下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace，或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
参考：https://docs.dhtmlx.com/gantt/desktop__install_with_bower.html
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
etcd 是一个快速、分布式、一致的键值存储，用作持久存储 Kubernetes 对象数据（如 pod、replication controllers, secrets, services 等）的后备存储。实际上，etcd 是 Kubernetes 存储集群状态和元数据的唯一地方。唯一直接与 etcd 对话的组件是 Kubernetes API Server。所有其他组件通过 API Server 间接读取和写入数据到 etcd。
Superstellar 是一款开源的多人 Web 太空游戏，非常适合入门 Golang 游戏服务器开发。
为什么要了解内核的调度策略呢？呵呵，因为它值得我们学习，不算是废话吧。内核调度程序很先进很强大，管理你的Linux上跑的大量的乱七八糟的进程，同时还保持着对用户操作的高灵敏响应，如果可能，为什么不把这种思想放到自己的应用程序里呢？或者，有没有可能更好的实现自己的应用，使得操作系统能够以自己的意志来分配资源给自己的进程？
FreeRTOS可以运行多任务，在于其内核的任务调度功能，本篇介绍任务调度的基本思路与部分源码分析。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下： 1）多线程： 通过开启一个线程，while 循环执行业务逻辑，让线程 sleep 休眠，达到任务间隔执行。代码清单如下图所示：
前两篇我们已经介绍了python 协程的使用和yield from 的原理，这一篇，我们用一个例子来揭示如何使用协程在单线程中管理并发活动。
前面两节整理了调度小节课程上所讲内容，本节将对应教材章节内容进行整理(相关代码可能不会给出，大家可以参考前面两节配合食用)。
我们在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务。 一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现； 一种方式是直接使用Python； 于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下，希望对大家有所帮助。
Kubernetes已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供了跨越公共和私有云环境的通用平台，开放源代码抽象层。
TSE 是一个通用库，用于创建具有函数回调的通用任务，可选地添加这些任务之间的依赖关系，并将它们安排在一个引擎中，该引擎按照插入它们的依赖关系图确定的顺序执行这些任务。任务依赖图是调度程序的组成部分，允许用户创建多个任务并以非阻塞方式进行。
QThread类提供一种独立于平台的线程管理方式。 一个QThread实例管理程序中的一个线程。QThread的执行开始于run()。默认情况下，run()通过调用exec()启动事件循环，并在线程内运行Qt事件循环。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器，从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
介绍了如何利用 postTask 调度器来提高网页的用户体验和响应速度，通过高效地调度任务和处理优先级来优化页面性能。使用 postTask 可以拆分长任务、预加载资源和提高页面交互性能，让页面更具响应性。同时，文章还介绍了如何在 React 中集成 postTask 调度器来执行不同模式或策略，以进一步优化网页性能。今日前端早读课文章由 @古茗科技翻译分享。
在 协程中 , 定义在 kotlinx.coroutines 包下的 suspend 挂起函数 是可以取消的 ;
分发器是 PyTorch 的一个内部组件，负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能并不简单，因为 PyTorch 操作需要处理许多“层叠”在彼此之上的交叉关注点。以下是它处理的一些事项的示例：
嵌入并发，意味着多线程或者多任务，基本上都是使用了系统，linux系统或RTOS系统之类的实现。RTOS系统里任务的调度主要有抢占式和时间片调度两种，具体的区别这里就不详细说明了。此篇章包含了并发的一些术语，如并发性，临界性，资源，死锁等的概念。最好是详细阅读RTOS系统的书籍。
前面我们分析了 kube-scheduler 组件如何接收命令行参数，用传递的参数构造一个 Scheduler 对象，最终启动了调度器。调度器启动后就可以开始为未调度的 Pod 进行调度操作了，本文主要来分析调度器是如何对一个 Pod 进行调度操作过程中的活动队列。
协作式调度是指以多个任务之间以协作的方式切换执行，每个任务执行一会，任务执行到某个点时会自己让出当前资源交给其他正在等待的任务，这显得比较主动和自愿。
https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
也就是, 如何将协程XS, ULT, Cart(网络), RPC, HG, Libfabric, RDMA, 完成队列以及各种回调结合起来, 形成精密运转的"机器", 来支持DAOS引擎接收客户端RPC功能
来源：https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
该文章介绍了Linux 系统中进程的调度、进程的优先级以及实时进程的调度策略。首先介绍了Linux 系统中的进程调度，包括不同的调度类型、调度算法和调度优先级。其次，讨论了Linux 系统中的实时进程调度，包括实时进程的定义、调度特性和实时进程的调度算法。最后，介绍了Linux 系统中进程调度的实现，包括内核中的进程管理、进程的地址空间、进程的调度和同步以及进程的内存管理。
自从接触RxJS，就开始在我的项目中使用它。有一段时间我以为我知道如何有效地使用它，但有一个令人烦恼的问题：我怎么知道我使用的运算符是同步还是异步？换句话说，Operators到底什么时候发出通知？这似乎是正确使用RxJS的关键部分，但对我来说感觉有点模糊。
