cpu时间

多线程与多进程的使用场景 io 操作不占用CPU（从硬盘、从网络、从内存读数据都算io） 计算占用CPU（如1+1计算） python中的线程是假线程，不同线程之间的切换是需要耗费资源的，因为需要存储线程的上下文，不断的切换就会耗费资源。。 python多线程适合io操作密集型的任务（如socket server 网络并发这一类的）； python多线程不适合cpu密集操作型的任务，主要使用cpu来计算，如大量的数学计算。 那么如果有cpu密集型的任务怎么办，可以通过多进程来操作（不是多线程）。 假如CPU有8核，每核CPU都可以用1个进程，每个进程可以用1个线程来进行计算。 进程之间不需要使用gil锁，因为进程是独立的，不会共享数据。 进程可以起很多个，但是8核CPU同时只能对8个任务进行操作。 多进程 测试多进程 import multiprocessing import time def run(name): time.sleep(2) print ('heelo',name) if __name__ == '__main__': for i in range(10): #起了10个进程 p = multiprocessing.Process(target=run,args=('bob%s' %i,)) p.start() 执行结果： heelo bob1 heelo

转自： https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/12154588.html 一、进程状态 D：uninterruptible sleep (usually IO) R：running or runnable (on run queue) S：interruptible sleep (waiting for an event to complete) T：stopped by job control signal t：stopped by debugger during the tracing W：paging (not valid since the 2.6.xx kernel) X：dead (should never be seen) Z：defunct ("zombie") process, terminated but not - reaped by its parent 1、R (TASK_RUNNING)，可执行状态 只有在该状态的进程才可能在CPU上运行。而同一时刻可能有多个进程处于可执行状态，这些进程的task_struct结构（进程控制块）被放入对应CPU的可执行队列中（一个进程最多只能出现在一个CPU的可执行队列中）。进而，进程调度器就从各个CPU的可执行队列中分别选择一个进程在该CPU上运行。

前言 我们知道volatile关键字的作用是保证变量在多线程之间的可见性，它是java.util.concurrent包的核心，没有volatile就没有这么多的并发类给我们使用。 本文详细解读一下volatile关键字如何保证变量在多线程之间的可见性，在此之前，有必要讲解一下CPU缓存的相关知识，掌握这部分知识一定会让我们更好地理解volatile的原理，从而更好、更正确地地使用volatile关键字。 CPU缓存 CPU缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾 ，因为CPU运算速度要比内存读写速度快得多，举个例子： 一次主内存的访问通常在几十到几百个时钟周期 一次L1高速缓存的读写只需要1~2个时钟周期 一次L2高速缓存的读写也只需要数十个时钟周期 这种访问速度的显著差异，导致CPU可能会花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。 基于此，现在CPU大多数情况下读写都不会直接访问内存（CPU都没有连接到内存的管脚），取而代之的是CPU缓存，CPU缓存是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小得多但是交换速度却比内存快得多。而缓存中的数据是内存中的一小部分数据，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可先从缓存中读取，从而加快读取速度。 按照读取顺序与CPU结合的紧密程度，CPU缓存可分为： 一级缓存：简称L1

前言 现在计算机上的CPU大多都是多核的，有4核甚至是8核的。但是一个计算机启动之后其进程数是远远多于CPU核数的，因为操作系统会给自动调度这些进程在CPU核上轮流运行。但是对于应用程序或者进程，其性能要求较高时，可能有必要绑定该进程到指定的CPU核来运行，避免调度带来的额外开销。我自己也是因为最近的项目上有需要进程运行在指定的CPU核上的要求，所以了解了一下这项技术，并且将过程和总结记录于此。 CPU亲和性 在学习这项新技术之前，我们先来了解一下什么是CPU亲和性？所谓亲和性，就是把进程在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器，也称为CPU关联性；再简单的点的描述就将制定的进程或线程绑定到相应的cpu上；在多核运行的机器上，每个CPU本身自己会有缓存，缓存着进程使用的信息，而进程可能会被OS调度到其他CPU上，如此，CPU cache命中率就低了，当绑定CPU后，程序就会一直在指定的cpu跑，不会由操作系统调度到其他CPU上，性能有一定的提高。 预备知识 在编写测试程序之前，我们先来了解一下CPU相关的宏和函数。 1.首先要想使用CPU系列函数及相关的宏，需要声明下面的宏，以告诉编译器启用这些函数 # define _GNU_SOURCE 2.声明一个cpu_set_t，然后用 CPU_ZERO()宏来初始化数据： cpu_set_t mask ; CPU

