「java进程调度」java进程调度报告
本篇文章给大家谈谈java进程调度，以及java进程调度报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、）用C语言（或其它语言，如Java）编程实现对N个进程采用某种进程调度算法（如动态优先权调度
- 2、如何让java更好的利用多cpu?
- 3、Java的进程调度是由虚拟机完成的吗？还是由操作系统本身完成？
- 4、Kubernetes 内存管理及调度
- 5、java如何实现操作系统进程调度试验
）用C语言（或其它语言，如Java）编程实现对N个进程采用某种进程调度算法（如动态优先权调度
公众：类PrivilegeProcess {
公共静态无效的主要（字串[] args）{
MyQueue的MyQueue的新MyQueue的（）;/ /声明队列
印刷电路板[PCB = {新的PCB（001 ，8,1），新的PCB（002,7,9），新的PCB（003,3,8），新的PCB（004,1,7），新的PCB（005,7,4）};
PCB段=新的PCB（）;
（INT I = 0; pcb.length; + +）{/ /初始化先进行排序，选择排序这里使用的是高优先级的一线队
（J =我; pcb.length; J + +）{
（PCB [I]。特权PCB [J]。特权）{
段= PCB [1];
PCB [I] = PCB [J];
PCB [J] =段;
}
}
}
体系。通过out.println（“入队后第一时间的进程的顺序：”）;
（INT I = 0; pcb.length; + +）{
的System.out调用println（第一次入队＃程序名称：“+ PCB [我]。名称+ totaltime：”+ PCB [I]。totaltime +“的”特权“+ PCB [我]。特权）; }
（）;
myqueue.start（PCB）;
}
}
类MyQueue的{
INT指数= 0;
PCB [] PC =新的PCB [5];
PCB [] PC1 =新的PCB [4];
PCB温度=新的PCB（） BR /公共无效排队（PCB工艺）{/ /排队算法
（指数== 5）{
（“出界！”）;
返回
}
PC [索引] =进程;
指数+ +;
}
公共：PCB DEQUEUE（）{/ /出队算法（索引== 0）
返回空;
（INT I = 0; pc1.length; + +）{
PC1 [I] = PC [ +1];
}
指数 -
温度= PC [0];
（INT I = 0; pc1.length; + +）{ BR / PC [I] = PC1 [I];
}
回报条件;
}
公共无效启动（PCB [] PC）{/ /进程表算法
（PC [0]。isNotFinish ==真| | PC [1 isNotFinish ==真| | PC [2 isNotFinish ==真| | PC [3]。时isNotFinish ==真| | PC [4]。isNotFinish ==）{
/ / *注：| |运算符都是假的，所有的表达式结果为假，否则真
（INT I = 0; PC长度; + +）{
PC [I]。运行（这一点）; /} 的System.out.println（）;
（INT I = 0; pc.length; + +）{/ /处理每个运行一次运行的时间片的长度重新排序优先一旦
（J =我; pc.length; J + +）{
如果（PC [I]特权PC [J]。特权）{
温度= PC [I];
PC [I] = PC [J];
PC [J] =温度;
}
}
}
}
}
}
类PCB {/ /声明过程级
和int名，totaltime ，运行时特权;
布尔isNotFinish的;
公众PCB（）{
}
公开PCB（名称，诠释totaltime特权）{
this.name =的名称;/ /进程名
this.totaltime = totaltime ;/ /
this.privilege =特权;/ /总时间优先 this.runtime = 2 ;/ /时间片值是2
this.isNotFinish =真;/ /是否执行完成
（“初始值：程序名称：”+名+“totaltime：”+ totaltime +“特权”+特权）;
System.out的。调用println（）;
}
MyQueue的MQ公共无效的run（）{/ /处理的基础上实施的时间片算法
（totalTime 1）{ totaltime =运行;/ /总时间大于1，总时间=总时间 - 时间片
特权 -
（“程序名称：”+姓名+“ remaintime：“+ +”特权“+特权）; totaltime
的} else if（totaltime == 1）{
totaltime - ;/ /总时间为1时，执行时间为1
特权 -
（“程序名称：”+姓名+“remaintime：”+ totaltime +“特权”+特权）;
}其他{
isNotFinish =假;/ / 0，将isNotFinish标志设置为假
}
如果（isNotFinish ==真）{br mq.deQueue（）;
mq.enQueue（本）;
}
}
}
如何让java更好的利用多cpu?
