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電視劇 BEN10终极异形:宇宙破坏下载机电二级建造师

影片信息

片名：BEN10终极异形:宇宙破坏下载机电二级建造师
狀態(tài)：更新至1集
主演：蟲蟲/
導(dǎo)演：喬什·提克爾/
年份：2007
地區(qū)：玻利維亞
類型：男孩/
時(shí)長(zhǎng)：4:34:53
上映：1996
語言：敘利亞語
更新：2025-06-12 10:57:36
簡(jiǎn)介：本文來自微信公眾號(hào)：開內(nèi)功修煉（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(yùn)行狀態(tài)時(shí)很常用的一個(gè)性能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)行狀況的時(shí)，我們也是經(jīng)常把負(fù)載找來看一看。在線上請(qǐng)求壓過大的時(shí)候，經(jīng)常是也伴著負(fù)載的飆高。但是負(fù)載原理你真的理解了嗎？我列舉幾個(gè)問題，看看你對(duì)載的理解是否足夠的深刻負(fù)載是如何計(jì)算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？?jī)?nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？如果對(duì)以上問題的理解還拿捏是很準(zhǔn)，那么飛哥今天就你來深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載查看過程我們經(jīng)常 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個(gè)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 就是我們常說的負(fù)載，也叫系統(tǒng)平負(fù)載。因?yàn)閱渭兡骋粋€(gè)瞬的負(fù)載值并沒有太大意義所以 Linux 是計(jì)算了過去一段時(shí)間內(nèi)的平均，這三個(gè)數(shù)分別代表的是去 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(shí)上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個(gè)偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到這個(gè)過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪問 /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，在這里會(huì)讀取內(nèi)核中的平負(fù)載變量，簡(jiǎn)單計(jì)算后便展示出來。整體流程如下所示。我們根據(jù)上述流程再展開了看下。偽文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會(huì)創(chuàng)建 /proc/ loadavg，并為其指定操作方法 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(shí)對(duì)應(yīng)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(shí)，都會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計(jì)算是在這里成的。//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。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平均負(fù)載值按照一定的格式打輸出在上面的源碼中，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?yàn)閮?nèi)核中并有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)來模擬的。這些代都是為了在整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知道這個(gè)背景行了，不用過度展開剖析這樣用戶通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計(jì)的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中獲取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個(gè)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)一下我們開篇中的一個(gè)問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)給應(yīng)用層的？?jī)?nèi)核定義了個(gè)偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個(gè)文件的時(shí)候，內(nèi)中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，接著訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并打印出來。了，另外一個(gè)新問題又來，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是何，又是被如何計(jì)算出來的？二、內(nèi)核中負(fù)載的計(jì)算程接上小節(jié)，我們繼續(xù)查 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來源。這個(gè)組的計(jì)算過程分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載：定時(shí)刷新個(gè) CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個(gè) CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來，得到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載：定時(shí)器根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)整體時(shí)負(fù)載，使用指數(shù)加權(quán)移平均法（一種高效計(jì)算平數(shù)的算法）計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接下來我們分成兩個(gè)小來分別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個(gè)子系統(tǒng)叫做時(shí)間子系。在時(shí)間子系統(tǒng)里，初始了一個(gè)叫高分辨率的定時(shí)。在該定時(shí)器中會(huì)定時(shí)將個(gè) 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)全局的瞬時(shí)負(fù)載量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所示。