我们生活在一个用户依赖于对服务的一致访问的可靠性时代。在相互竞争的服务之间进行选择时，对用户来说，没有比可靠性更重要的特性了。但是可靠性是什么意思呢？
介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
一、Hugo插件 —— 打印方法运行时间 首先申明下，此Hugo非 彼Hugo（Hugo是由Go语言实现的静态网站生成器）。 Hugo插件作用 ： 能够计算并打印一个方法的输入参数和函数的运行时间 H
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数，通常存在一些点，在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值，因此，像 这样的声明是没有什么意义的。于是，比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时，1000N要比 大，但 以更快的的速度增长，因此
网站托管是许多搜索引擎优化（SEO）公司提供的一项服务！它为个人、企业和组织提供一个在线空间，用于存储网站及其相关数据。
在实际工作中，我们很少会遇到一次性需要向页面中插入大量数据的情况，但是为了丰富我们的知识体系，我们有必要了解并清楚当遇到大量数据时，如何才能在不卡主页面的情况下渲染数据，以及其中背后的原理。
在CDSW中，启动一个Session后，任务执行完毕了，Session不会立刻停止。导致占用的资源不会被释放。本篇文档讲述如何手动或者自动停止Session方法和引擎模板删除对运行中任务的影响。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。普通进程的nice值（相对优先级，基准值是120）的取值范围是-20~19，值越小表示优先级越高，不同优先级的进程应该享受不同的待遇，优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。
柱状图展示平台作业在一天内，以每两小时为跨度，各个时段运行分布情况和峰值区域。帮助用户分析当天哪些时段的业务处理繁忙，从而优化业务处理的时间窗口。
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
结论：通过主线程进行统一运行比较高负荷的程序的时候，会导致运行比较缓慢，如果运行的过程中出现了问题，那么后续的程序运行会受到影响，所以这里从提高运行效率上，使用worker是可以解决这个运行阻塞的问题，从运行时间上看，也是有一定提高的，但是我并没有绝对的说是提高的，毕竟次线程的运行能力是不如主线程的，从上面的例子可以看出来，虽然是一个2.3s一个是4s，但是单个运行时间比较的时候，会发现，其实主线程的运行时间是比较短的，这个程序还不是很明显，你们自己可以测试一下，我们只是通过比较总用时进行判断他可以时间上提高运行效率，因为new Worker的实例也是需要时间消耗的，当然也不排除我的设备硬件能力的问题
程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。
Storm ui 展示字段说明 Storm ui 首页主要分为4块: Cluster Summary，Topology summary，Supervisor summary，Nimbus Conf
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
在Java中使用线程池，可以用ThreadPoolExecutor的构造函数直接创建出线程池实例，如何使用参见之前的文章Java线程池构造参数详解。不过，在Executors类中，为我们提供了常用线程池的创建方法。接下来我们就来了解常用的四种：
以前做的是把一个软件分配到硬件，只需要让用背包问题最大化硬件的使用，但是没有让所有资源最大化。
比如，常用的模块有 cProfile，在某些框架中，也内置了中间件帮助你进行性能分析，比如 Django ，WSGI。
大家好，这是本系列 PyCharm 的高效使用技巧的第三篇。按照惯例，本次还是分享 5 个。
我们看到有些网友博客底部有类似本网站运行多少天的特征标签，就好比老蒋在"Typecho页面底部调用加载时间实现方法"限时当前页面加载时间。这个功能实际上用途不大，但是有些个人博客比较喜欢使用，比如网站运行时间可以让网友看到自己网站坚持多久。那这个方法是如何实现的呢？
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
我们都知道要成为架构师，数据库优化是必须要了解一些的，今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限，不敢高谈阔论，于是整理了如下资料供大家参考。
# 二、证明:对任意实常量a和b，其中b>0，有(n+a) ^ b=O(n ^ b)。
最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
通常在运行一段代码之前，我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源，但是通常我们想度量的是计算时间。 接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。
对于IT行业者来说，刚参加工作，还能找点借口，说自己不擅长算法。可是工作三年以上的IT开发者，还说自己不会算法，不会设计模式就说不过去了。所以最近开始撸算法和设计模式，重新开一个集记录算法的学习之路。算法在用户量比较少，或者计算量比较小的时候，影响确实不大，但是到达一定数量级的时候，算法的优劣就会极大的影响程序的顺畅程度。优秀的算法甚至能给人amazing的感觉。 今天记录《数据结构与算法分析------C语言描述》中的一个求最大子序列的问题。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