几个意见大致如下，第一，不能，因为“进程是CPU进行调度的单位，而JVM是一个进程，于是就只能跑在一个CPU上”。第二，“进程是CPU进行调度的单位，这没错，但是OS负责将一个进程在不同的CPU上调度到另外一个CPU上，而这个进程，则是由不同的线程构成的，那么说，线程还是在不同的CPU上运行了”。我更倾向于第二种解释，于是核心问题就变成了讨论“JVM能不能够将线程安排到不同的CPU上去运行呢？”。
最终，在SUN公司授权的《Java核心技术》，第7版卷II，第8版卷I，有关于“可运行线程”中，找到如下两句话：
“今天，人们很可能有单台拥有多个CPU的计算机，但是，并发执行的进程数并不是CPU数目制约的。操作系统的时间片分配给每一个进程，给人并行处理的感觉”。
好吧，上面的这句话，并不能说明这个答案，但是当我看到下面的这句原话的时候，感觉答案就在这里了:
"在具有多个处理器的机器上，每一个处理器运行一个线程，可以有多个线程并行运行。当然，如果线程的数目多于处理器的数目，调度器依然采用时间片机制"。这句话足以用来反驳那个出问题的人了，因为他的答案本身就是错的。
尽管，尽信书不如无书，但是，还能有更好的选择么？带着这个问题，继续走下去~ Fighting~ ziwen@163.com I enjoy PM、Java、Oracle. I'm an English lover as well~ ho ho~
后记：
更详细的信息可以参见有关Java虚拟机实现的“并发”系列讲解，基本上每本关于Java虚拟机有关的书籍以及官方文档都会讲到JVM如何实现线程的几种方式。 基于系统内核，基于用户线程等等实现。JVM中的线程实现是本地化的~ 本地化的意思就是与平台有关了，尽管与平台有关，但是线程调度，仍旧是最佳高效的方式，有资料曾说过：线程的创建销毁与调度的开销是进程的三十分之一。
Java的进程调度是由虚拟机完成的吗？还是由操作系统本身完成？
进程是操作系统的概念吧。java只是一个进程啊。
虚拟机调用操作系统来完成的，线程启动为start方法，调用一个native
的start0方法，你看看源码就知道了。不同操作系统实现线程的方式是不同的
希望能解决你的问题！
Kubernetes 内存管理及调度
为了使Kubernetes（K8s）能够可靠地为您的应用程序分配运行时所需的资源，并充分利用计算机资源，您应该明确指定容器运行所需要的资源要求。当前，您可以为两种类型的容器资源（内存和CPU）设置两种限制，即requests和limits。我们会在后面详细说明这两种限制需求的含义以及Docker容器运行时内存的含义。
定义Pod时，可以为内存和CPU指定两类资源限制要求：requests和limits：
Requests 是K8s的概念，主要会影响K8s中容器的调度：会根据 Requests 的值决定将Pod放置在那个node上，因此会影响容器的调度 。 Limits 表示容器可用的资源的上限，因此会影响容器的实际运行。若容器的资源使用超出了limits的限制会导致节流，或者在最坏的情况下会导致容器被终止。
您可能会问为什么要将limits的值设置的高于requests。如果您的应用程序的内存占用空间非常固定，则没有必要这样做，而且一般情况下也不建议将内存的limits值设置的比requests的值大。如果使用CPU，则有可能在其他容器的CPU不繁忙的情况下，使用limits和requests之间的资源部分，从而可以更加有效的利用CPU资源。 Burstable QoS类（下面会详细说明）允许潜在地更有效地利用计算机资源，但具有更大的不可预测性-例如，与CPU绑定的应用程序的响应延迟可能会受到位于同一个node上的其他容器的影响。如果您还不熟悉K8s，一开始最好通过将requests和limits的值设置为相同从而使用Guaranteed QoS类开始，关于Qos的分类，参考 这里 。
内存在这里到底意味着什么？简而言之，它代表了容器的总驻留集大小（RSS）和page cache。在纯Docker中，此数字通常还包含了swap，但是在K8s中，我们会禁用swap。
RSS是进程使用的RAM数量。对于Java进程，这可以包括多个区域，包括native heap/非heap区域，线程stack和native的内存分配。 RSS受JVM线程配置、线程数和应用程序的影响。
page cache是用于缓存磁盘中的数据块的RAM区域。出于性能原因，所有I / O通常都通过此cache执行。每当您的程序从文件中读取或写入文件时，都可以期望将相关的数据块缓存在此处。您读取或写入的文件越多，要求就越高。请注意，内核会将可用的备用内存用于page cache，但是如果其他地方需要，它将回收page cache-这意味着如果没有足够的内存，程序的性能可能会受到影响（取决于其对page cache的性能依赖）。这里有一个潜在的问题-Docker的overlayfs存储驱动启用了page cache共享，这意味着在同一个node上的多个containers访问同一文件时，会共享该文件对应的page cache（考虑使用index或其他共享的内容）。 Docker 文档 指出：
计算page cache所占据的内存大小非常复杂。如果不同control groups中的两个进程都读取同一文件（最终依赖于磁盘上的相同块），则会将内存开销在多个control groups之间进行分配。但这也意味着当一个cgroup终止时，它可能会增加另一个cgroup的内存使用量，因为它们不再为这些内存中的pages而分配内存。
…因此请注意， 每个容器的page cache使用情况可能会有所不同 ，具体取决于与同一节点上运行的其他容器共享哪些文件。
内存的limits值在K8s中被认为是不可压缩的，这意味着它不能被限流。如果您的容器存在内存压力，内核将积极删除page cache条目以满足需求，并且最终可能会因为Linux内存不足（OOM）而被杀死。由于K8s禁用了swap（通过将memory-swappiness = 0传递给Docker），因此一旦内存错误配置，容器将会无法启动。
参考：
java如何实现操作系统进程调度试验
可以的，想必你是个学生，而且正在学习的是操作系统这门课程。我想你们老师只是会教你们操作系统这门课程，会教你们先来先服务，时间片轮流这几种进程调度的方法。如果你上课听懂了，那么你要做的是熟悉这个思想，而不是真的要去实现操作系统级别的进程调度（这对于一个学生来说很有难度，当然天才除外）。
所以目的明确，办事的方法不一样，你只要熟悉JAVA进程编程这一块，你就可以动手开始写了，你可以用JAVA带的进程类thread,因为你的目的是为了熟悉进程调度算法，而不是如何去创建一个进程（创建JAVA为你封装好了）。至于如何实现这些调度算法就靠你自己写了。
也许看到这里，你会觉得我一点有用的代码都没贴出来，原因很简单：我没时间写这种代码（多进程编程一直是编程的难点，特别是资源的共享这一块）。第2，成果是要自己争取，别人不会给你最终的答案，最多给你指个方向（出来工作这么久，没人给过现成的，能跑的代码。给个方向就已经非常感激别人了，很多时候，别人理都赖的理你）。
关于java进程调度和java进程调度报告的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。