前边我们分别讲了Batch Apex，Future方法，他们都是异步进程，都可以在自己的线程运行，除了上述两个方法，还有一种异步进程处理方式，就是QueueableApex，它是通过使用可排队接口控制异步 Apex进程。使用此接口，可以将作业添加到队列并对其进行监视。与使用Future方法相比，使用该接口是运行异步Apex代码的增强方式。长时间运行的顶点进程（如大量数据库操作或外部 Web 服务标注）可以通过实现可排队接口并将作业添加到Apex作业队列来异步运行，异步Apex作业在其自己的线程中在后台运行，并且不会延迟主Apex逻辑的执行，每个排队的作业在系统资源变为可用时运行，如果 Apex 事务回滚，则不会处理排队等待事务执行的任何可排队作业。
scontrol show partition显示全部队列信息，scontrol show partition PartitionName或 scontrol show partition=PartitionName显示队列名PartitionName的队列信息，输出类似：
在我们的日常工作自动化测试当中，几乎超过一半的功能都需要利用定时的任务来推动触发，例如在我们项目中有一个定时监控模块，根据自己设置的频率定时跑测试用例，定时检测是否存在线上紧急任务等等，这些都涉及到了有关定时任务的问题，很多情况下，大多数人会选择window的任务计划程序，但如果程序不在window平台下运行，就不能定时启动了；当然也可利用time模块的time.sleep()方法使程序休眠来达到定时任务的目的，但定时任务多了，代码可能看起来不太那么友好且有很大的局限性，因此，此时的Apscheduler
第五列 STATE是节点状态，alloc是已被占用节点，idle是空闲节点，comp是正在释放资源的节点，其他状态的节点都不可用，mix是该节点所有作业在运行或有程序占用cpu导致的；
前段时间一直周旋于各种有趣且辛苦, 或者无趣且更辛苦的事情当中, 虽然其间也切换到其他好些不同的技术领域, 但一直没有放弃在AOP方面的关注思考. 前面之所以没有能接着AOP这个话题继续和大家聊下去, 是因为感觉自己没有足够的精力和空闲来将这些想法沉淀下来, 并回锅为简单直白, 易于消化和理解, 并能引发思考的东西. 这几天, 出差在外, 工作之余免去了灶台内外的忙活. 油烟味少了, 人也觉得清爽许多; 闲暇多了, 就免不了想爬爬格子. OK, 闲话到此为止, 就让我们继续AOP的白话之旅吧J 简单回
尽管 Rust 的第一个稳定版本于 2015 年发布，但其生态系统中仍然存在一些用于解决常见任务的缺失。其中之一是后台处理。
前话: 其实大家要学会看源码, 我接下来要说的这些东东，与其等别人讲，还不如自己搞几个代码试一下，印象还深刻点 TThread.Queue和TThread.Synchronize的区别，
正确答案：script start，script end，promise1，promise2，setTimeout，但它在浏览器支持方面相当野生那里。
作者：Abdullah Gharaibeh（谷歌），Aldo Culquicondor（谷歌）
异步：提交完任务之后不原地等待任务的返回结果，直接去做其他事 ，结果由反馈机制自动提醒（优化）
不管啥系统，进程的数量一般多余处理机数，那她们就会对处理机争抢，指望着处理机今晚能翻自己的牌子。系统自带的进程也会参与这场争抢，所以后宫太监长进程调度程序会按一定的策略，动态地把处理机分配给处于就绪队列中的某一个进程，以使之执行。
今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis队列。
在讲goroutine的调度原理之前，有些与操作系统相关的知识，我们需要先知道，例如：
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
我们写好的一行行代码，为了让其工作起来，我们还得把它送进城（进程）里，那既然进了城里，那肯定不能胡作非为了。
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 基于Zookeeper分布式锁实现选举作业主节点原理，本文主要介绍Elastic-Job如何使用Zookeeper分布式锁进行选举作业主节点，分布式锁的原理和注意事项。
进程是计算机中一个独立的执行单位，它是操作系统分配资源和调度的基本单位，每个进程都有自己的内存空间，互相之间不会影响
RTL（Run-Time library），运行时库，包括System、SysUtils、Math三个单元，提供的函数与语言、编译器、操作系统及进程有关
艾伦在一次粒子加速器爆炸大事故中获得了极速移动的超能力，因此开始化身为超级英雄“闪电侠”。类比之下，CPU是计算机最核心的部件，它负责指令的读取和执行，每秒可以执行几十亿条指令！其实比闪电侠还要快得多。
xxl-job支持七种作业类型：Bean、GLUE(Java)、GLUE(Shell)、GLUE(Python)、GLUE(PHP)、GLUE(Nodejs)、GLUE(PowerShell)。其中，GLUE类型作业都是在admin管理端编辑业务代码，而Bean类型作业是将用户业务代码逻辑集成到xxl-job进行调度，源码位于用户项目中，而非xxl-job的admin模块。
一转眼发现博客里积累了不少文章，特别是这两年开始发现写博客也是一种提升自己技术能力的方法。这就和写代码一样，因为会让大脑思考，时间长了就会留下记忆。所以很多的高手都是通过这样的不断的重复训练来的。 也就是为什么一些快速成长的公司更容易产生大牛，因为如果初始的员工本身不够牛，业务很难大发展。底子在那里，加上各种实战自然就成长的快，时间长了不牛才怪。当然大牛的人还要会沉淀、思考、修正、分享，这或许是写博客的一个意义所在吧。 java开发相关 Tomcat shutdown执行后无法退出进程问题排查及解决 记一次
“ 大家好哇！前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统（一），今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
RemObjects SDK ‘Vinci’ 是成功的跨平台远程框架的第五个版本，它允许用户方便地创建能够在面向对象模式中的跨网络通信的客户端以及服务器应用程序。使用强大且灵活的组件库、以及用于定义以及测试服务的高级工具，RemObjects SDK 提供了使用 RAD进行分布式开发的方法。
这不仅仅是在构建产品，在这种情况下，部署是必要的 - 如果您要为管理生成报告，它也适用。十年前，高管不会质疑假设并将自己的数字插入Excel表格以查看发生了哪些变化，这是不可想象的。今天，一张难以理解的matplotlib数据的PDF可能会给初级副总裁留下深刻印象，但在经验丰富的高级副总裁眼中，这可能会给ML带来怀疑。
