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    OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

    在之前的文章中,已介绍过APS及规划的相关内容,并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序,并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解。但在此之前,我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来,更不是要研究各种寻优算法;只是理解一些概念,用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。

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    The Linux Scheduler: a Decade of Wasted Cores 译文 一

    ​ 作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。

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