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
译自：Using Prometheus to Avoid Disasters with Kubernetes CPU Limits
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在Java中使用线程池，可以用ThreadPoolExecutor的构造函数直接创建出线程池实例，如何使用参见之前的文章Java线程池构造参数详解。不过，在Executors类中，为我们提供了常用线程池的创建方法。接下来我们就来了解常用的四种：
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。
调度器类型 , 定义在 Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 头文件中的
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。
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。
一种设置运行时间的控制器，它的效果就是使该控制器下的子项运行时间为【Runtime】中的数值（单位：s）
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 :
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？
在Vivado Implementation阶段，有时是有必要分析一下什么原因导致运行时间（runtime）过长，从而找到一些方法来缩短运行时间。
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。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
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。
之前刚接触服务器的时候，我还不太会看自己使用资源的情况，直到我使用hisat2比对的时候把服务器的资源（线程）全占满了【Linux||你的服务器怎么一片绿？】，我才开始去了解。
在对应用程序不断调优的过程中，除了制定完备的测试基准（Benchmark）外，还需要一把直中要害的利器——性能分析工具。
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：
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
Linux Kernel Development 一书中，关于 Linux 的进程调度器并没有讲解的很全面，只是提到了 CFS 调度器的基本思想和一些实现细节；并没有 Linux 早期的调度器介绍，以及最近这些年新增的在内核源码树外维护的调度器思想。所以在经过一番搜寻后，看到了这篇论文 A complete guide to Linux process scheduling，对 Linux 的调度器历史进行了回顾，并且相对细致地讲解了 CFS 调度器。整体来说，虽然比较啰嗦，但是对于想要知道更多细节的我来说非常适合，所以就有了翻译它的冲动。当然，在学习过程也参考了其它论文。下面开启学习之旅吧，如有任何问题，欢迎指正~
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:]
调度异步任务。。。。。testAllOfAnyOf*******************************
Runtime Controller 是用来控制其子元件的执行时长，时长单位是秒。
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。
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。
在高并发的场景下，python提供了一个多线程的模块threading，但似乎这个模块并不近人如意，原因在于cpython本身的全局解析锁（GIL）问题，在一段时间片内实际上的执行是单线程的。同时还存在着资源争夺的问题。python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块，python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案，例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此，在方案选择上提供了更多的可能性。以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用，我希望自己在另一篇文章再写。
结论：通过主线程进行统一运行比较高负荷的程序的时候，会导致运行比较缓慢，如果运行的过程中出现了问题，那么后续的程序运行会受到影响，所以这里从提高运行效率上，使用worker是可以解决这个运行阻塞的问题，从运行时间上看，也是有一定提高的，但是我并没有绝对的说是提高的，毕竟次线程的运行能力是不如主线程的，从上面的例子可以看出来，虽然是一个2.3s一个是4s，但是单个运行时间比较的时候，会发现，其实主线程的运行时间是比较短的，这个程序还不是很明显，你们自己可以测试一下，我们只是通过比较总用时进行判断他可以时间上提高运行效率，因为new Worker的实例也是需要时间消耗的，当然也不排除我的设备硬件能力的问题
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。
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。
1、概述:给一条大MSDN的链接关于Stopwatch类最详细的教程 ,然后看着教程自己手动敲一边,加深映象,好记性不如烂键盘,哈哈,开个玩笑！ 2、类位置:这个类在哪里,这个是重点,虽然C#IDE很强大,但是我们还是得简单的了解下。通过一段代码来说明: using System; namespace System.Diagnostics{ public class Stopwatch:System.Object { } } 是不是一目了然! 3、类属性介绍 下面是Stopwatch类
Python的线程池是一种很好的多线程处理方式，它可以有效的避免线程创建和销毁的开销，提高程序的运行效率。
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。
clock()计算的是the CPU time used so far，即占用的CPU时间 而多线程和单线程不同的是，多线程会占用更多的CPU时间（多个线程同时运行），因此，多线程下使用clock()会造成结果过大
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：
用法(场景)：更真实的模拟用户场景，需要设置等待时间，或是等待上一个请求的时间，才执行，给sampler之间的思考时间;
$date +%s -d “04/24/2014 15:30:00” 1398324600
监听动态TPS，用来分析吞吐量。其中横坐标是运行时间，纵坐标是TPS值。红色表示通过的TPS，绿色表示失败的。
看着面试官真诚的眼神，心中暗想看起来年纪轻轻却提出如此直击灵魂的问题。擦了擦额头上汗，我稍微调整了一下紧张的情绪，对面试官说：
多线程理解 多线程是多个任务同时运行的一种方式。比如一个循环中，每个循环看做一个任务，我们希望第一次循环运行还没结束时，就可以开始第二次循环，用这种方式来节省时间。 python中这种同时运行的目的是最大化利用CPU的计算能力，将很多等待时间利用起来。这也说明如果程序耗时不是因为等待时间，而是任务非常多，就是要计算那么久，则多线程无法改善运行时间。 更多有关多线程理解的内容可以参考下面资料 廖雪峰教程 知乎回答 百度一下还有非常多的说明，这里不再赘述 简单使用 先看下面这个函数 import time de
操作系统中的经典定义： 进程：资源分配单位。 线程：调度单位。 操作系统中用PCB(Process Control Block, 进程控制块)来描述进程。Linux中的PCB是task_struct结构体。
作用：通过ThreadDelay设定每个线程请求之前的等待时间（单位为毫秒）。
调度是分层次的，在操作系统中，一般将调度分为高级调度、中级调度和低级调度。 高级调度也称作业调度，其主要任务是按一定的原则，对磁盘中的处于后备状态的作业进行选择并创建为进程。 中级调度的主要任务是按照给定的原则和策略，将处在磁盘对换区中切具备运行条件的就绪进程调入内存，或将处于内存就绪状态或内存阻塞状态的进程交换到对换区。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间
优先级反转对于编写应用层的人员来说不大会发生，但是对于操作系统的设计者来说确是一个逃不过去的问题。要知道怎么样处理优先级反转？那么先看看它是怎么发生的。
服务器性能监控是监控系统资源的过程，例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
众所周知，系统调用很昂贵。而针对CPU漏洞的软件缓解措施（如Meltdown）甚至使其更加昂贵。但它们到底有多贵呢？为了开始回答这个问题，我写了一个小型的微型测试，以测量系统调用的最低成本。意思是说，无论上下文切换是否发生，人们都必须支付系统调用的成本，即使在内核中的工作微不足道，即从用户模式切换到内核模式再返回的成本。
建议125：优先选择线程池 在Java1.5之前，实现多线程比较麻烦，需要自己启动线程，并关注同步资源，防止出现线程死锁等问题，在1.5版本之后引入了并行计算框架，大大简化了多线程开发。我们知道一个线程有五个状态：新建状态(NEW)、可运行状态(Runnable，也叫作运行状态)、阻塞状态(Blocked)、等待状态(Waiting)、结束状态(Terminated)，线程的状态只能由新建转变为了运行状态后才能被阻塞或等待，最后终结，不可能产生本末倒置的情况，比如把一个结束状态的线程转变为新建状态，则会出现
来源：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3
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