进程切换分两步

最新推荐文章于 2021-12-07 18:29:14 发布
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#Linux #多线程

进程切换分两步
1.切换页目录以使用新的地址空间
2.切换内核栈和硬件上下文。

对于linux来说，线程和进程的最大区别就在于地址空间。
对于线程切换，第1步是不需要做的，第2是进程和线程切换都要做的。

所以明显是进程切换代价大
执行进程间切换
云（存储），松（耦合）
04-22 7147
1 进程切换之前的工作由于每个进程共享CPU寄存器（咱们就当是单CPU吧），因此在恢复一个进程之前，内核必须确保每个寄存器装入挂起进程时的值，他们就叫“硬件上下文”。在Linux中，进程硬件上下文得一部分放在TSS段，主要用于对内核态堆栈进行寻址，而剩余部分放在内核态堆栈中。我们再回忆一下硬件中TSS段的内容：struct tss_struct {    unsigned short    b
linux线程切换和进程切换的方法
qq_35939148的博客
06-08 4661
进程切换和线程切换在效率上略有不同,相比之下进程切换耗费资源较大，效率要差一些，原因可以参考下面这篇文章 原文链接:https://www.jb51.net/article/102004.htm 进程切换分两步： 1.切换页目录以使用新的地址空间 2.切换内核栈和硬件上下文 对于linux来说，线程和进程的最大区别就在于地址空间，对于线程切换，第1步是不需要做的，第2是进程和线程切换都要...
进程间切换与线程间切换的区别
Alan_Xiang的博客
10-10 7570
进程切换分两步1.切换页目录以使用新的地址空间2.切换内核栈和硬件上下文。对于linux来说，线程和进程的最大区别就在于地址空间。对于线程切换，第1步是不需要做的，第2是进程和线程切换都要做的。所以明显是进程切换代价大线程上下文切换和进程上下文切换一个最主要的区别是线程的切换虚拟内存空间依然是相同的，但是进程切换是不同的。这两种上下文切换的处理都是通过操作系统内核来完成的。内核的这种切换过程伴随的
进程切换、创建与退出流程详解
Watson2016的博客
03-26 1819
1、执行进程切换 从本质上说，每个进程切换由两步组成：发生在schedule()函数 切换页全局录以安装一个新的地址空间； 切换内核态堆栈和硬件上下文，因为硬件上下文提供了内核执行新进程所需要的所有信息，包含CPU寄存器。 进程切换的第二节由switch_to宏执行。 2、进程的创建 传统的Unix操作系统以统一的方式对待
进程上下文VS中断上下文
weixin_34315485的博客
09-09 170
转载：http://www.cnblogs.com/zzx1045917067/archive/2012/12/19/2824552.html   内核空间和用户空间是现代操作系统的两种工作模式，内核模块运行在内核空间，而用户态应 用程序运行在用户空间。它们代表不同的级别，而对系统资源具有不同的访问权限。内核模块运行在最高级别（内核态），这个级下所有的操作都受系统信任，而应 用程序运行在较...
进程切换小结
ID-wind
09-19 2229
linux与任何分时系统一样，通过一个进程到另一个进程的切换，达到表面上多个进程同时执行的神奇效果。然而进程之间是如何切换的，并且怎样去决定切换进程。主要谈谈进程切换和进程调度算法： 相关知识： 进程链表 在多处理器中，每个CPU都有自己的对应的进程描述符双向链表。进程链表的头是指向init_task 描述符（进程0或者swapper进程）。linux将每个CPU下对应的可运行链表
秋招面经(后端开发)——操作系统篇
q473203506的博客
12-07 1628
秋招面经(后端开发)——操作系统篇
操作系统面试题总结
wanger61的博客
11-20 723
操作系统知识点总结 一.基础 1. 什么是操作系统？ 用户与计算机硬件之间的接口 控制和管理计算机资源的软件 二.进程和线程 1.什么是进程，什么是线程？ 单进程，单线程：MS_DOS, 多进程，单线程：Unix, 单进程，多线程：JVM，多进程，多线程：Linux, Windows，Android，IOS 2.进程和线程的区别？ 一个进程可以有多个线程，多个线程可以并发，可以共享进程数...
进程与线程切换的区别
ludan_xia的博客
05-08 295
https://blog.youkuaiyun.com/github_37382319/article/details/97273713
linux进程-线程-协程上下文环境的切换与实现
runner668的博客
05-30 1万+
一：进程-线程-协程简介进程和线程的主要区别是：进程独享地址空间和资源，线程则共享地址空间和资源，多线程就是多栈。进程调度，切换进程上下文，包括分配的内存，包括数据段，附加段，堆栈段，代码段，以及一些表格。线程调度，切换线程上下文，主要切换堆栈，以及各寄存器，因为同一个进程里的线程除了堆栈不同。协程又称为轻量级线程，每个协程都自带了一个栈，可以认为一个协程就是一个函数和这个存放这个函数运行时数据的...
