当前位置: 首页 > news >正文

【Linux】进程(8):Linux真正是如何调度的

大家好,我是苏貝,本篇博客带大家了解Linux进程(8):Linux真正是如何调度的,如果你觉得我写的还不错的话,可以给我一个赞👍吗,感谢❤️
在这里插入图片描述


目录

之前我们讲过,在大部分操作系统课本里面,进程的调度是将进程的pcb依次链入一个运行队列中,那Linux也是这样调度的吗?如果是这样的话,进程的优先级有什么用呢?

事实上,Linux调度不是将进程的pcb依次链入一个运行队列中。让我们来了解一下Linux是如何调度进程的

Linux系统中,每个CPU都有一个运行队列runquene
在这里插入图片描述

我们先看蓝色框框,nr_active: 总共有多少个运行状态的进程。
quene[140],它会为我们维护有140个队列的数组,它的完整结构是task_struct* queen[140]。Linux采用的是分时操作系统,在分时操作系统中,该数组只使用下标[100,139]这40个队列。你不觉得很巧合吗,Linux的优先级也有40个数字[60,99](默认的优先级是80,nice的范围是[-20,19])

下标为100的队列放的是优先级为60的进程,下标为101的队列放的是优先级为61的进程……下标为139的队列放的是优先级为99的进程(队列的下标和进程的优先级之间差40)
在这里插入图片描述

所以如果有一个优先级为60的进程,那么先加40=100,然后将进程链入下标为100的队列中,有多少进程就往后链入多少进程
在这里插入图片描述

所以如果我们想找到一个优先级为60的进程,那么直接+40=100,找到下标为100的队列,再从链入该队列的进程中一个一个往后找就可以了。可是如果我们想找一个进程,v它的优先级是80,,我们难道就要从下标为100的队列开始遍历,一直遍历到下标为120的队列才可以吗?

不需要。Linux中还为我们准备了bitmap[5],也是在蓝色框框里,它的完整结构是long bitmap[5]。为什么有5个元素呢?
在这里插入图片描述

为什么要与140比呢?不要将long理解成类型,将它理解为32个比特位,每个比特位都代表对应下标的队列中有没有链入进程,如果有,那么该比特位为1;如果没有,则为0。我们上面的图里只画了对应下标[100 ,139]的比特位。

可能有人会说了,那这不还是要遍历吗,看每一个下标对应的比特位是否为0?其实不用,我们可以32位一起查,如果bitmap[0]==0,说明前32个比特位全为0,所以对应下标的队列都没有进程。

Linux中以上述方法查找进程,它的时间复杂度几乎为O(1)

再来看红色框框,我们发现,红色和蓝色框框怎么是一样的?其实它们是同一个结构体的2个变量array[0]和array[1]

在这里插入图片描述

运行队列runquene中还有2个指针需要我们了解:active和expired。active指针默认指向array[0],expired指针默认指向array[1]。CPU在找进程的时候,不是直接访问array[0]或array[1]的quene[140]的,而是找到active指针,指针指向的是哪个,CPU就访问哪个的quene[140]。这么说,难道active指针还会变化,指向array[1]吗?是的,让我们接着往下看
在这里插入图片描述

假如此时active指针指向array[0],那么CPU调度进程时,就访问array[0]的quene[140],这时array[0]的quene[140]的队列只出不进:进程结束,就从CPU上剥离进程的pcb;时间片到了,不再链入本quene[140],而是链入另一个quene[140]对应的队列;如果有新的进程,那么也不再链入本quene[140],而是链入另一个quene[140]对应的队列
在这里插入图片描述

等到本quene[140]中没有进程了,就将active指向array[1],让empired指向array[0],CPU运行进程时,就访问array[1]的quene[140],此时它就变成了只出不进,另一个就是只进不出

在这里插入图片描述


好了,那么本篇博客就到此结束了,如果你觉得本篇博客对你有些帮助,可以给个大大的赞👍吗,感谢看到这里,我们下篇博客见❤️

相关文章:

【Linux】进程(8):Linux真正是如何调度的

大家好,我是苏貝,本篇博客带大家了解Linux进程(8):Linux真正是如何调度的,如果你觉得我写的还不错的话,可以给我一个赞👍吗,感谢❤️ 目录 之前我们讲过,在大…...

