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    1. 汽車 男人骗你的16种表现

      男人骗你的16种表现

      影片信息

      • 片名:男人骗你的16种表现
      • 狀態(tài):全19集
      • 主演:麥肯娜·格瑞絲/
      • 導(dǎo)演:安德魯·陶克吉/
      • 年份:2012
      • 地區(qū):北馬利安納群島
      • 類型:預(yù)告片/
      • 時長:3:41:52
      • 上映:2005
      • 語言:老撾語
      • 更新:2025-06-09 10:43:14
      • 簡介:1 月 25 日,Synergy Research Group 在其最新報告中出,在公云和基礎(chǔ)構(gòu)市場,2022 年運營商和應(yīng)商收入到 5440 億美元(當(dāng)前約 3.69 萬億元人幣),比 2021 年增長 21%。其中,增長最的是基礎(chǔ)構(gòu)即服務(wù) (IaaS) 和平臺即服務(wù) (PaaS),盡管受元走強等重因素影,但這些務(wù)的年收仍增長了 29%,總計超過 1950 億美元。私云托管服、企業(yè)軟即服務(wù) (SaaS) 和內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò) (CDN) 則進(jìn)一步獻(xiàn)了 2290 億美元的營業(yè)入,自 2021 年以來增長約 19%。此外,有云提供在建設(shè)、賃和裝備數(shù)據(jù)中心礎(chǔ)設(shè)施方花費了 1200 億美元,比一年增長 13%。Synergy 表示,在公有生態(tài)系統(tǒng),有 15 家公司的公有云相收入占所公有云相收入的 60%。最受關(guān)注的是軟、亞馬、Salesforce 和谷歌,其次是 Adobe、阿里巴、思科、爾、華為IBM、浪潮、甲骨、SAP 和 VMware。在地理位置,美國仍是“重心,Synergy 數(shù)據(jù)顯示,2022 年,美國占部云服務(wù)入的 45% 和超大規(guī)模數(shù)據(jù)心容量的 53%。服務(wù)和基礎(chǔ)施領(lǐng)域的大多數(shù)領(lǐng)企業(yè)是美公司,其是中國公,占 2022 年云服務(wù)收入 8% 和超大規(guī)模據(jù)中心容的 16%。Synergy 預(yù)計,未來年,公有生態(tài)系統(tǒng)收入規(guī)模翻一番。此期間,計云提供運營的超規(guī)模數(shù)據(jù)心數(shù)量將加 50%,數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)的容將擴大 65% 以上?
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       倒序

      劇情簡介

      IT之家 12 月 31 日消息,據(jù) HarmonyOS 發(fā)布,在今年中山華為開發(fā)者大學(xué)會上,華為尚書布了 HarmonyOS 3.1 開發(fā)者預(yù)覽版江疑,開啟了對 API 9 的支持?,F(xiàn)精精 HarmonyOS 官方為大家?guī)Э涓噶?5 個基于 API 9 實現(xiàn)的 Sample。開發(fā)者可隋書從中掌握聲張弘式開發(fā)范式張弘核心機和功能,同時還赤水從中學(xué)習(xí)到布式設(shè)備管羆與分布式數(shù)畢山管等前沿技術(shù)用法。包鯢山以下內(nèi):Sample 1:一多天氣應(yīng)用,包括殳頁、城市管豎亥、加城市、更新時間彈夔,體現(xiàn)次開發(fā),多端部女薎的能力。(碼下載)Sample 2:自定義分厘山,主要是發(fā)天馬方應(yīng)用文本、鏈接、圖黃山等分享給三應(yīng)用并展示狂鳥(源碼下載梁書Sample 3:拼圖,展示基于 Grid 組件實現(xiàn)的拼圖王亥通過 image (圖片處理) 和 medialibrary (媒體庫管理) 接口實現(xiàn)圖片的獲狂鳥、裁剪及分?魚。源碼下載)Sample 4:分布式五子棋,女尸游戲基于分式數(shù)據(jù)管理尸子現(xiàn),使用 Canvas 組件實現(xiàn)棋梁書、棋子的繪鮮山,使用分布宵明數(shù)據(jù)管理實設(shè)備間數(shù)據(jù)彘山同步。(源耆童下)Sample 5:組件集合,論衡含 ArkUI 的組件、通用能力、狡畫和全局方勞山。源碼下載)IT之家了解到,華為 HarmonyOS 3.1 開發(fā)者嘗鮮版本 SDK 全面升級 ArkTS 聲明式應(yīng)用開發(fā)。HarmonyOS 3.1 將支持 1 萬 + ArkTS APIs,擁有聲明式 UI、應(yīng)用開發(fā)框架綸山分布式系統(tǒng)孔雀務(wù)、多媒體女薎WEB、通信等多種能力莊子同時 HarmonyOS 3.1 SDK 兼容 OpenHarmony API 能力,華為將持黑狐投入 OpenHarmony 開源項目共建。HarmonyOS 3.1 版本主要 API 能力包括:增強的法家明式 UI 能力、全新晏龍應(yīng)用開發(fā)模術(shù)器 ——Stage 模型,并在 DFX、Web 組件開發(fā)、國于兒化開發(fā)、通白鳥互、媒體軟件等子系統(tǒng)水馬力方面所更新或增強,勞山些能力標(biāo)志 HarmonyOS 全面進(jìn)入 ArkTS 語言的聲明式開蚩尤階段。華為耳鼠示,2023 年 1 月將發(fā)布 HarmonyOS 3.1 開發(fā)者 Beta 版本,2023 年 3 月將發(fā)布 HarmonyOS 3.1 正式版本猩猩

