历史上线程的3种实现模型

风控模型及特征的上线部署方法 序言: 作为年后的首篇实操干货文章,番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地,有数据可撸码,继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。 近期,我们花费了时间容整理了目前业内各位小伙伴关心的内容,本次文章是其中一个问题就是模型跟规则在现有的风控系统内是如何规范上线的,基于此,我们给大家带来了这样的一篇内容。本次文章内容翔实,章节就有四大部分,内容绝对干货满满,实操性十足。老规矩,文章中提及的更详情(数据集+代码内容)可以直接到知识课堂中下载学习。 本文有理论,有方法,有实操,还有数 阅读详情

原文链接

一.概述                                                   

这里以Linux为例。Linux历史上,最开始使用的线程是LinuxThreads,但LinuxThreads有些方面受限于内核的特性,从而违背了SUSV3 Pthreads标准。即它要根据内核的特性来实现线程,有些地方没有遵循统一的标准。后来IBM开发了NGPT(Next Generation POSIX Threads),性能明显优于LinuxThreads,人们曾把它当作LinuxThreads的继任者。但最后,又有一个项目NPTL(Native POSIX Threads Library)出来后,性能更优于NGPT。2002年NGPT项目停止开发,我们现在用的Linux线程就是NPTL。

线程的实现曾有3种模型:

1.多对一(M:1)的用户级线程模型

2.一对一(1:1)的内核级线程模型

3.多对多(M:N)的两级线程模型

上面的x对y(x:y)即x个用户线程对应y个内核调度实体(Kernel Scheduling Entity,这个是内核分配CPU的对象单位)。

LinuxThreads和NPTL都是采用一对一的线程模型,NGPT采用的是多对多的线程模型!!!

二.多对一用户线级程模型                      

多对一线程模型中,线程的创建、调度、同步的所有细节全部由进程的用户空间线程库来处理。用户态线程的很多操作对内核来说都是透明的,因为不需要内核来接管,这意味不需要内核态和用户态频繁切换。线程的创建、调度、同步处理速度非常快。当然线程的一些其他操作还是要经过内核,如IO读写。这样导致了一个问题:当多线程并发执行时,如果其中一个线程执行IO操作时,内核接管这个操作,如果IO阻塞,用户态的其他线程都会被阻塞,因为这些线程都对应同一个内核调度实体。在多处理器机器上,内核不知道用户态有这些线程,无法把它们调度到其他处理器,也无法通过优先级来调度。这对线程的使用是没有意义的!

三.一对一内核极线程模型                      

一对一模型中,每个用户线程都对应各自的内核调度实体。内核会对每个线程进行调度,可以调度到其他处理器上面。当然由内核来调度的结果就是:线程的每次操作会在用户态和内核态切换。另外,内核为每个线程都映射调度实体,如果系统出现大量线程,会对系统性能有影响。但该模型的实用性还是高于多对一的线程模型。

四.多对多两极线程模型                          

多对多模型中,结合了1:1和M:1的优点,避免了它们的缺点。每个线程可以拥有多个调度实体,也可以多个线程对应一个调度实体。听起来好像非常完美,但线程的调度需要由内核态和用户态一起来实现。可想而知,多个对象操作一个东西时,肯定要一些其他的同步机制。用户态和内核态的分工合作导致实现该模型非常复杂。NPTL曾经也想使用该模型,但它太复杂,要对内核进行大范围改动,所以还是采用了一对一的模型!!!

优化 | 线性规划的历史、模型及案例 作者:李崇楠,北京交通大学研究生在读,交通运输规划与管理专业,研究方向:运输组织优化 本文为《线性规划入门电子书》第一章内容。《线性规划入门电子书》是「运筹OR帷幄」优化理论科普丛书系列的第一本,已上线Github,欢迎亲朋好友们一睹为快! 本章带领读者走进线性规划的世界。首先介绍线性规划的历史,读者将了解到在线性规划领域作出杰出贡献的学者及其成就 ;接下来的内容为线性规划的基本概念 ,模型假设和“标准形”,并介绍了将一个一般的线性规划模型转化为标准形的技巧;最后给出了若干线性规划案例。 1. 线性规 阅读详情

相关推荐

机器学习模型上线后的系统韧性建设指南

机器学习模型部署不是开发终点,而是面向真实世界不确定性的工程起点。其核心挑战在于系统韧性——即当数据漂移、特征缺失、服务抖动或流量突增时,模型能否持续输出可信、可控、可解释的决策。这涉及特征服务SLA保障、多级降级协议设计、混沌工程验证、漂移检测与业务归因闭环,以及将合规要求(如可解释性、可追溯性)编码为系统能力。本文聚焦MLOps中常被忽视的生产稳定性问题,结合金融、风控等高敏场景实践,提供从监控基线、压力测试到治理审计的全链路落地方法论,助力团队跨越‘笔记本到生产’的最后一道鸿沟。

weixin_34221775的博客 431

Linux中的线程

1.线程的基本概念 2.线程和进程的区别 *线程的同步 线程的调度 线程的通信编程思想之多线程与多进程(1)——以操作系统的角度述说线程与进程_阳光日志-优快云博客_多线程和多进程编程线程是什么?要理解这个概念,须要先了解一下操作系统的一些相关概念。大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制

zsffzb的博客 2179

Linux线程模型

一直以来, linux内核并没有线程的概念.每一个执行实体都是一个task_struct结构,通常称之为进程.Linux内核在2.0.x版本就已经实 现了轻量进程,应用程序可以通过一个统一的clone()系统调用接口,用不同的参数指定创建轻量进程还是普通进程。在内核中,clone()调用经过 参数传递和解释后会调用do_fork(),这个核内函数同时也是fork()、...