2019年5月，美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”，华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后，6月，特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策，包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中，中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构，中科曙光研发了“曙光”系列，江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此，国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后，“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”？本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
(2)阻塞状态是缺少需要的资源从而由运行状态转换而来，但是该资源不包括 CPU 时间，缺少 CPU 时间会从运行态转换为就绪态。
新的公司接手的第一份工作就是一个多线程计算的小系统。也幸亏最近对线程有了一些学习，这次一接手就起到了作用。但是在实际的开发过程中还是发现了许多的问题，比如挂起与终止的概念都没有弄明白，导致浪费许多的时间。 TThread-简单的开始 在Delphi的VCL中封装了一个TThread类用于多线程的开发，这样比较符合面向对象的思想，同时又可以提高开发效率，一般的情况下开发都是通过派生这个类来实现多线程。所以重点还在这个类TThread上： 简单的看一眼，这个类倒也简单，就是封装了线程的API，通过一个Threa
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
欢迎来到操作系统系列，依然采用图解 + 大白话的形式来讲解，让小白也能看懂，帮助大家快速科普入门
这几天一直在研究Delphi 2010的DataSnap，感觉功能真是很强大，现在足有理由证明Delphi7该下岗了。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
两天在编译一个好玩的东东，并且很蛋疼的翻译了一个中文语言包（其实使用Google 翻译滴。）但是加载之后却发现有乱码。好蛋疼咧：
CPU 利用率，又称 CPU 使用率。顾名思义，CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况，反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高，表示计算机在该时间段内运行了更多的程序，反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
通常，初始化一组工作程序，将工作项排队，然后等待工作程序完成工作项。但是，可能会遇到工作人员作业完成工作项所需的时间比预期更长的情况，或者无法将单个进程专门用于等待。因此，工作队列管理器使能够将工作队列与进程分离，然后将工作队列附加到同一进程或不同的进程。
基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论： 实践背景 该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示： 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况，如下所示： 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做，我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据，结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
最近一直在温习旧的知识，刚好学习了一下Java的线程安全方面的知识，今天想起之前一直做的Delphi开发，所以还是有必要温习一下，看看这些不同的编程语言有什么不同之处。 Delphi的线程同步方法： 1、临界区 申明一个临界资源 FLock : TRTLCriticalSection; 先初化一个临界资源对象 InitializeCriticalSection(FLock) 销毁临界资源对象 DeleteCriticalSection(FLock) procedure TSaveThread.Push
1.点击Project->View Source 可以看到工程的代码 program Project1;
今天来分析字节跳动校招后端开发面经，同学的技术栈是 Java 后端，问八股文比较多，一共经历了一二三面，每一场面试的强度还是蛮高，每次都是 1 个小时+。
进程控制块PCB（Process Control Block）描述的是进程的基本信息以及进程的运行状态，我们说的创建及撤销进程都是对进程控制块PCB的操作。
MIT的研究人员建立了一个「人工智能框架」——从发表过的论文登出版物中收集模式，通过学习，识别出对未来将会产生巨大影响的技术，并发出「早期提醒」。
Delphi是基于Pascal语言的RAD快速应用程序开发工具(Rapid Application Development),为Windows系统下的可视化集成开发工具，它提供强大的VCL(Visual Component Library,可视化组件库)
再具体设计Metrics之前，首先需要明确要测量的对象，需要测量的对象应该根据具体的问题背景,需求和需监控的系统本身来确定;
在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。需要测量的对象应该依据具体的问题背景、需求和需监控的系统本身来确定。
对于Kettle工具中的转换管理和作业管理，其中转换管理中使用数据库连接来获取数据库数据，而Kettle中的数据库连接实际上是数据库连接的描述，也就是实际建立数据库连接需要的参数，实际数据库连接只在运行时才会创建，因此定义一个Kettle的数据库连接，并不会真正打开一个数据库连接。
一、CPU调度的相关概念 1.1 cpu调度 其任务是控制、协调进程对cpu的竞争，即按一定的调度算法从就绪队列中选择一个进程，把cpu的使用权交给被选中的进程。如果没有就绪进程，系统会安排一个系统空闲进程或idle进程进入cpu运行。 1.2 系统场景 * N个进程就绪、等待上cpu运行 * M个cpu， M>=1 * 需要决策：给哪个进程分配哪一个cpu？ 1.3 cpu调度要解决的三个问题 1、按什么原则选择下一个要执行的进程：调度算法 2、何时进行选择：调度时机 3、如何让被选中的进程上cpu中运行
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