我們把上述程圖展開看一下，我們找了高分辨率定時(shí)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(shí)器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時(shí)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時(shí)候，將到期數(shù)設(shè)置成了 tick_sched_timer。通過這個(gè)函數(shù)讓每個(gè) CPU 都會(huì)周期性地執(zhí)行一些任務(wù)。其中刷新當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)就是在這個(gè)時(shí)機(jī)進(jìn)行的。里有一點(diǎn)要注意一個(gè)前提每個(gè) CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì)列，。我們根 tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次通過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個(gè)系統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)載值。我們來下負(fù)責(zé)刷新的 scheduler_tick 這個(gè)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(gè)函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對(duì)應(yīng)的運(yùn)行隊(duì)列 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(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)負(fù)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(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值，并它加到全局瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)下的整體瞬時(shí)負(fù)載總數(shù)了我們?cè)僬归_看看是如何根運(yùn)行隊(duì)列計(jì)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(shí)計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。應(yīng)于用戶空間中的 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(gè)長(zhǎng)期存在的數(shù)據(jù)。所以在新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要刷變化量就行，不用全部重算。此上述函數(shù)返回的是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小中我們找到了系統(tǒng)當(dāng)前瞬負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程。現(xiàn)在我們還缺一個(gè)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。傳統(tǒng)義上，我們?cè)谟?jì)算平均數(shù)時(shí)候采取的方法都是把過一段時(shí)間的數(shù)字都加起來后平均一下。把過去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載加起來取一個(gè)平均數(shù)不完了。這其實(shí)是我們傳統(tǒng)意上理解的平均數(shù)，假如有 n 個(gè)數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集合的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡(jiǎn)單的算法來計(jì)算平均載的話，存在以下幾個(gè)問：1.需要存儲(chǔ)過去每一個(gè)采樣周期的數(shù)據(jù)假設(shè)我們 10 毫秒都采集一次，那么就需要使用一個(gè)比較的數(shù)組將每一次采樣的數(shù)全部都存起來，那么統(tǒng)計(jì)去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個(gè)數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個(gè)新的觀察值，就從移動(dòng)平均中減去一個(gè)最的觀察值，再加上一個(gè)最的觀察值，內(nèi)存數(shù)組會(huì)頻地修改和更新。2.計(jì)算過程較為復(fù)雜計(jì)算的時(shí)候再整個(gè)數(shù)組全加起來，再除樣本總數(shù)。雖然加法很簡(jiǎn)，但是成百上千個(gè)數(shù)字的加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢(shì)傳的平均數(shù)計(jì)算過程中，所數(shù)字的權(quán)重是一樣的。但于平均負(fù)載這種實(shí)時(shí)應(yīng)用說，其實(shí)越靠近當(dāng)前時(shí)刻數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要大一些好。因?yàn)檫@樣能更好反應(yīng)期變化的趨勢(shì)。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳統(tǒng)的平數(shù)的計(jì)算方法，而是采用一種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。這種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)算法在深度學(xué)習(xí)中有很廣的應(yīng)用。另外股票市場(chǎng)里 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的方。該算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式是a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理解起來有點(diǎn)復(fù)雜，感興趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法實(shí)際計(jì)算的時(shí)候只需要上個(gè)時(shí)間的平均數(shù)即可，不要保存所有瞬時(shí)負(fù)載值。外就是越靠近現(xiàn)在的時(shí)間權(quán)重越高，能夠很好地表近期變化趨勢(shì)。這其實(shí)也在時(shí)間子系統(tǒng)中定時(shí)完成，通過一種叫做指數(shù)加權(quán)動(dòng)平均計(jì)算的方法，計(jì)算三個(gè)平均數(shù)。我們來詳細(xì)下上圖中的執(zhí)行過程。時(shí)子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中斷中會(huì)冊(cè)時(shí)鐘中斷的處理函數(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(shí)鐘節(jié)拍到來時(shí)會(huì)調(diào)用到 timer_interrupt，依次會(huì)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(jì)算的核心。