https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
所以我们会比较好了解CPU密集型，需要大量计算资源，会非常消耗cpu，I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程，
对于服务器系统来说，上下文切换也是影响系统性能的一个重要因素。深入理解上下文切换的原理，有利于我们做好性能优化工作。今天我将带大家了解下上下文切换的几种情形，以及其背后发生切换的具体信息，接着介绍一些监测上下文切换指标的工具，最后总结一些上下文切换异常可能得场景。
CPU上下文其实是一些环境正是有这些环境的支撑，任务得以运行，而这些环境的硬件条件便是CPU寄存器和程序计数器。CPU寄存器是CPU内置的容量非常小但是速度极快的存储设备，程序计数器则是CPU在运行任何任务时必要的，里面记录了当前运行任务的行数等信息，这就是CPU上下文。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。 当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要
根据任务的不同，CPU 的上下文切换可以分为几个不同的场景，也就是：进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
进程是我们开发同学非常熟悉的概念，我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题，究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢？线程据说比进程轻量，它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗？带着这些疑问，让我们进入正题。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要执行
在 Linux 操作系统中，进程的运行空间被划分为内核空间和用户空间，这种划分是为了保护系统的稳定性和安全性。这两个空间对应着 CPU 的特权等级，分别为 Ring 0（内核态）和 Ring 3（用户态）。本文将深入介绍这两个空间的概念、特权等级的含义以及它们之间的切换机制。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。
CPU 上下文切换是保证 Linux 系统正常运行的核心功能。可分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。
在多任务操作系统中，为了提高CPU的利用率，可以让当前系统运行远多于CPU核数的线程。但是由于同时运行的线程数是由CPU核数来决定的，所以为了支持更多的线程运行，CPU会把自己的时间片轮流分给其他线程，这个过程就是上下文切换。 导致上下文切换的原因有很多，比如通过wait()、sleep()等方法阻塞当前线程，这时CPU不会一直等待，而是重新分配去执行其他线程。当后续CPU重新切换到当前线程时，CPU需要沿着上次执行的指令位置继续运行。因此，每次在CPU切换之前，需要把CPU寄存器和程序计数器保存起来，这些信息会存储到系统内核中，CPU再次调度回来时会从系统内核中加载并继续执行。简而言之，上下文切换，就是CPU把自己的时间片分配给不同的任务执行的过程。
上下文切换(有时也称为进程切换或任务切换)：是指CPU从一个进程//线程切换到另一个进程/线程。
进程是并发环境下，一个具有独立功能的程序在某个数据集上的一次执行活动，它是操作系统进行资源分配和保护的基本单位，也是执行的单位。
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本，我将分享大量性能优化的思路和方法，并进行相应工具使用介绍和总结。
vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中，能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用，是性能分析必备的基本能力。
JDK源码中很多Native方法，特别是多线程、NIO部分，很多功能需要操作系统功能支持，作为Java程序员，如果要理解和掌握多线程和NIO等原理，就需要对操作系统的原理有所了解。
对于性能来说，cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源，本文主要来介绍下cpu跟性能相关的调度逻辑和排障工具。
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”
即，不同线程之间的切换。 是存储和恢愎CPU 状态的过程，它使得线程执行能够从中断恢愎执行。 上下文切换是需要开销的。
pidstat：是一个常用的进程性能分析工具，用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
Linux 按照特权等级，把进程的运行空间分为内核空间和用户空间，一次系统调用可以实现用户态和内核态的切换
CPU依次处理上述任务的调度方法是切换。切换分为“进程切换”“线程切换”和“中断切换”。中断切换即在本节“软中断与硬中断”中提及的，当系统中有非常重要的请求来临，CPU停止手头工作，触发硬中断。“进程切换”和“线程切换”，在切换前都要调取上次保存的信息，在切换后都要保存当前的信息。“进程切换”和“线程切换”合在一起叫做上下文切换（context switches）。图3-21为当前仅有2个任务等待CPU处理下的进程下文切换。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
