47、Linux实时性能优化与延迟追踪器解析

Linux实时性能优化与延迟追踪器解析

1. 高分辨率定时器与动态节拍

在现代操作系统中,定时器管理是一个关键的部分。高分辨率定时器(hrtimer)的引入,为系统性能优化带来了显著的提升。当定时器到期,时钟源向CPU发送中断时,hrtimer中断处理程序会处理该事件。通过在红黑树中查询下一个事件,并将时钟源设置为在下一个所需事件时触发,系统可以更高效地运行。

传统的jiffies计数方式在hrtimer的应用下不再必要。这一改变为系统的进一步优化奠定了基础。由于hrtimer消除了仅仅为更新jiffy变量而触发定时器中断的需求,内核开发者可以消除系统空闲时不必要的中断开销。这在嵌入式领域尤为重要,因为去除空闲系统的中断可以让CPU进入更好的节能状态,从而延长设备的电池续航时间。

动态节拍(Dynamic ticks)功能在启用后,仅在需要时触发定时器中断。为了避免底层时钟源计数器溢出,定时器中断的触发频率至少应为计数器溢出时间的一半。同时,定时器会更新一个单独的单调变量来跟踪系统时间。在系统空闲时,即使经过多个jiffies,也不会对系统造成影响。动态节拍代码会跟踪这段时间,并相应地更新jiffies,使其恢复到如果每个jiffy都触发中断时的状态。而当系统繁忙时,定时器中断会按照每个jiffy触发一次,因为jiffy变量用于非实时任务的调度统计。

目前,并非所有的高分辨率定时器和动态节拍功能都已集成到主线内核中,部分架构仍在逐步采用这些特性。不过,RT补丁为这些新特性的开发提供了平台,预计不久后将被纳入主线Linux。

2. 延迟追踪器概述

RT补丁附带了一个强大的功能——延迟追踪器(Latency Tracer

(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)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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