【Linux】进程5——进程优先级

1.进程优先级

1.1.什么是进程优先级

  • cpu资源分配的先后顺序,就是指进程的优先权(priority)。
  • 优先权高的进程有优先执行权利。配置进程优先权对多任务环境的linux很有用,可以改善系统性能。
  • 还可以把进程运行到指定的CPU上,这样一来,把不重要的进程安排到某个CPU,可以大大改善系统整 体性能。

1.2.为什么要进程优先级

  1. 资源是有限的,进程是多个的,注定了进程之间是竞争关系
  2. 操作系统必须保证大家是良心竞争,如果我们进程长时间得不到CPU资源,该进程的代码长时间无法得到推进——该进程的饥饿问题

如果长时间得不到CPU资源,那么这个在windows上表现为该程序长时间无响应 

2.查看系统进程

在linux或者unix系统中,用ps –l命令则会类似输出以下几个内容:

默认情况下,ps -l只会显示当前账号的进程,看不到别的终端的进程

我们ps -al就能看到别的终端的进程了

干扰信息太多了 ,我们筛选一下自己创建的myproc进程

此命令会显示当前用户下所有进程的内容。

我们很容易注意到其中的几个重要信息,有下:

  1. UID : 代表执行者的身份
  2. PID : 代表这个进程的代号
  3. PPID :代表这个进程是由哪个进程发展衍生而来的,亦即父进程的代号
  4. PRI :代表这个进程可被执行的优先级,其值越小越早被执行
  5. NI :代表这个进程的nice值

2.1.UID

我们很明显的知道了,root的UID是0,zs_108的UID是1000

2.1.PRI和NI 

  • PRI也还是比较好理解的,不就是priority嘛,即进程的优先级,或者通俗点说就是程序被CPU执行的先后顺序,此值越小进程的优先级别越高。
  • Linux的默认优先级为80。Linux的优先级是可以被修改的,范围在[60,99]。
  • NI,就是我们所要说的nice值了,其表示进程可被执行的优先级的修正数值
  • PRI值越小越快被执行,那么加入nice值后,将会使得PRI变为:PRI(new)=PRI(old)+nice
  • 这样,当nice值为负值的时候,那么该程序将会优先级值将变小,即其优先级会变高,则其越快被执行
  • 所以,调整进程优先级,在Linux下,就是调整进程nice值
  • nice其取值范围是-20至19,一共40个级别

        看完了上面的定义我们的问题就来了,在Linux中为什么调整优先级是受限制的呢?Linux为什么不能可以将[60,99]调整为[-∞,+∞]。

        那是因为如果不加限制,如果恶意将自己的优先级调整的非常高,而给其余人的优先级调整的非常低(优先级较高的进程先享受CPU的资源),那些系统开启自启动的进程也就是正常系统进程很难再享受到CPU的资源,会变得卡顿。这样的情况叫做进程饥饿。

        任何的分时操作系统在调度上都要保证较为公平的调度

 2.3.调整优先级

更改优先级的方法有挺多的,nice和renice指令是不错的选择,大家可以去百度一下

我们这里讲用top指令来更改优先级

 我们先开启两个账号

这个test的优先级是80

我们打开top

打开了之后,我们点击r——重新调整优先级

然后输入test的PID 

 按回车,接下来通过修改nice值来修改PRI

普通用户不能调优先级 

我们换root账号来重复上面的步骤,完成了

NICE值变成了-20,这个是因为他的范围限制!!!!

PRI的也是60,也是因为它的范围限制

我们此时再去调整PRI,我们把nice值设置为10,我们发现NI变成了10,但是PRI变成了90

注意:pri(old)的优先级再每一次设置时都是80,而不是前一次的优先级!!!

3.进程的调度与切换

  1. 竞争性: 系统进程数目众多,而CPU资源只有少量,甚至1个,所以进程之间是具有竞争属性的。为了高效完成任务,更合理竞争相关资源,便具有了优先级
  2. 独立性: 多进程运行,需要独享各种资源,多进程运行期间互不干扰
  3. 并行: 多个进程在多个CPU下分别,同时进行运行,这称之为并行
  4. 并发: 多个进程在一个CPU下采用进程切换的方式,在一段时间之内,让多个进程都得以推进,称之为并发

我们先来回答几个问题??

1.为什么函数返回值会被外界拿到??

        这是因为通过CPU寄存器保存了返回值

2.系统如何得治我们的进程运行到哪一行的代码了?
        通过寄存器pc,eip:记录当前进程正在执行指令的下一行指令的位置

3.寄存器的种类很多,那么这些寄存器起到什么作用?

        因为CPU里的寄存器保存的是进程相关的数据,有起到提高效率,进程高频数据被放入寄存器里 

  • 我们都知道在程序都被task_struct进行管理的,当进程需要运行时,就需要进行排队。
  • 我们也知道CPU中有个时间片的东西来控制各个进程一次在CPU中最长占用时间。
  • 当某些程序过大导致在规定的时间片内执行不完时,我们就需要切换到下一个队列中的程序。
  • 那之前的程序应该怎么办?

