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Linux O(n)调度器

前面我们学习了调度器的设计需要关注的几个点,在这里复习下: 吞吐量(对应的是CPU消耗型进程) 响应速度(对应的是IO消耗型进程) 公平性,确保每个进程都可以有机会运行到 移动设备的功耗 Linux中调度器的设计...实时进程采用两种调度策略SCHED_RR或者SCHED_FIFO 普通进程采用nice值进行动态调整普通进程的优先级 经常睡眠的进程尝试增大下优先级,经常长占CPU的适当减少优先级 本节我们先来学习Linux...早期的调度算法的设计,先从最早的调度器算法开始,此调度器时间复杂度是O(n),所以也可以称为O(n)调度算法。...我们选择的内核版本是linux-2.4.19。 O(n)调度器的实现原理 O(n)代表的是寻找一个合适的进程的时间复杂度。...总之O(n)调度器有很多问题,不过有问题肯定要解决的。所以在Linux2.6引入了O(1)的调度器。

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    谈谈调度 - Linux O(1)

    约莫十五年前,当我刚刚开始参加工作时,赶上 Linux 发布划时代的 2.6 内核。在这个大家都翘首期盼的内核版本中,最令人兴奋的便是 O(1) scheduler。本文来谈谈这个算法是如何实现的。...2.4 scheduler 的问题 Linux 2.4 scheduler 支持 SMP(Symmetric Multi-Processing),然而,由于只用一个 global runqueue,各个...谈到搜索,大家第一反应是 hash table 是 O(1) 时间复杂度的。然而,它在最坏情况下是 O(N) 的。除此之外,没有任何算法能在最坏情况下 search 也是 O(1)。...linked list,stack,queue 在平均和最坏情况下都是 O(1),而大家脑海里的 hash table,同样的,虽然平均是 O(1),但最坏情况是 O(N)。...在其刚问世时,很多 linux 发行版就迫不及待将其移植回 2.4 kernel。而程序君整个职业生涯中接触过的一些调度器中,都能见到 bitarray + priority queue 的身影。

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    Linux O(1)调度器

    O(n)调度器的种种问题,linux内核社区则在2.6内核版本引入了O(1)调度器,当然了引入的目的也正是要解决O(n)调度器面临的问题。...我们这片文章以Linux2.6.2版本来学习,在Linux内核文档中有一篇关于O(1)调度器的目的,如何设计的,以及实现有一个详细的介绍:sched-design.txt文档,有兴趣的可以去阅读。...从以上几点来看,可以看出O(1)的算法的改进都是针对O(n)算法存在的问题来修改的。...总结: O(1)调度器的引入主要是为了解决O(n)调度器的不足 O(1)调度器在赏罚机制上比O(n)调度器考虑的因素比较多,不再时像O(1)那样直接考时间片的大小来调度 但是O(n)和O(1)调度算法上核心还是通过判断一个进程的行为...如果去看O(1)调度器的实现,没有O(n)算法那么简单明了,O(1)中加了需要时间的判断,各种情况的考虑,导致代码的阅读性很差,读起来很费劲。

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    ko在数栈中的应用

    整体架构 ko的整体架构如下所示: 整体上是一个monorepo,借助lerna与yarn workspace方便对包进行管理,其中: babel-preset-ko-app是针对于ko的babel...preset,供babel-loader使用 ko-config集成了eslint,prettier,stylelint等lint相关的配置和依赖,供ko-lints使用 ko-lints集成了eslint...,prettier,stylelint等lint相关的工具 ko作为整个工具的入口,集成了ko-lints,并整合了dev与build相关核心功能 在数栈中的应用 从整体架构上来说,目前ko集成了打包和格式化相关的功能...与ko eslint类似的还有ko prettier和ko stylelint,分别是借助prettier和stylelint来对相关代码进行检测和格式化,使用方式和ko eslint基本相同 build...效率提升 在保证整个研发流程稳定的情况下,ko在版本迭代的同时也对打包流程进行了优化,优化结果如下所示: 可以看到目前5.x版本的ko相比于4.x版本的ko在首次打包和二次打包的速度上有较为明显的提升

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    初识Linux · O(1)调度算法

    并且,优先级一共就那么几个优先级,实际运行的时候,进程可不止有那么多个,所以优先级并不能真正代替进程是否先运行,并且nice值也是影响进程的运行,这一切,构成了一个新的专题,即Linux中的O(1)调度算法...O(1)调度算法 正式开始之前,我们不妨整理一下,有多少个问题: 1. 随着进程的增多,进程排队的时间是否会越来越多,甚至导致运行不了? 2. 优先级一定是越小就一定会先运行吗?...3. nice值影响优先级的区间为什么只有40个值 这么多问题的切入点只有一个,即Linux源码中的一个结构:runqueue 这是解决问题的关键。...根据上图,array[0]中有一个140个空间的queue,还有一个bitmap[5],因为这两个变量的存在,所以Linux的调度是分时操作的,保证了一定的公平性,还有一种操作是实时操作,实时操作的例子比如出租车...当某个队列中一个进程都没有了,比如active中没有进程了,那么active和expired交换队列,此时acitve指向的即活跃,即原来过期的进程变成了活跃进程,活跃的进程变成了过期的进程,这个过程,就被成为O(