R语言探索与分析14-美国房价及其影响因素分析

一、选题背景 以多元线性回归统计模型为基础,用R语言对美国部分地区房价数据进行建模预测,进而探究提高多元回 归线性模型精度的方法。先对数据进行探索性预处理,随后设置虚拟变量并建模得出预测结果,再使用方差膨胀因子对 多重共…...

golang websocket 数据处理和返回JSON数据示例

golang中websocket数据处理和返回json数据示例, 直接上代码: // author tekintiangmail.com // golang websocket 数据处理和返回JSON数据示例, // 这个函数返回 http.HandlerFunc // 将http请求升级为websocket请求 这个需要依赖第三方包 …...

【Mac】Downie 4 for Mac(视频download工具)兼容14系统软件介绍及安装教程

前言 Downie 每周都会更新一个版本适配视频网站,如果遇到视频download不了的情况,请搜索最新版本https://mac.shuiche.cc/search/downie。 注意:Downie Mac特别版不能升级,在设置中找到更新一列,把自动更新和自动downl…...

【操作系统】进程与线程的区别及总结(非常非常重要,面试必考题,其它文章可以不看,但这篇文章最后的总结你必须要看,满满的全是干货......)

目录 一、 进程1.1 PID(进程标识符)1.2 内存指针1.3 文件描述符表1.4 状态1.5 优先级1.6 记账信息1.7 上下文 二、线程三、总结:进程和线程之间的区别(非常非常非常重要,面试必考题) 一、 进程 简单来介绍一下什么是进程&#xf…...

自动驾驶仿真(高速道路)LaneKeeping

前言 A high-level decision agent trained by deep reinforcement learning (DRL) performs quantitative interpretation of behavioral planning performed in an autonomous driving (AD) highway simulation. The framework relies on the calculation of SHAP values an…...

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

🤵‍♂️ 个人主页:艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞&#x1f4…...

分水岭算法分割和霍夫变换识别图像中的硬币

首先解释一下第一种分水岭算法: 一、分水岭算法 分水岭算法是一种基于拓扑学的图像分割技术,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它将图像视为一个拓扑表面,其中亮度值代表高度。算法的目标是通过模拟雨水从山顶流到山谷的过程&#xff0…...

什么是AVIEXP提前发货通知?

EDI(电子数据交换)报文是一种用于电子商务和供应链管理的标准化信息传输格式。AVIEXP 是一种特定类型的 EDI 报文,用于传输提前发货通知信息。 AVIEXP 报文简介 AVIEXP 是指 Advanced Shipping Notification提前发货通知报文,用…...

Python 之SQLAlchemy使用详细说明

目录 1、SQLAlchemy 1.1、ORM概述 1.2、SQLAlchemy概述 1.3、SQLAlchemy的组成部分 1.4、SQLAlchemy的使用 1.4.1、安装 1.4.2、创建数据库连接 1.4.3、执行原生SQL语句 1.4.4、映射已存在的表 1.4.5、创建表 1.4.5.1、创建表的两种方式 1、使用 Table 类直接创建表…...

就业班 第四阶段(docker) 2401--5.29 day3 Dockerfile+前后段项目若依ruoyi

通过Dockerfile创建镜像 Docker 提供了一种更便捷的方式&#xff0c;叫作 Dockerfile docker build命令用于根据给定的Dockerfile构建Docker镜像。docker build语法&#xff1a; # docker build [OPTIONS] <PATH | URL | ->1. 常用选项说明 --build-arg&#xff0c;设…...

【运维项目经历|026】Redis智能集群构建与性能优化工程

🍁博主简介: 🏅云计算领域优质创作者 🏅2022年CSDN新星计划python赛道第一名 🏅2022年CSDN原力计划优质作者 🏅阿里云ACE认证高级工程师 🏅阿里云开发者社区专家博主 💊交流社区:CSDN云计算交流社区欢迎您的加入! 目…...

Linux编程for、while循环if判断以及case语句用法

简介 语法描述if条件语句if else条件判断语句if else-if else多条件判断语句for循环执行命令while循环执行命令until直到条件为真时停止循环case ... esac多选择语句break跳出循环continue跳出当前循环 1. for 循环 for语句&#xff0c;定量循环&#xff0c;可以遍历一个列表…...

docker命令 docker ps -l (latest)命令在 Docker 中用于列出最近一次创建的容器

文章目录 12345 1 docker ps -l 命令在 Docker 中用于列出最近一次创建的容器。具体来说&#xff1a; docker ps&#xff1a;这个命令用于列出当前正在运行的容器。-l 或 --latest&#xff1a;这个选项告诉 docker ps 命令只显示最近一次创建的容器&#xff0c;不论该容器当前…...

inflight 守恒和带宽资源守恒的有效性

接着昨天的问题&#xff0c;inflight 守恒的模型一定存在稳定点吗&#xff1f;并不是。如果相互抑制强度大于自我抑制强度&#xff0c;系统也会跑飞&#xff1a; 模拟结果如下&#xff1a; 所以一定要记得 a < b。 比对前两个图和后两个图的 a&#xff0c;b 参数关系&am…...