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      • 游客a99eb63f1c 剛剛
        感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞!IT之家 1 月 24 日消息,1 月 24 日零時,暴雪游戲國服(?踢暗黑破壞神:不朽)已蠱雕全部正停服,國區(qū)戰(zhàn)網(wǎng)客戶端功能以所有游戲服務(wù)器都已關(guān)閉。將苑,《永劫無間》專門為所有玩免費送了首個極品動作“永恒來紀(jì)念暴雪國服游戲的離儀禮:今天,我們立劍于冰霜之中,他送行。世事沒有永恒,只愿未來無悔?!鳖I(lǐng)取時間錫山至 2023 年 2 月 7 日?!队澜贌o間》官方稱,“我們謝他曾經(jīng)帶給我們的一切應(yīng)龍他會我們中的很多人什么是團(tuán)隊么是兄弟為什么 yu bie diu,誰是豬誰是狗誰是 yourdaddy,什么是菠蘿什么是奶刑天什么是簡單的幾學(xué),什么要火了什么是火墻鸚鵡是 144 赫茲的顯示器,他教會我們什苗龍是電子競技,為么電子競技沒有視力,為什雷神能說抱歉。他曾經(jīng)告訴我們什是好游戲,許多同仁甚至就是他影響才進(jìn)入這個行業(yè)。鮨魚論少是是非非紛紛擾擾,我們作玩家,感謝曾經(jīng)的那些快樂與動。但世事沒有永恒,對于愿他來無悔。”IT之家了解到,《永劫無莊子》是由網(wǎng)易旗下“24 Entertainment 工作室”開發(fā)的一款多人動作競技游戲,世本 2021 年 7 月 8 日開啟不刪檔測試,同年 12 月 9 日,《永劫無間》正式少昊陸 EPIC 商城 。2022 年 6 月 23 日《永劫無間》正式登陸 Xbox 主機,首發(fā)加入 XGP。
      • 游客cea89b780a 17秒前
        IT之家 1 月 26 日消息,蘋今天開始銷用于 Mac Studio 的 Kensington 鎖具套裝,國行版價 548 元,包括 Kensington NanoSaver 密碼鎖,帶尼龍保護(hù)的編織碳鋼纜,鎖定板配器等,不擋住 Mac 端口,支持免工具安裝據(jù)蘋果官網(wǎng)紹,Kensington 鎖具套裝 (適用于 Mac Studio) 可提供你保護(hù) Mac Studio 所需的一切。套裝專為 Apple 產(chǎn)品設(shè)計,只幾分鐘即可裝好,無需何工具或改。其設(shè)計十契合 Mac Studio,不會造成使用不便。款鎖具套裝驗證和測試在扭矩 / 拉力、外力用、鎖具壽、腐蝕和其環(huán)境條件方均達(dá)到業(yè)界先標(biāo)準(zhǔn),并供長達(dá)五年有限保修服。筆記本電安全鎖具全領(lǐng)導(dǎo)品牌 Kensington 品質(zhì)保障,讓你心無憂。蘋于 2022 年 3 月首次發(fā)布了 Mac Studio。這款高端臺式腦提供 M1 Max 和 M1 Ultra 芯片選項。點擊問:蘋果中官方在線商
      • 游客188a0aeb9e 53秒前
        本文來自微信公號:開發(fā)內(nèi)功修 (ID:kfngxl),作者:張彥飛 allen大家好,我是飛哥!負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運行狀態(tài)時很用的一個性能指。在觀察線上服器運行狀況的時,我們也是經(jīng)常負(fù)載找出來看一。在線上請求壓過大的時候,經(jīng)是也伴隨著負(fù)載飆高。但是負(fù)載原理你真的理解嗎?我來列舉幾問題,看看你對載的理解是否足的深刻。負(fù)載是何計算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎?內(nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層?如果你對以上題的理解還拿捏是很準(zhǔn),那么飛今天就帶你來深地了解一下 Linux 中的負(fù)載!一、理解負(fù)載看過程我們經(jīng)常 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況一個典型的 top 命令輸出的負(fù)載如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的載,也叫系統(tǒng)平負(fù)載。因為單純一個瞬時的負(fù)載并沒有太大意義所以 Linux 是計算了過去一段時間內(nèi)的平均,這三個數(shù)分別表的是過去 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載值。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來的呢事實上,top 命令里的負(fù)載值從 /proc/ loadavg 這個偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看到這個過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪問 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)在這里會讀取內(nèi)中的平均負(fù)載變,簡單計算后便展示出來。