Windows核心编程 第八章 读书笔记

本文深入探讨抢占式操作系统中线程的管理机制,包括线程的挂起、恢复及优先级调整。详细介绍了如何使用CreateThread、SuspendThread、ResumeThread等API控制线程状态,以及线程优先级对CPU时间分配的影响。
  • 抢占式操作系统:操作系统可以在线程运行的任何时刻挂起当前线程,转而去执行其他线程;

  • 线程的挂起和恢复

线程的内核对象结构体中有一个成员线程挂起计数,用来表示需要挂起线程的投票数。只有线程挂起计数为0,线程才能够被调度。

  • 如何创建处于挂起状态的线程

使用函数CreateThread时,将标志CREATE_SUSPENED能够在创建线程之后,线程就是处于被挂起的状态。

  • 挂起和恢复函数
  1. 挂起线程函数
DWORD SuspendThread(
	HANDLE hThread
);

使用指定线程内核对象句柄,来挂起指定线程。函数执行成功则会返回线程之前的挂起计数;如果函数执行失败,则返回-1.

  1. 线程恢复挂起函数
DWORD ResumeThread(
	HANDLE hThread
);

使用指定线程的内核对象句柄,来恢复线程的挂起状态。函数执行成功,则返回调用前的线程挂起计数;如果函数执行失败,则返回-1.


  • 线程睡眠

相关函数

void Sleep(
	DWORD dwMilliseconds
);

主调线程挂起指定时间,指定的时间到了之后就会将线程恢复,等待系统的调度。如果参数传为0,那么表示当前线程放弃剩下的CPU时间片。函数不会准确的等待指定的时间,只会等待大概的时间长度,具体会距离函数设置的时间差多少就需要看当时操作系统的运行情况了。


  • 切换线程

挂起主调线程,切换到系统中某个正处于饥饿状态的线程,函数原型:

BOOL SwitchToThread( );

函数返回值:如果系统中确实存在一个需要被执行的线程,那么操作系统就会挂起当前线程,转而去执行另外的线程,那个被执行的线程由操作系统来决定,如果函数确实执行了这个操作,那么函数会返回一个非零值。如果函数发现系统找那个没有需要被执行的线程,那么函数会返回0.


  • 在超线程CPU上切换到另一个线程

这一节中只需要知道什么是超线程

超线程的基础是逻辑CPU,是一个由软件来模拟的CPU单元。有了逻辑CPU之后,从软件的角度看过去能发现系统中的CPU数量更多。于是,在没有提供逻辑CPU的情况下,线程需要被调度的时候,就会通过调度程序来切换系统中的线程;而在提供了逻辑CPU的系统中,当某个占有CPU资源的线程,使用完CPU时间块需要调度其它线程的时候,就不要通过调度程序来调度其它线程,直接通过逻辑CPU的功能,就能开始下个线程的运行。


  • 在实际上下文中谈CONTEXT结构

这一节用到的内容不会太多,只要指定结构体CONTEXT是用来查询系统中CPU寄存器中的值的结构体,线程用来在调度的时候切换上下文,继续挂起前的函数。

两个主要的函数:

BOOL GetThreadContext(
	HANDLE hThread,
	LPCONTEXT lpContext
);

BOOL SetThreadContext(
	HANDLE hThread,
	const CONTEXT *lpContext
);

第一个函数用来获取线程中的上下文结构体,第二个函数用来设置线程中上下文结构体。调用两个函数之前都需要将线程挂起。


  • 线程优先级

Windows系统中,给每个线程的单次CPU时间为20ms,对任何优先级的线程都是一视同仁。但是系统中负责分配CPU时间片的调度程序,却是按照线程的优先级来判断应该如何分配CPU时间片

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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