目标副本的组件。冲突记录功能通过帮助管理日志（例如删除废弃的冲突）的 Sync Framework 组件得到了增强。...有关如何跟踪 Sync Framework 执行的详细信息，请参阅随 Sync Framework SDK 一起安装的文档中的“跟踪 Sync Framework 组件”。
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。...归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。
sync.Mutex互斥锁 // Lock 用于锁住 m，如果 m 已经被加锁，则 Lock 将被阻塞，直到 m 被解锁。...func (m *Mutex) Unlock() sync.RWMutex读写锁 1.它允许任意读操作同时进行 2.同一时刻，只允许有一个写操作进行 3.并且一个写操作被进行过程中，读操作的进行也是不被允许的...sync包中的WaitGroup实现了一个类似任务队列的结构，你可以向队列中加入任务，任务完成后就把任务从队列中移除，如果队列中的任务没有全部完成，队列就会触发阻塞以阻止程序继续运行。...// 多次调用仅执行一次指定的函数 f func (o *Once) Do(f func()) 例的fooOnce函数只执行一次打印。...func fooOnce(){ fmt.Println("只会执行一次") } func main() { var once sync.Once done := make(chan
(&o.done) == 1 { return } // Slow-path....o.m.Lock() defer o.m.Unlock() if o.done == 0 { defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1)...(o *sync.Once) { fmt.Println("Start:") o.Do(func() { fmt.Println("Do Something...")...}) fmt.Println("Finished.")} func main() { o := &sync.Once{} go dosomething(o) go dosomething...(o) time.Sleep(time.Second * 1)} 上述代码的运行结果是： ?
使用 sync.Mutex 与 sync.WaitGroup 线程不安全的用法： { var wg sync.WaitGroup count := 0 for i := 0; i...var wg sync.WaitGroup count := 0 for i := 0; i < 10; i++ { // wg add 1 goroutine..." ) type Counter struct { mu *sync.Mutex Value int } func NewCounter(value int) *Counter...() // defer func defer func() { c.mu.Unlock() log.Printf("mu sync.Mutex Unlocked...}() // safe increment Value c.Value++ } 使用 safe Counter { var wg sync.WaitGroup count
sema release 将 sema 加一，然后唤醒等待队列的第一个 goroutine 默认直接使用 sync.Mutex 或是嵌入到结构体中，state 零值代表未上锁，sema 零值也是有意义的...//go:linkname sync_runtime_canSpin sync.runtime_canSpin //go:nosplit func sync_runtime_canSpin(i int)...Go 语言的运行时提供了 runtime_SemacquireMutex 和 runtime_Semrelease 函数，像 sync.RWMutex 这些对象的实现会用到这两个函数。...error: sync: Unlock of unlocked RWMutex ......pprof.mutexcontention.contentions.delay.003.pb.gz File: mutexcontention Type: delay Entering interactive mode (type "help" for commands, "o"
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