我知道clock()没有给出挂钟时间,而CLOCKS_PER_SEC是系统相关的值。假设我不关心系统依赖的问题,我是否可以假设下面的代码在GNU/Linux和Windows中总是等待1秒,因为我测试过它对我来说似乎还可以。还是应该继续使用依赖于系统的睡眠()/usleep()函数?
void wait_a_sec()
{
clock_t start = clock();
do
{
// wait 1 sec
/**
* Second call to clock() gives the processor time in
当我为某个进程执行topas时,在CPU%列中显示43%,并跳转到85%。
当我执行:
"ps aux | grep processName"
同样的工艺为5%。
更准确的是什么?我还做了一个类似于Linux "watch“命令的循环,我看到它在%5。
托帕斯和ps有什么区别,谁是对的?
ps的输出:
[ttfai231:root]/root>ps aux | head -1; ps aux | sort -rn +2 | head -10
USER PID %CPU %MEM SZ RSS TTY STAT STIME
我一直在考虑在python脚本中使用time.sleep(n),让它以不同的时间间隔执行作业。伪代码将如下所示:
total_jobs = [...]
next_jobs_to_run = next_closest(total_jobs)
min_time_to_wait = closestTime(nextJobsToRun)
wait until min_time_to_wait
run them all
get next jobs
总而言之,程序会休眠,直到需要执行下一个作业。它运行作业,找到要运行的下一个作业,然后休眠,直到需要运行下一个作业(一直持续到无限)。我计划在linux
void cpu_idle (void)
{
/* endless idle loop with no priority at all */
while (1) {
void (*idle)(void) = pm_idle;
if (!idle)
idle = default_idle;
if (!current->need_resched)
idle();
schedule();
check_pgt_cache();
}
}
此代码存
嘿,我在看中的这个函数。我试图弄清楚Linux如何处理不能在本地CPU上调度任务的情况。
/**
* queue_delayed_work - queue work on a workqueue after delay
* @wq: workqueue to use
* @dwork: delayable work to queue
* @delay: number of jiffies to wait before queueing
*
* Equivalent to queue_delayed_work_on() but tries to use the local CPU.
*/
sta
Update:在top中,在我按下shift+H (它显示线程而不是进程)之后,它将该线程显示为R,并使用100%的CPU时间,这正是我在发布这个问题之前所期望的。
因为top进程有多个线程,每个线程可能处于不同的状态,那么Linux 命令是如何确定进程状态的?
如果我运行以下代码,
public class Test{
public static void main(String[] args){
while (true){
int n = (int)(Math.random() * 1000);
}
}
}
然后,运行top显示进程状态为S,并且使
我用Java的基本synchronized/wait实现了一个典型的条件变量:
ConcurrentHashMap incompleted = ...;
// the notifier
incompleted.remove(key);
synchronized (this) {
if (incompleted.isEmpty()) {
notifyAll();
}
}
// the waiter
synchronized (this) { // one this object for each request
while (!incompleted.isEmpty(
我正在尝试加速嵌套循环,其中包含内部cpu绑定的任务。
def main():
for i in range(10):
cpu_bound_task()
for j in range(10):
cpu_bound_task()
for k in range(100):
cpu_bound_task()
为了简单起见,cpu绑定任务定义为:
def cpu_bound_task():
_ = [0]*1000000
根据对其他帖子(或)的简单派生,在最后一个循环中使用pool.map()