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    Linux进程调度之 - O(1)调度算法

    Linux是一个支持多任务的操作系统,而多个任务之间的切换是通过 调度器 来完成,调度器 使用不同的调度算法会有不同的效果。...Linux2.4版本使用的调度算法的时间复杂度为O(n),其主要原理是通过轮询所有可运行任务列表,然后挑选一个最合适的任务运行,所以其时间复杂度与可运行任务队列的长度成正比。...而Linux2.6开始替换成名为 O(1)调度算法,顾名思义,其时间复杂度为O(1)。...虽然在后面的版本开始使用 CFS调度算法(完全公平调度算法),但了解 O(1)调度算法 对学习Linux调度器还是有很大帮助的,所以本文主要介绍 O(1)调度算法 的原理与实现。...由于在 Linux 内核中,任务和进程是相同的概念,所以在本文混用了任务和进程这两个名词。

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    时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

    1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn),这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话) 3、时间复杂度为O(n)。 就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。 比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。...5、时间复杂度为O(nlogn)。 就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。 归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。

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    “去O”不如“减O

    去IOE的话题最近很火,而来自四川电信的客户访问,其中有一段颇有借鉴意义:去“O”不如减“O”。...去O”不如“减O” - 在成功去掉小型机之后,TechTarget记者还向梁天健询问了关于去E(EMC存储)和去O(Oracle数据库)的话题。...再谈到去O,梁天健的态度很明确,从技术层面来讲,目前很多企业连Oracle这样具有高可用、高性能、易用性强的数据库都没有用好,去O根本无从谈起。...梁天健认为答案是否定的:“我们不去O,但是我们可以尝试减O。何谓‘减O’?就是将假设现在的200个独立的Oracle数据库整合到20个更大型的Oracle数据库中去。”...当然,“减O”同样具有风险,实施需谨慎。梁天健认为,以前一个系统出现故障,也就是影响这一个系统,但是整合在一起,一个系统的数据库占用了100%的I/O,会导致其它的系统也同样受到干扰。

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    O2O网站

    O2O还有其它模式的有B2B.B2C.C2C。...的成分,也包含O2O以外的东西,完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少,美乐乐家居网算是比较典型的例证。...同城购是电子商务O2O(Online To Offline)模式的创新平台和大规模的应用平台,随着O2O模式的逐渐成熟和广泛应用,本地化电子商务必将成为电商服务争夺战的决胜之地。...对同城购来说,O2O模式可带来大规模高黏度的消费群体,进而能争取到更多的商家资源。 O2O模式作为线下商务与互联网结合的新模式,解决了传统行业的 电子商务化问题。...因此,团购让O2O模式发挥了淋漓尽致的效果。但团购是低折扣的临时性促销,甚至商家并没有真正参与到 电子商务运营中来,还不能说是完全的O2O模式。

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    O0 O1 O2 O3优化原理

    为了加快代码执行的效率,很多OJ平台都会自动开启O2优化。 在这里我们讲讲到底是怎么优化的。 O0优化 #pragma GCC optimize(0) 1、把变量分配到寄存器。...O1优化 #pragma GCC optimize(1) 包含O0的各种优化功能,并增加了: 1、在变量赋值时,将数值直接赋给变量而不是给出变量的地址。 2、去掉没有用的变量和表达式。...O2优化 #pragma GCC optimize(2) 包含O1的各种优化功能,并增加了: 1、去掉全局通用的子表达式。 2、去掉全局没有用的分配变量和表达式。 3、化解循环。...当只用-O选项时优化器自动进行-O2优化。 O3优化 #pragma GCC optimize(3) 包含O2的各种优化功能,并增加了: 1、去掉未调用的函数。 2、简化返回值未使用的函数。

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    【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

    在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。...二分查找就是O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。...归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。

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    linux下的so、o、lo、a、la文件的区别

    o: 编译的目标文件 a: 静态库,其实就是把若干o文件打了个包 so: 动态链接库(共享库) lo: 使用libtool编译出的目标文件,其实就是在o文件中添加了一些信息 la: 使用libtool编译出的库文件...当编译过程到link阶段的时候,如果有下面的命令: $libtool –mode=link gcc -o myprog -rpath /usr/lib –L/usr/lib –la libtool会到/...比如上面那个例子, $libtool –mode=link gcc -o myprog -rpath /usr/lib –L/usr/lib –la 如果liba.so不是使用libtool工具生成的,...$ unicore32-Linux-gcc –o myprog /usr/lib/liba.so \ -Wl,–rpath-link -Wl,/home/UNITY_float/install/usr/...libtool中有一个变量“hardcode_libdir_flag_spec”,该变量本来是传递“-rpath”选项的,但我们可以修改它,添加我们需要的路径,传递给unicore32-linux-gcc

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    【拓展】O2O大解析

    都开始搞O2O这一块儿,直接使得O2O这个词红得发紫了。 ?...然而相信很多人知道O2O很流行很“高大上”,但是它到底是个什么,却不了解,关于O2O,百度百科是这这样说的: O2O即Online To Offline(在线离线/线上到线下),是指将线下的商务机会与互联网结合...O2O的概念非常广泛,只要产业链中既可涉及到线上,又可涉及到线下,就可通称为O2O。主流商业管理课程如MBA、CEO必读12篇及EMBA等均对O2O这种新型的商业模式有所介绍及关注。...2013年O2O进入高速发展阶段,开始了本地化及移动设备的整合,于是O2P商业模式横空出世,成为O2O模式的本地化分支。 ? 看完这些,你可能还是不懂,那么老九君在给各位细分为以下4点: 1....O2O相对于C2B,两者的差异在于O2O的标准在C端,C2B的标准是在B端。

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