本系列笔记主要基于《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践 第2版》，是这本书的读书笔记。 垃圾收集器 垃圾收集算法是是内存回收的方法论，垃圾收集器是内存回收的具体实现。不同的虚拟机会有不同的垃圾收集器的实现，我们主要讨论的是默认的HotSpot虚拟机，这个虚拟机包含的垃圾收集器如下图； 如上图所示，一共有7种垃圾收集器，如果两个垃圾收集器之间有双箭头连线，则两个垃圾收集器可搭配使用。上面是新生代的收集器，下面是老年代的收集器。每个垃圾收集器都有各自适合的使用场景。 Serial 收集器 Serial 是一个“单线程”的 新生代 收集器，使用 复制 算法，它只会使用一个CPU或者一条收集器线程去完成垃圾收集工作，并且它在垃圾收集时，必须 暂停所有其他的工作线程 ，直到它收集结束。“Stop The World”会在用户不可见的情况下，把用户的工作线程全部停掉，这往往是令人难以接受的。 下图是 Serial/Serial Old 收集器运行示意图： 上图中，新生代是 Serial 收集器采用 复制 算法，老年代是 Serial Old 收集器采用 标记-整理 算法。Serial虽然是一个缺点鲜明的收集器，但它依然是虚拟机在Client模式下的默认收集器，它也有优点，比如简单高效（与其他收集器单线程相比），对于单个CPU来说，Serial由于没有线程交互的开销，效率比较高

一、进程状态 D：uninterruptible sleep (usually IO) R：running or runnable (on run queue) S：interruptible sleep (waiting for an event to complete) T：stopped by job control signal t：stopped by debugger during the tracing W：paging (not valid since the 2.6.xx kernel) X：dead (should never be seen) Z：defunct ("zombie") process, terminated but not - reaped by its parent 1、R (TASK_RUNNING)，可执行状态 只有在该状态的进程才可能在CPU上运行。而同一时刻可能有多个进程处于可执行状态，这些进程的task_struct结构（进程控制块）被放入对应CPU的可执行队列中（一个进程最多只能出现在一个CPU的可执行队列中）。进而，进程调度器就从各个CPU的可执行队列中分别选择一个进程在该CPU上运行。 很多操作系统教科书将正在CPU上执行的进程定义为RUNNING状态、而将可执行但是尚未被调度执行的进程定义为READY状态

CPU时间片轮转机制 多线程代码注意上下文的切换，切换时间多长，效率并不见得加快。 CPU核心数和线程数有关系 进程和线程 进程是程序运行资源分配的最小单位 一个进程有多个线程，多个线程共享该进程的资源 多个进程是相互独立的 线程是CPU分配的最小单位 并行和并发 食堂有八个窗口提供购餐，那么这个食堂并行为8,对比8核CPU 并发指的是某个时间段内同时可以处理多少任务 8核的CPU把1秒钟，切割成100毫秒，那么可以处理的并发量为8*10=80 高并发编程利与弊 充分利用好CPU的资源 共享资源，存在冲突，死锁，太多的线程有可能搞垮机器，有可能造成内存溢出 来源： CSDN 作者： Kid_TH 链接： https://blog.csdn.net/ACM_TH/article/details/103869556

