10、并行磁盘预取与排队写入的对偶性

并行磁盘预取与排队写入的对偶性

在并行磁盘系统中,预取和排队写入是两个重要的操作,它们之间存在着有趣的对偶关系。下面将详细探讨这种对偶性,以及相关的最优调度算法和它们在排序中的应用。

1. 预取与写入的对偶原理

对偶原理表明,读取和写入不仅具有相似的模型,而且在某种有趣的意义上是相互等价的。

假设有一个不同写请求序列 $\Sigma = \langle b_0, \ldots, b_{L - 1} \rangle$,设 $oStep$ 是 $\Sigma$ 的一个正确输出调度,使用了 $T$ 个输出步骤。那么,通过设置 $iStep(b_i) = T - oStep(b_i) + 1$,可以得到 $\Sigma_R = \langle b_{L - 1}, \ldots, b_0 \rangle$ 的一个正确预取调度 $iStep$,且使用 $T$ 个预取步骤。反之亦然,$\Sigma_R$ 的每个使用 $T$ 个预取步骤的正确预取调度 $iStep$,通过 $oStep(b_i) = T - iStep(b_i) + 1$ 可以得到 $\Sigma$ 的一个使用 $T$ 个输出步骤的正确输出调度。

2. 一次性写入和读取的最优调度

为了实现一次性写入序列的最优调度,我们引入了贪心写入算法(greedyWriting)。以下是该算法的具体步骤:
1. 设 $Q$ 表示缓冲池中的块集合,初始时 $Q = \varnothing$,$Q_d = {b \in Q : disk(b) = d}$。
2. 按顺序写入块 $b_i$:
- 如果 $|Q| < m$,则将 $b_i$ 插入 $Q$。
-

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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