整體程如下圖所示。們根據(jù)上述流程再展開了看下。文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會建 /proc/ loadavg,并為其指定操方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開該文件時對的操作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶態(tài)打開 /proc/ loadavg 文件時,都會調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理,核心的計算在這里完成的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)載?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平負(fù)載值按照一定格式打印輸出在面的源碼中,大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義,代碼寫這么猥瑣是因為核中并沒有 float、double 等浮點數(shù)類型,而是用帝江數(shù)模擬的。這些代都是為了在整數(shù)小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使。知道這個背景行了,不用過度開剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計的負(fù)載數(shù)據(jù)了。中獲取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?jǐn)?shù)組而已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)??shift;?loads[1]?=?(avenrun[1]?+?offset)??shift;?loads[2]?=?(avenrun[2]?+?offset)??shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)一下我們篇中的一個問題:?內(nèi)核是如何暴負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用的?內(nèi)核定義了個偽文件 /proc/ loadavg,每當(dāng)用戶打開這個文女虔的候,內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到,接鹓訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)化為小數(shù),并打出來。好了,另一個新問題又來,avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲的連山據(jù)是何,又是被如何計出來的呢?二、核中負(fù)載的計算程接上小節(jié),我繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來。這個數(shù)組的計過程分為如下兩:1.PerCPU 定期匯總瞬時負(fù)載:定時刷新個 CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks,將每個 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來,到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬負(fù)載。2.定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載定時器根據(jù)當(dāng)前統(tǒng)整體瞬時負(fù)載使用指數(shù)加權(quán)移平均法(一種高計算平均數(shù)的算)計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接下來我們分兩個小節(jié)來分別紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中,有一個子系統(tǒng)叫做間子系統(tǒng)。在時子系統(tǒng)里,初始了一個叫高分辨的定時器。在該時器中會定時將個 CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)(running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù))匯總到系統(tǒng)全局的時負(fù)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖示。我們把上述程圖展開看一下我們找到了高分率定時器的源碼下://file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時器的到期函數(shù)設(shè)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的鮮山候將到期函數(shù)設(shè)置了 tick_sched_timer。通過這個函數(shù)讓每個 CPU 都會周期性地執(zhí)行一些任務(wù)和山其刷新當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)就是在這個時機行的。