我们知道，在并发程序中，并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。线程数量设置太小，会导致程序不能充分地利用系统资源；线程数量设置太大，又可能带来资源的过度竞争，导致上下文切换带来额外的系统开销，今天我们就来谈下线程的上线文切换。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题，我非常乐意花点时间来
目录 1.什么是CPU上下文切换 2.CPU上下文切换的类型 3.如何查看系统中的上下文切换 4.案例 5.总结 ---- 读过倪朋飞的《Linux性能优化实战》经常说的 CPU 上下文切换是什么意思
CPU中的控制单元，控制指令执行的顺序，并不是按照先后顺序执行，而是按照优先级顺序
从鸟嘴到鸟大肠，整个过程是串行的。虽然有些曲折，但方向是单一的，出口是一定的。只要鸟能够克服一些心理上的不悦，它就能办得到。
01 用户态和内核态 Linux整个体系分为用户态和内核态(或者叫用户空间和内核空间)， 那内核态究竟是什么呢? 本质上我们所说的内核态， 它是一种特殊的软件程序，特殊在哪？统筹计算机的硬件资源，例如
根据任务的不同 CPU上下文切换可以分为进程上下文切换 线程上下文切换和中断上下文切换
在高性能编程时,经常接触到多线程. 起初我们的理解是, 多个线程并行地执行总比单个线程要快, 就像多个人一起干活总比一个人干要快. 然而实际情况是, 多线程之间需要竞争IO设备, 或者竞争锁资源，导致往往执行速度还不如单个线程. 在这里有一个经常提及的概念就是: 上下文切换(Context Switch). 上下文切换的精确定义可以参考: http://www.linfo.org/context_switch.html。下面做个简单的介绍. 多任务系统往往需要同时执行多道作业.作业数往往大于机器的CPU数,
在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写，但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异，一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少，大部分时间在等待 IO。
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
众所周知，操作系统是一个分时复用系统，通过将CPU时间分为好几份。系统在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，从而实现多任务同时运行的错觉。 伴随着的还有一个词是上下文切换，无论在工作中还是面试中，我们总会听到要减少线程、进程的上下文切换，因为上下文切换的代价比较高，会影响性能。 今天我们就来详细说说上下文切换到底在切换什么，以及如何可视化的观察上下文切换的代价，它是怎么影响程序性能的。
内存： 大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU进行判断。
我们用实验的方式验证了Linux进程和线程的上下文切换开销，大约是3-5us之间。这个开销在传统应用中来看确实不算大，但是海量互联网服务端和一般的计算机程序相比，特点是：
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
前面的文章中，我们介绍了 python 中的进程与线程模型。 我们看到，由于 GIL 锁的存在，python 中的线程效率并不高，也不能利用多核 CPU 的特性，与多线程并发相比，多进程并发显得更有优势。 可是经过我们的测试，多进程并发的执行效率也没有我们想象中的那么高，那么，究竟是什么原因造成了多进程并发性能的下降呢？
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
多线程编程中，一般线程的个数都大于 CPU 的核心个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效的执行，通常 CPU 采取的策略是：为每个线程分配时间片 + 轮转的形式。当线程的时间片用完时，CPU 就会重新处于就绪状态，并让其他线程使用，这整个过程就属于一次上下文切换。
sysbench，多线程基准测试工具 使用sysstat来检查监控和分析，包含mpstat用于查看每颗cpu的状态，pidstat查看每个进程的状态 rpm -ivh https://mirrors.aliyun.com/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm yum -y install sysbench sysstat
事实上大部分程序员并没有系统化的学习过，也有很多人并没有机会好好运用它。所以，如果拉一个工作多年的程序员讨论，对方未必能说出个所以然。
昨天阅读翻译了CompletableFuture的源码，目前百度，有道，基本是翻译效果一般，Google翻译比较准确，源码有很多注释，写个小测试类将其去掉，另外获得了《Java并发编程的艺术》PDF版，因为需要测试demo，就要转word，又找了个小测试类转成word，效果不错。参考《Java并发编程的艺术》
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