Java 多线程基础 Java使用多线程进行并发编程。 一、进程、线程、协程、守护线程 进程 ： 是指一个内存中运行的应用程序，每个进程都有一个独立的内存空间，一个应用程序可以同时运行多个进程；进程也是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位；系统运行一个程序即是一个进程从创建、运行到消亡的过程。 线程 ： 线程是进程中的一个执行单元，负责当前进程中程序的执行，一个进程中至少有一个线程。一个进程中是可以有多个线程的，这个应用程序也可以称之为多线程程序。 协程： 协同线程，某个线程为主线程，其他线程辅助它。主线程结束，辅助线程直接结束。主线程存活，其他线程才可以执行任务，类似于java中的守护线程。 守护线程： Java使用多线程并发，也有守护线程的辅助。 状态： 线程和进程一样分为五个阶段：创建、就绪、运行、阻塞、终止。 优先级： 线程之间也有优先级，优先级高的先执行（并非绝对）。 线程竞争资源，执行结果不确定，优先级也不一定靠谱，每次执行由cpu调度资源。 可以通过加锁进行人为控制。 二、Java创建线程 Java创建线程的方法有三种，一种是继承Thread类，另外一种是实现Runable接口，最后一种不谈。 1、继承Thread类创建线程 重写run()方法、使用start()方法开启线程。 //继承Thread类实现多线程 public class ThreadDemo

最全列表： 80 多个 Linux 系统管理员必备的监控工具 https://linux.cn/article-6987-1.html 作者： Jonathan Sundqvist 译者： LCTT struggling | 2016-02-07 23:43 评论: 5 收藏: 26 随着互联网行业的不断发展，各种监控工具多得不可胜数。这里列出网上最全的监控工具。让你可以拥有超过80种方式来管理你的机器。在本文中，我们主要包括以下方面： 命令行工具 网络相关内容 系统相关的监控工具 日志监控工具 基础设施监控工具 监控和调试性能问题是一个艰巨的任务，但用对了正确的工具有时也是很容易的。下面是一些你可能听说过的工具，也有可能没有听说过——何不赶快开始试试？ 八大系统监控工具 1. top 这是一个被预装在许多 UNIX 系统中的小工具。当你想要查看在系统中运行的进程或线程时：top 是一个很好的工具。你可以对这些进程以不同的方式进行排序，默认是以 CPU 进行排序的。 2. htop htop 实质上是 top 的一个增强版本。它更容易对进程排序。它看起来上更容易理解，并且已经内建了许多通用操作。它也是完全交互式的。 3. atop atop 和 top，htop 非常相似，它也能监控所有进程，但不同于 top 和 htop 的是，它可以按日记录进程的日志供以后分析

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言 本篇用于记录学习SO_REUSEPORT的笔记和心得，末尾还会提供一个bindp小工具也能为已有的程序享受这个新的特性。 当前Linux网络应用程序问题 运行在Linux系统上网络应用程序，为了利用多核的优势，一般使用以下比较典型的多进程/多线程服务器模型： 单线程listen/accept，多个工作线程接收任务分发，虽CPU的工作负载不再是问题，但会存在： 单线程listener，在处理高速率海量连接时，一样会成为瓶颈 CPU缓存行丢失套接字结构(socket structure)现象严重 所有工作线程都accept()在同一个服务器套接字上呢，一样存在问题： 多线程访问server socket锁竞争严重 高负载下，线程之间处理不均衡，有时高达3:1不均衡比例 导致CPU缓存行跳跃(cache line bouncing) 在繁忙CPU上存在较大延迟 上面模型虽然可以做到线程和CPU核绑定，但都会存在： 单一listener工作线程在高速的连接接入处理时会成为瓶颈 缓存行跳跃 很难做到CPU之间的负载均衡 随着核数的扩展，性能并没有随着提升 比如HTTP CPS(Connection Per Second)吞吐量并没有随着CPU核数增加呈现线性增长： Linux kernel 3.9带来了SO