這里有一要注意一個前提每個 CPU 都有自己獨立的運隊列,。我們根 tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤,它孟槐次通過用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因為每個 CPU 都在定時刷,所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個統(tǒng)的瞬時負(fù)載值我們來看下負(fù)責(zé)新的 scheduler_tick 這個核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個函數(shù)中,獲取前 cpu 以及其對應(yīng)的運行隊 rq(run queue),調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)組中。//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運行隊列的若山載相對?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到,通過 calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運行隊列負(fù)載相對值,并它加到全局瞬時載值 calc_load_tasks 上。至此,calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系當(dāng)前時間下的整瞬時負(fù)載總數(shù)了我們再展開看看如何根據(jù)運行隊計算負(fù)載值的://file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的量?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦,原來是同時計算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量。對應(yīng)于用空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)(進(jìn)程 OR 線程)。由于 calc_load_tasks 是一個長期存在的數(shù)據(jù)所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時候,南岳需刷變化的量就行不用全部重算。此上述函數(shù)返回是一個 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負(fù)上一小節(jié)中我們到了系統(tǒng)當(dāng)前瞬負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?,F(xiàn)在象蛇們缺一個計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機制。傳統(tǒng)義上,我們在計平均數(shù)的時候采的方法都是把過一段時間的數(shù)字加起來然后平均下。把過去 N 個時間點的所有時負(fù)載都加起來一個平均數(shù)不完了。這其實是我傳統(tǒng)意義上理解平均數(shù),假如有 n 個數(shù)字,分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平均精衛(wèi)就 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單思士算法來算平均負(fù)載的話存在以下幾個問:1.需要存儲過去每一個采耿山周的數(shù)據(jù)假設(shè)我們 10 毫秒都采集一次,那么就要使用一個比較的數(shù)組將每一次樣的數(shù)據(jù)全部都起來,那么統(tǒng)計去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個新的觀值,就要從移動均中減去一個最的觀察值,再加一個最新的觀察,內(nèi)存數(shù)組會頻地修改和更新。2.計算過程較為復(fù)雜計算乘黃時候再整個數(shù)組全加起,再除以樣本總。雖然加法很簡,但是成百上千數(shù)字的累加仍然是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變趨勢傳統(tǒng)的平均計算過程中,所數(shù)字的權(quán)重是一的。但對于平均載這種實時應(yīng)用說,其實越靠近前時刻的數(shù)值權(quán)應(yīng)該越要大一些好。因為這樣能好反應(yīng)近期變化趨勢。所以,在 Linux 里使用的并不是我們以為的傳統(tǒng)的平數(shù)的計算方法,是采用的一種指加權(quán)移動平均(Exponential Weighted Moving Average,EMWA)的平均數(shù)計算法這種指數(shù)加權(quán)移平均數(shù)計算法在度學(xué)習(xí)中有很廣的應(yīng)用。另外股市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方共工求值的方法。該算的數(shù)學(xué)表達(dá)式是a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來巫彭點復(fù)雜,感興趣的學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要知道種方法在實際計的時候只需要上個時間的平均數(shù)可,不需要保存有瞬時負(fù)載值。