短视频直播教学课程小程序的作用是什么

只要短视频/直播做的好&#xff0c;营收通常都不在话下&#xff0c;近些年&#xff0c;线上自媒体行业热度非常高&#xff0c;每条细分赛道都有着博主/账号&#xff0c;其各种优势条件下也吸引着其他普通人冲入。 然无论老玩家还是新玩家&#xff0c;面对平台不断变化的规则和…...

Open AI又出王炸GPT-4,目测一大波人的饭碗要碎了...

前言 在科技的惊涛骇浪中&#xff0c;每一次技术的飞跃都预示着新时代的曙光。近日&#xff0c;Open AI公司再次震撼业界&#xff0c;推出了其最新力作——GPT-4&#xff0c;这款被誉为“王炸”的语言模型&#xff0c;以其前所未有的智能水平和创造力&#xff0c;不仅在技术圈…...

8086 汇编笔记(八):转移指令的原理

一、操作符 offset 操作符offset在汇编语言中是由编译器处理的符号&#xff0c;它的功能是取得标号的偏移地址 codesg segmentstart: mov ax,offset start ;相当于 mv ax,0s: mov ax,offset s ;相当于 mv ax,3codesg endsend start 二、jmp 指令 jmp为无条件…...

win 系统 cmd 命令从私库上传,下载jar包

1. 确保maven环境变量或者maven安装无误&#xff1b; 2.私库下载 命令 mvn dependency:get -DgroupId<your_group_id> -DartifactId<your_artifact_id> -Dversion<your_version> -Dpackagingjar -Dfile<path_to_your_jar_file> -Durl<your_privat…...

dots_image 增强图像中的圆点特征

dots_image 增强图像中的圆点特征 1. dot_image 有什么用途&#xff1f;2. 点状字符的特征增强3. Halcon代码 1. dot_image 有什么用途&#xff1f; Enhance circular dots in an image. 这个算子可以增强图像中的圆点特征&#xff0c;例如下面的例子。 2. 点状字符的特征增强…...

业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

Flask RESTful 示例

目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题&#xff1a; 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先&#xff0c;我们需要创建环境&#xff0c;安装必要的依赖&#xff0c;然后…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

DeepSeek源码深度解析 × 华为仓颉语言编程精粹——从MoE架构到全场景开发生态

前言 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;深度学习与大模型技术已成为推动行业变革的核心驱动力&#xff0c;而高效、灵活的开发工具与编程语言则为技术创新提供了重要支撑。本书以两大前沿技术领域为核心&#xff0c;系统性地呈现了两部深度技术著作的精华&#xff1a;…...

软件工程教学评价

王海林老师您好。 您的《软件工程》课程成功地将宏观的理论与具体的实践相结合。上半学期的理论教学中&#xff0c;您通过丰富的实例&#xff0c;将“高内聚低耦合”、SOLID原则等抽象概念解释得十分透彻&#xff0c;让这些理论不再是停留在纸面的名词&#xff0c;而是可以指导…...

RocketMQ 客户端负载均衡机制详解及最佳实践

延伸阅读&#xff1a;&#x1f50d;「RocketMQ 中文社区」 持续更新源码解析/最佳实践&#xff0c;提供 RocketMQ 专家 AI 答疑服务 前言 本文介绍 RocketMQ 负载均衡机制&#xff0c;主要涉及负载均衡发生的时机、客户端负载均衡对消费的影响&#xff08;消息堆积/消费毛刺等…...

Async-profiler 内存采样机制解析:从原理到实现

引言 在 Java 性能调优的工具箱中&#xff0c;async-profiler 是一款备受青睐的低开销采样分析器。它不仅能分析 CPU 热点&#xff0c;还能精确追踪内存分配情况。本文将深入探讨 async-profiler 实现内存采样的多种机制&#xff0c;结合代码示例解析其工作原理。 为什么需要内…...

Nginx 事件驱动理解

在做埋点采集服务的过程中&#xff0c;主要依靠openresty加lua脚本来实现采集。高并发还是主要依靠nginx来实现。而其核心就是事件驱动/多路io复用&#xff08;epoll机制&#xff09;&#xff0c;不同的linux服务器都有对应的实现方式。 而epoll机制就是&#xff0c;应用启动的…...

android计算器代码

本次作业要求实现一个计算器应用的基础框架。以下是布局文件的核心代码&#xff1a; <LinearLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"andr…...