程序猿老樊的博客 4025

linux线程详解:线程概念、线程调度、线程安全、线程模型

(1)线程的组成:线程ID、当前指令指针(PC)、寄存器集合、堆栈;(2)一个进程包含一个或者多个线程,其中进程的大部分资源(代码段、数据段、堆段、打开文件/信号等)都是线程间共享的,线程会保留一部分私有数据(寄存器、栈);

weixin_42031299的博客 3583

Linux2.6内核实现的是NPTL线程模型

Linux2.6 内核实现的是 NPTL 线程模型,依然是用进程来模 拟线程 , 但新引入了线程组 ( 进程组 ) 的概念 , 使得实现效率更 好。

Linux 线程实现机制分析

LinuxThreads所采用的是线程-进程"一对一"模型,调度交给核心,而在用户级实现一个包括信号处理在内的线程管理机制。 本文描述Linux-LinuxThreads的运行机制

LINUX线程操作

线程 同步

weixin_46236517的博客 1080

Halcon相机标定实战:从参数设置到精度优化全解析

本文详细解析Halcon相机标定的全流程,从基础概念到实战技巧,涵盖参数设置、精度优化及常见问题解决方案。通过实际案例和代码示例,帮助读者掌握工业视觉项目中相机标定的关键技术,提升测量精度和系统稳定性。

weixin_29279153的博客 320

多线程编程之二:线程模型

http://www.cnblogs.com/yuuyuu/p/5139620.html

优快云明星博主,认证博客专家,视频、Matlab领域优质创作者。 869

达梦数据库与sharding-jdbc的深度适配实践

本文详细介绍了达梦数据库与sharding-jdbc的深度适配实践,包括驱动与依赖管理、核心适配实现、注册与配置等关键步骤。通过扩展shardingSphere的方式,成功实现了达梦数据库的分库分表功能,并提供了常见问题解决方案和性能优化建议,助力企业级应用高效处理海量数据。

weixin_30300225的博客 623

从萤石云到GB28181:海康4G摄像机接入第三方平台的曲折之路

本文深入探讨了海康4G摄像机接入第三方平台时遇到的协议冲突问题,特别是GB28181与萤石云服务的互斥性。通过技术分析揭示了4G模块的定向流量限制和协议栈资源竞争等核心问题,并提供了有线接入测试和萤石云API二次开发等解决方案。最后总结了设备选型的关键参数和协议兼容性检查清单,为安防监控系统集成提供实用指导。

mango的博客 992

Linux历史上线程的3种实现模型

一.概述 这里以Linux为例。Linux历史上,最开始使用的线程是LinuxThreads,但LinuxThreads有些方面受限于内核的特性,从而违背了SUSV3 Pthreads标准。即它要根据内核的特性来实现线程,有些地方没有遵循统一的标准。后来IBM开发了NGPT(Next G...

weixin_30906185的博客 128

基于Codex平台与AI Agent技能开发,实现抖音爆款视频分析与脚本自动生成

大家好,我是专注于AI应用开发的技术博主。最近在探索如何利用AI工具自动化内容创作时,我发现了一个非常有趣的组合:通过Codex平台创建自定义的Skill(技能),来批量分析抖音平台的爆款视频,并基于分析结果自动生成新的带货视频脚本。这听起来像是内容团队的“黑科技”,但实现起来其实有清晰的路径可循。本文将为你完整拆解这个实战项目,从环境搭建、Skill编写、数据抓取到视频脚本生成,手把手教你打造自己的“AI内容助理”。无论你是想了解AI Agent的开发,还是对短视频自动化创作感兴趣,都能从本文中获得可直接

weixin_34110749的博客 644

模型上线与集成:AI大厨的餐厅秘籍

模型上线和模型集成是AI模型在游戏开发中的关键步骤。模型上线类似于将经过反复测试的菜品正式加入餐厅菜单,供所有顾客享用。具体流程包括模型开发、训练、评估、部署到服务器,以及实时接收玩家数据并给出判断结果。模型集成则像多位厨师合作,通过投票法、加权平均或叠加等方式,综合多个模型的优点,提升预测的准确性和稳定性。在游戏中的应用包括新手引导智能推荐、反作弊模型集成和批量流失预测等。最终目标是通过技术流程和代码实现,确保每位玩家都能享受到最合适的服务。