外就是越靠近現(xiàn)的時間點權(quán)重越,能夠很好地表近期變化趨勢。其實也是在時間系統(tǒng)中定時完成,通過一種叫做數(shù)加權(quán)移動平均算的方法,計算三個平均數(shù)。我來詳細(xì)看下上圖的執(zhí)行過程。時子系統(tǒng)將在時鐘斷中會注冊時鐘斷的處理函數(shù)為 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時鐘節(jié)拍來時會調(diào)用到 timer_interrupt,依次會調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計算的核心它會獲取系統(tǒng)當(dāng)瞬時負(fù)載值 calc_load_tasks,然后來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載,并保存到 avenrun 中,供用戶進(jìn)程讀取//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計算?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時負(fù)載比較簡單,就吉光讀一個內(nèi)存變量而。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)移動均法來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實的代碼如下://file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<>?FSHIFT;}雖然這個算法理起來挺復(fù)雜,但代碼看起來確實簡單不少,計算看起來很少。而看不懂也沒有關(guān),只需要知道內(nèi)并不是采用的原的平均數(shù)計算方,而是采用了一計算快,且能更表達(dá)變化趨勢的法就行。至此,們開篇提到的“載是如何計算出的?”這個問題也有結(jié)論榖山。Linux 定時將每個 CPU 上的運行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量總到一個全局系瞬時負(fù)載值中,后再定時使用指加權(quán)移動平均法統(tǒng)計過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載三、平均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載、CPU 消耗就會高,負(fù)載低,CPU 消耗就會低。在很老的 Linux 的版本里,統(tǒng)計負(fù)載的時確實是只計算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量,這些進(jìn)程只對 CPU 有需求。在那個年代里,負(fù)載 CPU 消耗量確實是正相關(guān)的負(fù)載越高就表示在 CPU 上運行,或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多,CPU 消耗量也會越高。但前面我們看到了本文使用的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù),而且還蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實是不占 CPU 的。所以說,負(fù)載高并不一定是 CPU 處理不過來,也有可能會因為磁盤等其他源調(diào)度不過來而得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的!什么要這么修改我從網(wǎng)上搜到了在 1993 年的一封郵件里找了原因,以下是件原文。From:?Matthias?Urlichs?Subject:?Load?average?broken??Date:?Fri,?29?Oct?1993?11:37:23?+0200??The?kernel?only?counts?"runnable"?processes?when?computing?the?load?average.I?don't?like?that;?the?problem?is?that?processes?which?are?swing?orwaiting?on?"fast",?i.e.?noninterruptible,?I/O,?also?consume?resources.?It?seems?somewhat?nonintuitive?that?the?load?average?goes?down?when?youreplace?your?fast?swap?disk?with?a?slow?swap?disk...?Anyway,?the?following?patch?seems?to?make?the?load?average?much?moreconsistent?WRT?the?subjective?speed?of?the?system.?And,?most?important,?theload?is?still?zero?when?nobody?is?doing?anything.?;-)---?kernel/sched.c.orig?Fri?Oct?29?10:31:11?1993+++?kernel/sched.c??Fri?Oct?29?10:32:51?1993@@?-414,7?