  CPU中存在大量的寄存器,我们在VS中调用堆栈可以看到,有一些:eds/ecs/fg/gs,eip,cr0-cr4,eax/ebx/ecx/edx,等待。这些寄存器可以帮助我们进行对这些代码数据进行记录保存,例如eip(也叫pc指针),这个寄存器可以记录我们的代码执行到了哪一部分。所以说进程在运行过程中要产生大量临时数据放在CPU的寄存器中!!!这些临时数据被我们保存在各个进程的PCB中。 后来恢复运行的时候我们寄存器只需从这里读取数据便可继续执行。

        CPU内部的所有临时数据我们叫做进程硬件的上下文。保存我们的进程上下文叫做保护上下文。在首次调度时,我们只需要将代码的起始地址放到eip中,然后逐步进行,进行时生成的临时数据被我们放到寄存器中。而二次调度时,我们只需要将上下文数据恢复到寄存器中即可!

 进程在被切换的时候的基本步骤如下:

  1. 保存上下文
  2. 恢复上下文

上图是早期进程切换源码 。

总结:所有的保存都是为了最终的恢复,所有的恢复都是为了在上一次保存的位置继续执行!!!

CPU内的寄存器只有一套,而寄存器内部保存的数据可以有多套。所以虽然寄存器数据放在了一个共享的CPU中,但是所有的数据其实都是被私有的!!

4.内核进程调度队列

上图是Linux2.6内核中进程队列的数据结构,之间关系也已经给大家画出来。在这里我们只看红框和蓝框对应的部分。

首先我们来看queue[140],真正的类型:task_struct* queue[40]。他其实是一个指针数组,里面存放的是task_struct指针,那为什么是140个呢?前0~99我们不用,因为0~99中我们存放的时实时操作,剩下的100~130一共40个刚好对应的是我们上文所提到的优先级的范围差值,正好在每一个数组中可以存放相同优先级的task_struct。这就好比一个C++中的哈希桶结构。

当我们执行进程时,我们就从优先级最高的开始依次往下执行。但是有些队列是为空的,我们需要依次进行扫描判断吗?这就要出现第二个数据int bitmap[5]。 一个int4个字节,32bit,那么这个数组就是32*5 = 160比特位。所以比特位的位置表示哪一个队列,比特位的内容表示这个队列是否为空!就是所谓的位图算法。

我们可以注意到蓝框与红框的内容是一样的,为了避免进程的饥饿问题,Linux操作系统就想出了以对策:

 我们可以看到上图中有一个array结构体数组,他里面存放了蓝框与红框的内容,蓝框中的queue被称为活跃队列,红框中被称为过期队列。当活跃队列中的进程开始被cpu进行调度时,后来的进程就不能在放入到活跃队列中去,而是放到过期队列中。直到活跃队列中的进程全部执行完毕后,再将活跃队列与过期队列进行交换,交换时只需要改变指针变量的内容即可。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/693648.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

爬虫可以不必自己写,使用ChatGPT编写抓取电影评论数据脚本

经常去新华书店看看有没有什么新书上架,还是更新挺及时的,可以反映新的技术趋势。这不,最近就看到了这本《巧用 ChatGPT 快速搞定数据分析》,作者是个大牛,第一次看到prompt可以这么写,得写这么长&#xff…

ipynb转markdown的简单方法

在线转换 推荐在线转换,拖进去后下载就行,简单易操作。 Convert Jupyter notebook to GitHub-Flavored Markdown for free on AlldocsThe free text converter for all your documents.https://alldocs.app/convert-jupyter-notebook-to-markdown vsc…

【C51】DIY电子音乐贺卡:C51单片机项目设计与实现

文章目录 前言:1. 要求:2. 实现效果:3. 准备工作:4. 编写代码:5. 导出bmp格式图片总结: 前言: 在当今数字化时代,电子贺卡以其独特的互动性和个性化特点,成为人们表达情…

Data Mining2 复习笔记6 - Optimization Hyperparameter Tuning

6. Optimization & Hyperparameter Tuning Why Hyperparameter Tuning? Many learning algorithms for classification, regression, … Many of those have hyperparameters: k and distance function for k nearest neighbors, splitting and pruning options in decis…

软件游戏d3dcompiler_47.dll缺失怎么办,多种有效的解决方法分享

在计算机使用过程中,我们可能会遇到各种软件错误提示,其中之一就是“d3dcompiler47.dll缺失”。这个错误提示可能会影响到我们的正常使用,甚至导致某些软件无法运行。那么,d3dcompiler47.dll缺失究竟会造成哪些问题呢?…

看似不同的事情,却是相同的坑

目录 一、背景二、过程1.遭遇战-微盘股的下杀2.不失为一件好事3.一切向后看吧,最近的学习感受4.该有的心境 三、总结 一、背景 也在一点点改变,期间势必要经历流血的过程;所谓无疯狂不成长,积极的心态去应对,去总结总…

R语言数据探索和分析22-使用随机森林和聚类算法探索和预测健康状况

一、研究背景 在两个实验中,使用了一组综合性的生物统计数据来探索和预测健康状况(特别是疾病的发生)。实验的核心在于应用高级数据分析技术,具体包括随机森林分类和聚类分析,来洞察和预测个体的健康状况。首先&#…