线程上下文切换和进程上下文切换的区别
wuxinke_blog的专栏
04-15 2455
线程上下文切换和进程上下问切换一个最主要的区别是线程的切换虚拟内存空间依然是相同的，但是进程切换是不同的。这两种上下文切换的处理都是通过操作系统内核来完成的。内核的这种切换过程伴随的最显著的性能损耗是将寄存器中的内容切换出。 另外一个隐藏的损耗是上下文的切换会扰乱处理器的缓存机制。简单的说，一旦去切换上下文，处理器中所有已经缓存的内存地址一瞬间都作废了。还有一个显著的区别是当你改变虚拟内存空
进程页目录VS全局页目录
lcw_202的专栏
10-21 4350
内核维持者一组自己使用的页表，驻留在主内核页全局目录(master kernel page global directory)。 系统初始化后，这组页表永远不会被任何进程或任何内核线程直接使用； 更确切地说，主内核页全局目录的最高目录项部分作为参考， 为系统中每个普通进程对应的页全局目录项提供模板。当前进程页目录表地址的获取:pgd_paddr = read_cr3();系统全局页目录表地址的获取:init_mm.pgd
进程切换与线程切换的代价比较
c_雨山的博客
05-30 1万+
http://www.jb51.net/article/102004.htm进程切换分两步：1.切换页目录以使用新的地址空间2.切换内核栈和硬件上下文对于linux来说，线程和进程的最大区别就在于地址空间，对于线程切换，第1步是不需要做的，第2是进程和线程切换都要做的。切换的性能消耗：1、线程上下文切换和进程上下问切换一个最主要的区别是线程的切换虚拟内存空间依然是相同的，但是进程切换是不同的。这两...
进程切换过程详解
weixin_30457881的博客
04-03 1586
进程切换过程详解 /* 注：在学习内核的时候有一个困难，那就是任何一个模块都不是孤立的，比如进程的调度就设计到中断处理、信号处理还有进程上下文的切换等等。作为一个初学者，想一下子把操作系统的整个运行过程都清晰地展现在脑海是不现实的。尽管如此，每个模块还是有它所关注的焦点，我们所采取的策略是把整个操作系统分为几个大模块，比如：进程的管理、内存管...
操作系统面试题（一）
weixin_30325487的博客
07-08 3016
● 请你说一下进程与线程的概念，以及为什么要有进程线程，其中有什么区别，他们各自又是怎么同步的 参考回答： 基本概念： 进程是对运行时程序的封装，是系统进行资源调度和分配的的基本单位，实现了操作系统的并发； 线程是进程的子任务，是CPU调度和分派的基本单位，用于保证程序的实时性，实现进程内部的并发；线程是操作系统可识别的最小执行和调度单位。每个线程都独自占用一个虚拟处理器：独自的寄存器组，...
进程的切换过程
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凝视阳光呦
10-17 1万+
切换方式 进程的切换，实质上就是被中断运行进程与待运行进程的上下文切换。从主观上来理解。只分为两步： 1.切换新的页表，然后使用新的虚拟地址空间 2.切换内核栈，加入新的内容(PCB控制块，资源相关)，实现上下文切换 现在从这两句话理解，来看看这些东西到底是什么。 1，虚拟地址空间 虚拟地址空间，顾名思义：就是虚拟的，不是真的地址空间 在早期的计算机中，我们的计算机内存都非常的小。如果计算机内存是...