DAOS API 函数可以在阻塞或非阻塞模式下使用。 这是通过传递给每个 API 调用的指向 DAOS 事件的指针来确定的：如果 NULL 表示操作将被阻塞。 操作完成后会返回。 所有失败情况的错误码都将通过API函数本身的返回码返回。 如果使用有效的事件，则该操作将以非阻塞模式运行，并在内部调度程序中调度该操作以及将 RPC 提交到底层堆栈后立即返回。 如果调度成功，则操作的返回值为success，但并不表示实际操作成功。 返回时可以捕获的错误要么是无效参数，要么是调度问题。 当事件完成时，操作的实际返回代码将在事件错误代码 (event.ev_error) 中提供。 必须首先通过单独的 API 调用创建要使用的有效事件。 为了允许用户一次跟踪多个事件，可以将事件创建为事件队列的一部分，事件队列基本上是可以一起进行和轮询的事件的集合。 事件队列还在内部为所有 DAOS 任务创建一个单独的任务调度程序以及一个新的网络上下文。 在某些网络提供商上，网络上下文创建是一项昂贵的操作，因此用户应尝试限制在 DAOS 之上的应用程序或 IO 中间件库中创建的事件队列的数量。 或者，可以在没有事件队列的情况下创建事件，并单独跟踪。 在这种情况下，对于阻塞操作，将使用内部全局任务调度程序和网络上下文来代替为事件队列创建的独立任务调度程序和网络上下文。 事件完成后，它可以重新用于另一个 DAOS API 调用，以最大限度地减少 DAOS 库内事件创建和分配的需要
Complete Guide To The Event Loop In Node.js
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
Flask-APScheduler是根据APScheduler编写的一个flask模块，它提供了API管理任务。
Quartz.NET官网地址：https://www.quartz-scheduler.net/
上次测试女神听了我的建议，已经做好了要给项目添加定时任务的决定了。但是之前提供的四种方式中，她不知道具体选择哪一个。为了和女神更近一步，我把我入行近10年收藏的干货免费拿出来分享给女神，希望女神凌晨2点再找我的时候，不再是因为要给他调程序了。
在实例化StdSchedulerFactory的时候可以注册一个全局的监听器到Scheduler中，全局监听器会监听每一个Job和Trigger的触发事件。全局监听器必选有一个无参的构造函数，并且属性值只能是基本类型(包括String)。
接着我们复测了之前的RCE,发现该漏洞已被过滤修复，我们来简单分析一下是怎么修复的。
1、进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。
runtime包提供和go运行时环境的互操作，如控制go程的函数。它也包括用于reflect包的低层次类型信息；参见reflect报的文档获取运行时类型系统的可编程接口。
前五个控制流机制是高级编程语言的标准。Tasks并不是那么标准：它们提供了非本地控制流，从而可以在临时暂停的计算之间进行切换。这是一个强大的结构：使用任务在Julia中实现异常处理和协作式多任务处理。日常编程不需要直接使用任务，但是使用任务可以更轻松地解决某些问题。
在此博客中，我将演示如何在许多mysql实例之间将审计日志进行合并归档。在后续文章中，我将展示如何通过在该归档文件上创建一个简单的哈希链来扩展此示例–这样您就可以证明是否可以通过任何方式对其进行了修改或污染，以及在何处进行了修改。
首先，从操作系统的层次来说，进程（Progress）是资源分配和系统调度的的基本单位也可以理解为程序的基本执行实体；当一个程序被载入到内存中并准备执行，它就是一个进程！当进程被创建了，操作系统就会为该进程分配一个唯一、不重复的 ID，用于区分不同的进程
注：本分类下文章大多整理自《深入分析linux内核源代码》一书，另有参考其他一些资料如《linux内核完全剖析》、《linux c 编程一站式学习》等，只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「FCCM2020」，谢谢。FCCM2020在5月4日开始线上举行，对外免费。我们有幸聆听了其中一个有关100G开源NIC的介绍，我们对该文章进行了翻译，并对其中的开源代码进行了分析并恢复出基于VCU118的工程，通过实际测试感受到了第一款真正意义上的100G开源NIC的强大（很多100G的开源都是基于HLS等非HDL语言，尽管可以转化成HDL，但电路架构参考意义已经不大）。开源Verilog代码中每个.v文件都是所有的组合和时序分别用一个always模块描述，代码中高位宽分段处理方式，多级流水的架构等很多地方都是非常值得借鉴和学习的地方。我们认为，github是一个宝库。我觉得现在的研究生培养质量的评价其实就可以看开源项目的参与程度，这完全能反应出一个学生的自学能力和独立研究的能力。而一个科研工作者，尤其是搞工程或应用基础研究的，如果没有做出来一两个星数100以上的开源项目，就不算成功。欢迎感兴趣的同学一起交流讨论。以下先附上本次会议的视频
对于你喜欢的事想去做的事,你必须付出百分之一千的努力你知道这一路可能会有很多困难，会有坚持不下去想要放弃的时候也有时候，你不一定会得到你想要的结果,但你—定要相信。
执行:daos_server start, server通过golang调用engine的c
Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目，完全由Java开发，可以用来执行定时任务，类似于java.util.Timer。但是相较于Timer， Quartz增加了很多功能：
Kubernetes 每天可以生成数百万个新指标。监控集群健康状况最具挑战性的方面之一是筛选哪些指标是重要的，需要收集和关注。
遇到CPU性能问题时，我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么，以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是，这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。在一些场景中，我们会发现CPU的使用率上不去，性能表现很差，这时候我们也许就需要考虑，是不是花在应用请求、异步调用这种Off-CPU的场景上的时间太多了。
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