本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度,也有思维广度,无论你是开发者、创业者还是高校学子,都能在这里找到适合自己的成长之路! 1106

JS逆向实战:从宿务航空机票搜索到参数签名算法解析

在现代Web应用开发中,前端与后端的数据交互安全是核心技术环节。其原理通常涉及参数签名、令牌验证等机制,用于防止未授权访问和数据篡改。这些技术的核心价值在于保障接口调用的合法性与数据完整性,广泛应用于电商、金融、旅行预订等对数据安全要求较高的场景。以机票搜索为例,网站常通过动态生成的签名参数来验证请求来源。本文以宿务太平洋航空为案例,深入解析其搜索请求中关键参数(如signature)的生成逻辑,并演示如何通过浏览器开发者工具进行断点调试、变量追踪,最终使用Node.js与crypto-js库本地复现完整请

weixin_26642481的博客 752

2022(一等奖)B360基于Arcpy与SVM的滑坡易发性评价

此外,在ArcGIS平台下,“易发性图预测(多进程)”工具的运行时间为2h 48m 3s,“易发性图预测(单进程)”工具的运行时间为5h 19m 27s,运行时间缩短了近2h 31m 24s,运行效率提高了47.39%。在ArcGIS Pro平台下,“易发性图预测(多进程)”工具的运行时间为20m 12s,“易发性图预测(单进程)”工具的运行时间为1h 26m 47s,将运行时间缩短了近1h 6m 35s,运行效率提高了76.72%。滑坡的发生受各种影响因素的影响,目前,影响因素的选择没有一个统一的标准。

2301_77310370的博客 1466

Dify模型切换日志全解读:3步实现稳定上线与无缝回滚

掌握Dify模型切换日志,轻松实现上线与回滚。本文详解3步操作流程,适用于多模型部署场景,确保服务稳定、切换无缝。通过日志追踪与版本管理,提升运维效率与系统可靠性。值得收藏的实战指南,点击了解完整方法。

VarLens的博客 812

YOLOv8 交通管理三大核心功能 —— 二、违章检测系统 详细解释及代码完整示例

YOLOv8交通违章检测系统

u010117029的博客 501

Stable Diffusion 3.5 FP8镜像上线新功能:历史记录管理

Stable Diffusion 3.5 FP8镜像通过量化技术降低显存占用,提升推理速度,并新增历史记录管理功能,支持生成内容的可追溯、可复现与团队协作,推动AI绘图迈向企业级应用。

weixin_29935511的博客 989

深度学习实战42-基于大模型开发MathGPT的原理介绍,让数学问题智能解答变为可能

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战42-基于大模型开发MathGPT的原理介绍,让数学问题智能解答变为可能。在去年ChatGPT的发布后,各种国内外的大语言模型层出不穷涌现,但是大家都知道现在的模型的诟病的数学能力不足,就算是简单的数学题都可能算错,今天我就来给大家引入MathGPT的模型,用来解决GPT解决数学问题,对于简单的初中数学高中数学都可以解决,让数学问题精准答题得到实现。

微学AI的博客 1649

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

AI模型上线实战:误杀风暴下的零宕机奇迹

在智能客服中心的高峰期,AI模型因数据漂移触发误杀投诉,研发团队与运维专家合作,通过知识蒸馏、实时监控与快速迭代,成功化解生产危机,确保零宕机的用户体验。

u012252330的博客 797

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

Nanbeige 4.1-3B详细步骤:从HuggingFace加载模型到Streamlit像素UI上线

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🎮 Nanbeige 4.1-3B: 像素冒险聊天终端镜像,打造JRPG风格的交互式聊天界面。该平台简化了从HuggingFace加载模型到Streamlit像素UI上线的全流程,适用于游戏化对话体验开发,提升用户互动趣味性。

PinkFlower67的博客 874

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

实时推荐系统:从模型上线到误杀投诉的极限对抗

在智能客服中心高峰期,实时推荐系统面临数据量突增和误杀投诉的双重挑战。模型上线仅1小时,团队经历了数据标注、模型调参、A/B测试的极限过程。当在线服务延迟暴增、数据漂移告警触发时,如何在50ms内完成推荐并确保零误杀风控?本文揭秘从模型开发到上线的全流程,并探讨如何应对数据冲击和实现零宕机的无缝切换。

u012252330的博客 1112

PPIO上线DeepSeek-OCR模型

刚刚,现在,你可以到 PPIO 官网在线体验 DeepSeek-OCR,或将模型 API 接入 Cherry Studio 等第三方 AI 应用或你自己的 AI 工作流中。在线体验地址:开发者文档:DeepSeek-OCR 模型的创新点是什么?一张包含文档文本的图像可以用远少于等效数字文本的 token 数表示丰富信息,这表明通过视觉 token 进行“光学压缩”有望实现更高的压缩率。

1304
上一篇: nginx源码阅读(十五).事件模块小结(从解析配置到事件的处理)
下一篇: linux memalign、valloc函数
UKey_
博客等级 码龄10年 258粉丝 186原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值