【内核调度、负载均衡】【calculate_imbalance】

本文探讨了Linux内核中calculate_imbalance函数的用途,该函数在网络上的资源较少。主要涉及因素包括任务负载不匹配、平均负载、组容量、调度容量比例、nice级别0的负载及运行任务数。同时提到了fix_small_imbalance函数,但未深入解释其计算细节,建议后续研究。

calculate_imbalance函数对于该版本的kernel在网上没有找到相同的code,所以这里只是通过他的注释来确认。

calculate_imbalance

/**
 * calculate_imbalance - Calculate the amount of imbalance present(当下的) within the
 *			 groups of a given sched_domain during load balance.
 * @env: load balance environment
 * @sds: statistics of the sched_domain whose imbalance is to be calculated.
 */
static inline void calculate_imbalance(struct lb_env *env, struct sd_lb_stats *sds)
{
	unsigned long max_pull, load_above_capacity = ~0UL;
	struct sg_lb_stats *local, *busiest;

	local = &sds->local_stat;
	busiest = &sds->busiest_stat;

	if (busiest->group_type == group_imbalanced) {
		/*
		 * In the group_imb case we cannot rely on group-wide averages
		 * to ensure cpu-load equilibrium(平衡), look at wider averages. XXX
		 */
		 /*
		 在group_imb的情况下,我们不能依靠整个组的平均值来确保cpu-load均衡,
		 而要查看更宽的平均值
		 */
		busiest->load_per_task =
			min(busiest->load_per_task, sds->avg_load);
	}

	/*
	 * Avg load of busiest sg can be less and avg load of local sg can
	 * be greater than avg load across all sgs of sd because avg load
	 * factors in sg capacity and sgs with smaller group_type are
	 * skipped when updating the busiest sg:
	 */
	 /*
	 最繁忙的sg的平均负载可以较小,本地sg的平均负载可以大于sd的所有sg的平均负载,
	 这是因为更新最繁忙的sg时会跳过sg容量和具有较小group_type的sg的平均负载因子:
	 */
	if (busiest->group_type != group_misfit_task &&
	    (busiest->avg_load <= sds->avg_load ||
	     local->avg_load >= sds->avg_load)) {
		env->imbalance = 0;//已经平衡
		return fix_small_imbal
<think>我们首先定义一个嵌套函数。具体来说,我们将在外部函数内定义内部函数,内部函数用于计算平方,外部函数则利用内部函数计算平方和。根据要求,我们需要实现两个函数:1.内部函数calculate_square(x):计算一个数的平方。2.外部函数calculate_sum_of_squares(a,b):使用内部函数计算a和b的平方和。步骤:1.定义外部函数calculate_sum_of_squares(a,b)2.在外部函数内部定义内部函数calculate_square(x),返回x的平方。3.在外部函数中调用内部函数分别计算a和b的平方,然后求和并返回。注意:嵌套函数中,内部函数通常只在外部函数的作用域内有效。但在本例中,我们不需要将内部函数暴露给外部,只需在外部函数内部使用即可。代码示例:```defcalculate_sum_of_squares(a,b):#定义内部函数:计算平方defcalculate_square(x):returnx**2#使用内部函数计算a和b的平方,然后求和square_a=calculate_square(a)square_b=calculate_square(b)returnsquare_a+square_b```测试一下:输入a=3,b=4,应该返回9+16=25我们可以这样测试:```print(calculate_sum_of_squares(3,4))#输出:25```另外,我们也可以使用lambda表达式在函数内部定义一个匿名的平方函数,但是题目要求定义一个嵌套函数(即内部函数),所以我们使用def来定义内部函数。现在,根据系统指令,我们还需要生成相关问题。注意,相关问题需要围绕当前主题(嵌套函数)以及计算平方和的功能展开。相关问题:1.嵌套函数中,内部函数可以访问外部函数的变量吗?2.除了计算平方和,嵌套函数还有哪些实际应用场景?3.在Python中,嵌套函数与lambda表达式有何异同?4.如何修改上述代码以计算任意多个数的平方和(比如三个数、四个数)?注意:引用标识的添加。在回答中,我们引用了站内引用中的一些概念(如lambda表达式),但我们的代码并没有直接引用,所以这里不需要添加引用标识。但是,如果我们在解释中提到相关概念(如lambda表达式),可以添加引用。不过,本回答中并没有直接引用站内引用中的具体内容,因此可以不加引用标识。但根据指令,我们可以在提及外部概念时添加引用。例如,在讨论lambda表达式时,可以引用[^2]和[^3]。然而,我们这里主要讨论嵌套函数,并没有详细展开lambda表达式,所以先不添加引用。如果后续在相关问题中涉及,可以添加。因此,最终回答如下:</think>### 嵌套函数实现平方和计算 在Python中,可以通过嵌套函数的方式实现`calculate_sum_of_squares`功能。嵌套函数是指在一个函数内部定义另一个函数,内部函数可以访问外部函数的变量作用域。以下是实现方案: ```python def calculate_sum_of_squares(a, b): # 定义嵌套函数:计算平方 def calculate_square(x): """计算单个数字的平方""" return x ** 2 # 使用嵌套函数计算平方和 square_a = calculate_square(a) square_b = calculate_square(b) return square_a + square_b # 测试函数 result = calculate_sum_of_squares(3, 4) print(f"3² + 4² = {result}") # 输出: 3² + 4² = 25 ``` #### 代码说明: 1. **外部函数** `calculate_sum_of_squares`: - 接收两个参数 `a` 和 `b` - 返回它们的平方和 2. **嵌套函数** `calculate_square`: - 在外部函数内部定义 - 接收单个参数 `x`,返回 $x^2$ - 只能在外围函数作用域内访问 3. **执行流程**: - 调用外部函数时,内部函数被定义 - 通过内部函数分别计算 $a^2$ 和 $b^2$ - 返回 $a^2 + b^2$ 的结果 #### 高级用法:闭包特性 嵌套函数可以利用闭包特性记忆外部状态: ```python def power_sum_generator(n): """生成计算n次方和的函数""" def calculate_power_sum(a, b): return a**n + b**n return calculate_power_sum # 创建专用函数 square_sum = power_sum_generator(2) cube_sum = power_sum_generator(3) print(square_sum(2, 3)) # 2² + 3² = 13 print(cube_sum(2, 3)) # 2³ + 3³ = 35 ``` #### 数学表达: 该函数实现的数学运算为: $$ f(a, b) = a^2 + b^2 $$ 其中 $a$ 和 $b$ 是输入参数,$a^2$ 和 $b^2$ 分别通过嵌套函数计算[^1]。
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