# 三、再次考虑线性查找问题(参见练习 2.1-3)。假定要查找的元素等可能地为数组中的任意元素，平均需要检查输入序列的多少元素?最坏情况又如何呢?用0记号给出线性查找的平均情况和最坏情况运行时间。证
本文阐述了大数据处理框架Spark在大数据处理过程中的优势，包括处理速度快、易扩展、高可用以及支持多种编程语言等特点。同时，文章还介绍了Spark在大数据处理中的数据倾斜问题、高阶函数、广播变量、算子驱动等优化点。最后，本文总结了Spark在大数据处理中的资源调度、数据倾斜、广播变量等方面的技术实践。
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时
9 优化指标和满足指标 这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。你需要在如下分类器中进行选择: 分类器 精度 运行时间 A 90% 80ms B 92% 95ms C 95% 1,500ms 如果将精度和运行时间按照下面的公式进行组合可能看起来不太自然: 精度 – 0.5*运行时间 你可以这样做：首先定义一个可接受(acceptable)的运行时间。例如任何运行时间在100ms内都是可以接受的。然后再在满足运行时间要求的分类器中选择精度最高的。在这里运行时间
场景描述：最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备，其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。然而，如果 CPU 中运算器数量特别少，我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算，使用 CPU 运行时间会特别长。我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长，因为运算量非常大，同时 CPU 只能一次运算一条数据，虽然现在 CPU 普遍是多核，但是处理大量的数据还是显得力不从心。这个时候我们就不能使用 CPU 了，而应该使用 GPU，我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理，就要遵循食谱上的步骤；同理，要想用计算机解决特定的问题，就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样，比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”，等等。
对输入事件处理函数去抖动，存储事件对象的值，然后在requestAnimationFrame 回调函数中修改样式属性
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时间资源）。 到这里可能会产生一个疑问，计算时间与硬件资源强相关，不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢？ 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上，才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异，从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中，明确的定义了该模
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
其实foreach的语法只是对iterator进行了简单的包装，使用起来更加方便而已，但是如果在foreach循环体内，对集合元素进行删除添加操作的时候，会报出ConcurrentModificationException，并发修改异常。如果需要在遍历集合的时候对象集合中元素进行删除操作，需要使用iterator的遍历方式，iterator自带的remove删除方式不会报出异常。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
假设我们有一个伪随机数生成器，可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数：
任务管理器是用于检查正在运行的进程和服务及其详细信息的工具。还可以找到有关资源利用率的详细信息，例如运行时的内存和 CPU 使用情况。这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。
在编程和算法设计中，理解算法的运行速度和效率是至关重要的。渐近分析为我们提供了一种量化和比较算法速度的方法，它通过增长项（growth term）来描述算法的运行时间。本文将通过介绍不同的增长项，来展示算法速度的次序，并解释这对实际编程的意义。
我们或许经常听说过内核抢占，可是我们是否真正理解它呢？内核抢占和抢占式内核究竟有什么关系呢？抢占计数器究竟干什么用？... 本文我们就来好好讨论下，关于内核抢占的一些技术细节，力求让大家理解内核抢占。
这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。你需要在如下分类器中进行选择:
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
从里向外分析这些for循环。在一组嵌套for循环内部的一条语句，总的运行时间为该语句的运行时间乘以该组所有的for循环的大小乘积。
装饰器是给现有的模块增添新的小功能，可以对原函数进行功能扩展，而且还不需要修改原函数的内容，也不需要修改原函数的调用。
虽然很多人都认为Python是一个“慢”语言，但其实很多时候，导致程序慢的原因并不是语言的锅，而是代码写得不够好。所以在程序运行过程中，如果发现运行时间太长或者内存占用过大，就需要对程序的执行过程进行一些监测，找到有问题的地方，进行优化。今天我们就来分享一些平时能用上的Python性能分析工具。
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