它會(huì)獲取系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)值 calc_load_tasks，然后來計(jì)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(shí)負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計(jì)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(shí)負(fù)載比較簡(jiǎn)單，就是讀取一個(gè)內(nèi)存變量而。在 calc_load 中就是采用了我們前面說的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實(shí)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(gè)算法理解起來挺復(fù)雜，但是代碼看來確實(shí)要簡(jiǎn)單不少，計(jì)算看起來很少。而且看不懂沒有關(guān)系，只需要知道內(nèi)并不是采用的原始的平均計(jì)算方法，而是采用了一計(jì)算快，且能更好表達(dá)變趨勢(shì)的算法就行。至此，們開篇提到的“負(fù)載是如計(jì)算出來的?”這個(gè)問題也有結(jié)論了。Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個(gè)全局系瞬時(shí)負(fù)載值中，然后再定使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法統(tǒng)計(jì)過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、平負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)都將平均載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載高、CPU 消耗就會(huì)高，負(fù)載低，CPU 消耗就會(huì)低。在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計(jì)負(fù)載的時(shí)候確實(shí)是計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只對(duì) CPU 有需求。在那個(gè)年代里，負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。負(fù)載越高就表示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會(huì)越高。但是前面我們看到了，本文使的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)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(huì)是因?yàn)榇?等其他資源調(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！為什么要么修改。我從網(wǎng)上搜到了在 1993 年的一封郵件里找到了原因，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)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_SWING))????????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個(gè)修改是在 1993 年就引入了。在這封郵件所的 Linux 源碼變化中可以看到，負(fù)載正式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)（交換狀態(tài)后來從 Linux 中刪除）的進(jìn)程也給添加了進(jìn)來。在這郵件中的正文中，作者也楚地表達(dá)了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。我把的說明翻譯一下，如下：內(nèi)核在計(jì)算平均負(fù)載時(shí)只算“可運(yùn)行”進(jìn)程。我不歡那樣；問題是正在“快”交換或等待的進(jìn)程，即可中斷的 I / O，也會(huì)消耗資源。當(dāng)您用慢速換磁盤替換快速交換磁盤，平均負(fù)載下降似乎有點(diǎn)直觀...... 無論如何，下面的補(bǔ)丁似乎使負(fù)平均值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且，重要的是，當(dāng)沒有人做任事情時(shí)，負(fù)載仍然為零。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要宋史想是平均負(fù)載應(yīng)該表對(duì)系統(tǒng)所有資源的需求情，而不應(yīng)該只表現(xiàn)對(duì) CPU 資源的需求。假設(shè)某個(gè) TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因?yàn)榈却疟P IO 而排隊(duì)的話，此時(shí)它并不消蓐收 CPU，但是正在等磁盤等硬件資源。那么它應(yīng)該體現(xiàn)在平均負(fù)載的計(jì)里的。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載里了。所，負(fù)載高低表明的是當(dāng)前統(tǒng)上對(duì)系統(tǒng)資源整體需求情況。如果負(fù)載變高，可是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了，所以還需要配合它觀測(cè)命令具體分情況分。四、總結(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)一幅青鴍來總結(jié)一下今天學(xué)到內(nèi)容。我把負(fù)載工作原理成了如下三步。1.內(nèi)核定時(shí)匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均快速計(jì)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)一下開篇提到幾個(gè)問題。1.負(fù)載是如何計(jì)算出來的?是定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個(gè)全局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)值中，然后再定時(shí)使用指加權(quán)移動(dòng)平均法來統(tǒng)計(jì)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？負(fù)載高低表明的是當(dāng)前系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)資源整體需求更情。如果負(fù)載變高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不能說看著負(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)據(jù)給應(yīng)用層？?jī)?nèi)核定義了一個(gè)偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個(gè)文件大禹時(shí)候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，該函數(shù)中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù)，然后打印出來?