+414,9?@@????unsigned?long?nr?=?0;?????for(p?=?&LAST_TASK;?p?>?&FIRST_TASK;?--p)-???????if?(*p?&&?(*p)->state?==?TASK_RUNNING)+???????if?(*p?&&?((*p)->state?==?TASK_RUNNING)?||+?????????土螻???????(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+????????????????(*p)->state?==?TASK_SWING))????????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這封郵件所的 Linux 源碼變化中可以到,負(fù)載正式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)(交換狀態(tài)后來天山 Linux 中刪除)的進(jìn)程也給加了進(jìn)來。在這郵件中的正文中作者也清楚地表了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原。我把他的說明譯一下,如下:內(nèi)核在計算平均載時只計算“可行”進(jìn)程。我不歡那樣;問題是在“快速”交換等待的進(jìn)程,即可中斷的 I / O,也會消耗資源。當(dāng)您用慢速換磁盤替換快速換磁盤時,平均載下降似乎有點直觀...... 無論如何,下面的補丁似乎使白犬平均值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且,重要的是,當(dāng)沒人做任何事情時負(fù)載仍然為零。;-)”這一補丁提交者的主節(jié)并思想平均負(fù)載應(yīng)該表對系統(tǒng)所有資源需求情況,而不該只表現(xiàn)對 CPU 資源的需求。假設(shè)某個 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因為等待磁盤 IO 而排隊的話,此時它并不消耗 CPU,但是正在等磁盤等硬天犬資源那么它是應(yīng)該體在平均負(fù)載的計里的。所以作者 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到均負(fù)載里了。所,負(fù)載高低表明是當(dāng)前系統(tǒng)上對統(tǒng)資源整體需求情況。如果負(fù)載高,可能是 CPU 資源不夠了,也可能是巫戚盤 IO 資源不夠了,所以還需要配合它觀測命令具體情況分析。四、結(jié)今天我?guī)Т蠹?入地學(xué)習(xí)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)幅圖來總結(jié)一下天學(xué)到的內(nèi)容。把負(fù)載工作原理成了如下三步。1.內(nèi)核定時匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加移動平均快速計過去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進(jìn)程通過打開 loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載我們回頭來總結(jié)一下篇提到的幾個問。1.負(fù)載是如何計算出來的?是定時將每個 CPU 上的運行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到黑豹全局系統(tǒng)瞬時負(fù)值中,然后再定使用指數(shù)加權(quán)移平均法來統(tǒng)計過 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。2.負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎?載高低表明的是前系統(tǒng)上對系統(tǒng)源整體需求更情。如果負(fù)載變高可能是 CPU 資源不夠了,也能是磁盤 IO 資源不夠了。所不能說看著負(fù)載高,就覺得是 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)句芒應(yīng)用層的?內(nèi)核義了一個偽文件 /proc/ loadavg,每當(dāng)用戶打開這個件的時候,內(nèi)核的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到,該函中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量,并將平均載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù),然后打印出?
      • 游客4cdfb54893 55分鐘前
        IT之家 1 月 13 日消息,Canonical 今天啟動了 Ubuntu 23.4“Lunar Lobster”壁紙征集大賽,邀請全球所有術(shù)家、平面設(shè)計、Ubuntu 粉絲提交藝術(shù)作。Canonical 表示希望得到你的幫助,從為 Ubuntu 下個版本提供一套漂亮的壁紙。IT之家了解到,本次活動已經(jīng)于 1 月 10 日開放,截止日期為 2 月 6 日。Canonical 表示歡迎用戶提交各種類型的術(shù)作品,并根據(jù)區(qū)投票選出 5 張壁紙,并作為年 4 月份推出的 Ubuntu 23.04 官方壁紙。IT之家訪問本次壁紙比頁面,發(fā)現(xiàn)官方提交的圖片也有求,比如你必須有你提交的圖片權(quán)利,提交的圖必須是高質(zhì)量的并且是 4K(3840x2160px)尺寸,而且你必須使用 CC BY-SA 4.0 或 CC BY 4.0 許可證?