专业学习|南开大学《随机过程》学习笔记(一)

(1)有哪些经典的关于基本随机过程的书籍推荐? 对于想要系统学习基本随机过程的学生来说,可以参考Sheldon M.Rose编著的经典著作《随机过程》。该书涉及的内容也比较宽泛。但并不局限于单个细节论证。 此外,萨缪尔科林(…

SpringAOP 常见应用场景

文章目录 SpringAOP1 概念2 常见应用场景3 AOP的几种通知类型分别有什么常见的应用场景4 AOP实现 性能监控4.1 首先,定义一个切面类,用于实现性能监控逻辑:4.2 定义自定义注解4.3 注解修饰监控的方法 5 AOP实现 API调用统计5.1 定义切面类&am…

连续状态方程的离散化例子

连续状态方程的离散化 在控制系统中,连续状态方程的离散化是一个重要的步骤,用于将连续时间系统转换为离散时间系统,以便在数字控制器中实现。这通常涉及将连续时间的微分方程转换为离散时间的差分方程。常用的离散化方法 前向欧拉法(Forward Euler)简单易实现,但精度较…

在Anaconda中安装keras-contrib库

文章目录 1. 有git2. 无git2.1 步骤12.2 步骤22.3 步骤3 1. 有git 如果环境里有git,直接运行以下命令: pip install githttps://www.github.com/farizrahman4u/keras-contrib.git2. 无git 2.1 步骤1 打开网址:https://github.com/keras-tea…

刷代码随想录有感(97):动态规划——斐波那契数列

题干&#xff1a; 代码&#xff1a; class Solution { public:int fib(int n) {if(n < 1)return n;vector<int> dp(n 1);dp[0] 0;dp[1] 1;for(int i 2; i < n; i){dp[i] dp[i - 1] dp[i - 2];}return dp[n];} }; 动态规划五部曲&#xff1a; 1.dp数组的定…

【数据结构】二叉树专题

前言 本篇博客我们来看一些二叉树的经典题型&#xff0c;也是对上篇博客的补充 &#x1f493; 个人主页&#xff1a;小张同学zkf ⏩ 文章专栏&#xff1a;数据结构 若有问题 评论区见&#x1f4dd; &#x1f389;欢迎大家点赞&#x1f44d;收藏⭐文章 ​ 目录 1.单值二叉树 …

鲜为人知的英伟达创始人:早早退出,身价不如黄仁勋零头

内容提要 普里姆因为婚姻纠纷等个人生活的干扰无法专注在工作上&#xff0c;在成立公司的10年后&#xff0c;也就是2003年宣布退休离开英伟达&#xff0c;并在2006年出售剩余的所有英伟达股份&#xff0c;过上不与外界联系、离群索居的生活&#xff0c;在家中鼓捣着如何“拯救…

数据结构【堆排序】

前言 在上一篇文章主要讲解了二叉树的基本概念和堆的概念以及接口的实现&#xff08;点此处跳转&#xff09; 我们简回顾下堆的基本概念&#xff1a; 1.堆分为大堆和小堆 大堆&#xff1a;父亲结点比左右孩子都大&#xff0c;根结点是最大的小堆&#xff1a;父亲结点比左右孩…

Redis系列-4 Redis集群介绍

Redis集群 Redis提供了持久化能力&#xff0c;保证了重启不会丢失数据&#xff1b;但Redis重启至完全恢复期间&#xff0c;缓存不可用。另外&#xff0c;对于高并发场景下&#xff0c;单点Redis服务器的性能不能满足吞吐量要求&#xff0c;需要进行横向扩展。此时&#xff0c;…

Java基础_Stream流

Java基础_Stream流 Stream流的简单使用Stream流的获取Stream流的中间方法Stream流的终结方法综合练习数字过滤字符串过滤并收集自定义对象过滤并收集 来源Gitee地址 Stream流的简单使用 public class StreamDemo01 {public static void main(String[] args) {/*** 创建集合添加…

【C++ | 拷贝赋值运算符函数】一文了解C++的 拷贝赋值运算符函数

&#x1f601;博客主页&#x1f601;&#xff1a;&#x1f680;https://blog.csdn.net/wkd_007&#x1f680; &#x1f911;博客内容&#x1f911;&#xff1a;&#x1f36d;嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频&#x1f36d; ⏰发布时间⏰&#xff1a;2024-06-09 1…

API接口测试工具:jmeter的安装、汉化、Jmeter桌面快捷图标和基本使用

文章目录 测试工具&#xff1a;JmeterJmeter安装和配置Jmeter汉化设置中文语言&#xff1a;永久方式设置中文语言&#xff1a;临时方式 设置Jmeter桌面快捷图标jmeter基本用法Jmeter无法保存测试问题解决 测试工具&#xff1a;Jmeter Jmeter依赖于JDK&#xff0c;所以必须确保…

kafka集成flink api编写教程

1.引入依赖&#xff08;pox.xml&#xff09; <dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.13.6</version></dependency><dependency><gro…