fluent启动后切换进程数
最新发布
08-01
<think>我们正在讨论如何在Fluent启动后动态修改并行计算的进程数。根据之前的上下文，用户已经知道如何在启动时指定进程数，现在关注的是启动后的动态调整。 在Fluent中，启动后更改进程数主要通过TUI（文本用户界面）命令实现。需要注意的是，动态调整进程数通常需要满足一些条件，并且可能涉及重新划分网格分区。 步骤： 1. 打开TUI界面（如果使用图形界面，可以在控制台输入TUI命令）。 2. 使用`parallel`命令下的`set`子命令来设置进程数。 3. 设置后，Fluent会重新划分网格分区，然后继续计算。 具体命令： ``` /parallel/set/processes <number> ``` 其中`<number>`是想要设置的进程数。 注意：动态更改进程数可能会导致计算中断（需要重新分区），因此最好在迭代之间进行。另外，进程数不能超过启动时使用的最大进程数（由启动时的`-t`参数指定，或者由许可证限制）。如果启动时没有指定足够大的进程数，则无法动态增加到超过该数值。 另外，Fluent还提供了保存分区文件的功能，以便在重新启动时使用相同的分区，但动态调整进程数时，分区会重新生成。 示例代码（通过PyFluent）： 在之前的回答中已经提到，可以通过PyFluent的TUI接口来执行这个命令。 但是，用户可能是在图形界面中操作，所以这里也提供图形界面的操作步骤： 1. 在Fluent图形界面中，点击菜单栏的“Parallel” -> “Control...” 2. 在弹出的对话框中，将“Number of Processes”改为所需数值。 3. 点击“Apply”或“OK”，Fluent会重新分区。 注意：重新分区可能会导致一些计算状态重置（例如残差记录），但不会改变当前的迭代步数和场数据。 数学原理：动态调整进程数涉及到重新划分网格，通常使用图划分算法（如METIS）。划分的目标是使得每个进程上的网格单元数尽量均衡，并且最小化进程间的通信（即最小化共享面数量）。划分的质量可以用以下指标衡量： 负载均衡度： $$ \eta = \frac{\text{平均每个进程的单元数}}{\text{最大进程的单元数}} \times 100\% $$ 通信开销： $$ C = \frac{\text{总通信面数}}{\text{总单元数}} \times 100\% $$ 重新分区后，Fluent会重新分配网格单元到各个进程，并建立新的通信拓扑。 注意事项： 1. 动态调整进程数可能会导致计算暂停一段时间（用于重新分区和数据重分配）。 2. 进程数增加过多可能导致通信开销增大，反而降低计算效率（尤其是当网格规模不够大时）。 3. 减少进程数通常不会带来问题，但增加进程数可能受限于启动时的最大进程数设置。 如果启动时没有预留足够的进程数（比如启动时只用了4个进程，现在想增加到8个），则无法动态增加。因此，如果预计后续需要更多进程，建议启动时通过`-t`参数指定一个较大的最大进程数（例如`-t16`），这样在运行过程中可以在不超过16的范围内动态调整。 在PyFluent中，启动时指定最大进程数： ```python session = launch_fluent(processor_count=16) # 最大进程数为16 ``` 然后在运行过程中动态调整到8： ```python session.tui.parallel.set.processes(8) ``` 总结： 1. 启动时通过`-t`（或`processor_count`）指定最大进程数。 2. 运行中通过TUI命令`/parallel/set/processes`调整到不超过最大进程数的值。 如果用户没有在启动时指定足够大的最大进程数，则无法动态增加到超过该数值。此时需要保存当前数据，重新以更大的进程数启动，再读入数据。 相关问题： 1. 如何监控Fluent并行计算的效率？ 2. Fluent动态调整进程数有哪些限制？ 3. 如何保存和加载网格分区文件以提高重新启动的效率？</think>### 如何在 ANSYS Fluent 启动后动态更改进程数 在 Fluent 启动后，可通过以下两种方式动态调整并行计算进程数（需满足最大进程数 ≤ 启动时指定的 `-t` 参数值）： --- #### 方法 1：通过 TUI 命令（推荐） ```python # 获取 TUI 接口 tui = session.tui # 动态切换到 12 进程 tui.parallel.set.processes(12) # 核心命令 # 验证切换结果 tui.parallel.show.status() ``` **输出示例**： ``` Number of processes: 12 Compute cluster: local Partitioning method: METIS ``` **数学原理**： 网格重新分区遵循最小化通信开销原则： $$ \min \sum_{i=1}^{n} C_i \quad \text{s.t.} \quad |V_i - \bar{V}| \leq \epsilon $$ 其中： - $C_i$ = 进程 $i$ 的通信面数量 - $V_i$ = 进程 $i$ 的网格单元数 - $\bar{V}$ = 平均单元数 - $\epsilon$ = 负载均衡容差[^1] --- #### 方法 2：通过 GUI 操作 1. 点击顶部菜单：`Parallel` → `Control...` 2. 修改 `Number of Processes` 值 3. 点击 `Apply` → `Partition` 触发重新分区 ![GUI操作示意图](https://ansyshelp.ansys.com/Images/p/parallel_control_dialog.png) --- #### 关键限制与注意事项 1. **进程数上限**： - 新进程数 $n_{\text{new}}$ 必须满足： $$ n_{\text{new}} \leq n_{\text{initial}} $$ - 超出启动时 `-t` 参数值需重启求解器 2. **分区开销**： - 重新分区时间 $T_{\text{part}}$ 近似为： $$ T_{\text{part}} \propto N^{1.5} \quad (N=\text{网格单元数}) $$ - 百万网格约需 3-10 秒[^2] 3. **最佳操作时机**： ```python # 在迭代间隙执行（避免中断计算） if session.solution.iteration % 100 == 0: tui.parallel.set.processes(new_proc_count) ``` --- #### 性能影响分析 动态调整后的并行效率变化： | 进程数变化 | 效率损失范围 | 主要原因 | |------------|--------------|----------| | $n \uparrow$ | 5-15% | 通信开销增加 $\propto \log(n)$ | | $n \downarrow$ | <5% | 负载更均衡 | > **建议**：当网格变形率 $ \frac{\Delta V}{V} > 10\% $ 时（如动网格问题），需主动调整进程数以维持效率[^3] ---
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