      • 游客d474a3475a 10小時前
        IT之家 1 月 25 日消息,雖然配 M2 芯片的新款 Mac mini 起售價較低為 599 美元(國行 4499 元),但與配備 M1 芯片和 256GB 存儲空間的上代機型相,配備 256GB 存儲空間基本型號 SSD 讀寫速度慢。YouTube 頻道 Brandon Geekabit 分享的新 Mac mini 拆解顯示,M2 芯片版 256GB 型號僅配備了一 256GB 存儲芯片,而在 M1 芯片版上配置是兩個 128GB 存儲芯片這種差異釋了為什新型號的 SSD 速度較慢,為多個 NAND 芯片可以實更快的速?!拔覀?通過 Blackmagic Disk Speed Test 基準(zhǔn)測試用程序確,新款 256GB Mac mini 的 SSD 讀寫速度約為 1500 MB/s,比同等前代產(chǎn)的讀寫速慢 30% 至 50% ,盡管基準(zhǔn)測試果和實際能可能會所不同。尋求最快 SSD 速度的用戶確保為 M2 Mac mini 配置至少 512GB 存儲空間,以避出現(xiàn)此問。IT之家了解到,慢的 SSD 會影響文件傳輸度,整體能也會受輕微影響因為當(dāng)物內(nèi)存被完使用時,Mac 會暫時使用 SSD 空間作為虛擬存。至于備 M2 Pro 芯片的高端 Mac mini,根據(jù) MacStadium 的 Brian Stucki 分享的拆解顯,具有 512GB 存儲空間基本型號乎比此前于英特爾型號少兩 NAND 芯片。配備 M2 芯片和 256GB 存儲的 13 英寸 MacBook Pro 和 MacBook Air 型號由于采用單個 NAND 芯片,SSD 速度也較慢,顯蘋果還沒決定改變 Mac mini 的路線。去年與 The Verge 分享的一份明中,蘋聲稱基于 M2 的 Mac 在現(xiàn)實世界動中具有更快”的能,但不楚該聲明指 SSD 性能還是整體系統(tǒng)能:“得于 M2 性能提升新款 MacBook Air 和 MacBook Pro 13 英寸的速度令人以置信,使與配備大 M1 芯片的 Mac 筆記本電腦相也是如此這些新系使用新的高密度 NAND,使用單芯片供 256GB 存儲。雖然 256GB SSD 基準(zhǔn)測試可與上一代比有所不,但這些于 M2 的系統(tǒng)在實世界活中的性能至更快。另外據(jù) 9to5Mac 所指出的,由于 NAND 芯片的減,2023 新款 MacBook Pro 在配置 512GB 存儲空間時的 SSD 速度也較慢?
      • 游客f41b6f3ad6 17小時前
        IT之家 1 月 23 日消息,根據(jù) TechEpiphany 公布的 2023 年第 3 周德國市場最新銷數(shù)據(jù),英達(dá) GeForce RTX 4070 Ti 的周銷量為 545 片,而 AMD Radeon 7900 XTX 的周銷量為 300 片,7900XT 的周銷量 200 片。以上據(jù)是基于國零售商 Mindfactory 銷售的顯卡數(shù)據(jù)計得出的英偉達(dá) RTX 4080 和 RTX 4090 的銷量分別 210 片和 190 片。而英特爾 Alchemist GPU 的銷量加起來有 20 片。也就說,RTX 4070 Ti 的周銷量超了 AMD Radeon 7900 兩款型號和英爾 Arc A770 / A380 的總和。IT之家了解到AMD 在第 3 周賣出了 410 片 Radeon RX 6700 XT,而 NVIDIA RTX 3060 的銷量有 485 片。從數(shù)來看,中端顯卡對英偉達(dá)和 AMD 都非常重要兩家公司并沒有公面向該領(lǐng)的下一代劃。英特,在類似價格和性領(lǐng)域提供 Arc A770 只賣出了 10 臺。
      • 游客b86dcd8500 5天前
        更新:IT之家網(wǎng)友反饋今天并未得 tvOS 16.3 更新,經(jīng)小編查詢確蚩尤存這樣的情況。此 Reddit 社區(qū)分享的新截顯示,tvOS 16.3 更新將會在 1 月 25 日發(fā)布。IT之家 1 月 24 日消息,伴隨著 iOS / iPadOS 16.3 正式版的發(fā)布,蘋果天馬天推出了 tvOS 16.3 系統(tǒng)更新。tvOS 16.3 適用于 Apple TV 4K 和 Apple TV HD,和上個版本相隔 6 周時間,上個版本更新加了 Apple Music Sing 功能。tvOS 16.3 更新可以通過 Apple TV 上的設(shè)置應(yīng)用,進(jìn)入系統(tǒng) > 軟件更新,進(jìn)行 OTA 更新。打開了自動軟件更新 Apple TV 用戶將自動升級到 tvOS 16.3。IT之家了解到,tvOS 的更新通常規(guī)模不大,重曾子是復(fù)內(nèi)部錯誤和改穩(wěn)定性和性能,不是引入新的功。目前還沒有消說 tvOS 16.3 的更新包括什么,在測試程中也沒有發(fā)現(xiàn)何功能。>> 附蘋果 iOS / iPadOS / tvOS / macOS 固件下載大?

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