21、Linux进程管理:优先级、亲和性与实时系统解析

Linux进程管理:优先级、亲和性与实时系统解析

1. 进程调度中的“乒乓效应”及新机制

在进程调度中,曾经存在一种“乒乓效应”。当两个进程都有非零时间片且都调用 sched_yield() 时,旧的调度行为会让内核轮流调度这两个进程,每个进程依次表示“不,调度其他进程”,这种情况会持续到两个进程耗尽它们的时间片。进程调度器的选择顺序就像“A, B, A, B, A, B”这样,因此被称为“乒乓效应”。

新的调度行为避免了这种情况。一旦进程A请求让出处理器,调度器就会将其从可运行进程列表中移除。同样,进程B提出相同请求时,也会被从可运行进程列表中移除。调度器在没有其他可运行进程之前,不会考虑运行进程A或进程B,从而防止了“乒乓效应”,让其他进程能公平地获得处理器时间。

所以,当一个进程请求让出处理器时,它应该是真的打算让出!

2. 进程优先级

这里讨论的是普通的非实时进程,实时进程需要不同的调度标准和独立的优先级系统。

Linux不会随意调度进程,而是为应用程序分配优先级,这些优先级会影响进程何时运行以及运行多长时间。Unix历史上把这些优先级称为“nice值”,其背后的理念是通过降低进程的优先级来“善待”系统中的其他进程,让其他进程能消耗更多的系统处理器时间。

nice值决定了进程的运行时机。Linux会按照优先级从高到低的顺序调度可运行进程,优先级高的进程会在优先级低的进程之前运行。nice值还决定了进程时间片的大小。合法的nice值范围是从 -20 到 19(包含),默认值是 0。有点令人困惑的是,进程的nice值越低,其优先级越高,时间片越大;反之,nice值

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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