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劇情簡(jiǎn)介

企鵝影視出品，改編自施定柔的同名都市言情小說，講述了兩個(gè)素不相識(shí)的女生在一輛長(zhǎng)途大巴上相遇，閔慧對(duì)自己只字不提，好奇的蘇田卻覺察到她的心事，并為此獻(xiàn)出了生命，為了填補(bǔ)內(nèi)心的虧欠，閔慧決定替代蘇田去見男主辛旗，不料卻陷入到一段尷尬的情緣。

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游客86750927ff 剛剛

感謝IT之家網(wǎng)友 caoyong 的線索投遞！IT之家 1 月 18 日消息，據(jù)IT之家網(wǎng)友投稿，QQ 音樂手機(jī)?App?在推出 12.0 大版本后，目前正在內(nèi)測(cè) 12.0.5 版本，新增刷“短劇”功能。更讙內(nèi)容：歌曲播放器」贊賞入口全上線，快來支持你喜歡的藏原創(chuàng)作品吧！「短劇」新上線，來“有聲 tab-短劇入口”，精品爽劇視頻想刷就大鵹。IT之家了解到，QQ 12.0 大版本于 2022 年底推出，新版本全面提升音質(zhì)音，官方稱「Hi-Res 無損品質(zhì)」對(duì)標(biāo)業(yè)界國(guó)際天花板”；首創(chuàng)「臻品母」技術(shù)，首期可體驗(yàn) 50 萬曲“母帶級(jí)”音樂品質(zhì)。此外領(lǐng)胡「杜比全景聲」略合作再升級(jí)，匹配更多放設(shè)備；首創(chuàng)「耳鳴舒緩功能，為用戶的耳朵定制性化音樂療愈方案，滿足同用戶對(duì)音質(zhì)體驗(yàn)需求?

67507 31757 回復(fù) 舉報(bào)
游客d1f47d82af 37秒前

IT之家 1 月 20 日消息，據(jù)烽火信官方消，2023 年 1 月，中國(guó)信研究院合烽火通成功實(shí)現(xiàn) 400Gbit / s DWDM 系統(tǒng)現(xiàn)網(wǎng) 3820km 超長(zhǎng)距實(shí)時(shí)輸，傳輸量達(dá)到 16Tbit / s，大幅刷新網(wǎng) 400Gbit / s DWDM 系統(tǒng)行業(yè)傳紀(jì)錄，標(biāo)著骨干 400Gbit / s DWDM 系統(tǒng)向規(guī)模商用邁重要一步IT之家了解到，本傳輸驗(yàn)證于中國(guó)電廣州 — 上海 — 廣州 3820km 全 G.654.E 陸地干線纜，僅通 EDFA 光放大實(shí)現(xiàn)一跳直。據(jù)介紹新一代 400Gbit / s 商用設(shè)備采用業(yè)界量產(chǎn)的最波特率（107GBaud）線路模塊，結(jié)高增益 SD-FEC 技術(shù)、奈奎斯特子波及概率座圖整形術(shù)，較上代 400Gbit / s 系統(tǒng)傳輸性提升 2dB。在 C 波段 4.8THz 的譜寬內(nèi)，劃分 118.75GHz 通道間隔，現(xiàn)了 40 波道的 16Tbit / s 超大容量傳輸，同該系統(tǒng)支 C﹢L 波段，可現(xiàn) 80×400Gbit / s 的 32Tbit / s 超大傳輸量?

10464 64321 回復(fù) 舉報(bào)
游客7695792772 54秒前

IT之家 1 月 18 日消息，國(guó)新辦今日舉行 2022 年工業(yè)和信息化發(fā)展情況新聞發(fā)布宣山。工業(yè)和信息化部耳鼠工師、新聞發(fā)言人田玉龍表示跂踵能源汽車是全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型級(jí)的主要方向，目前各國(guó)發(fā)展比較快，也是減排的重要選擇2022 年是我國(guó)新能源汽車發(fā)展黑狐一個(gè)豐收年，主要光山現(xiàn)以下幾個(gè)方面。一是市場(chǎng)規(guī)居暨球領(lǐng)先。全年新能源汽車產(chǎn)銷別完成了 705.8 萬輛和 688.7 萬輛，同比分別增長(zhǎng)了 96.9% 和 93.4%，連續(xù) 8 年保持全球第一；對(duì)于能源汽車新車的銷朱蛾到汽車新車總銷量的 25.6%。這個(gè)數(shù)據(jù)還是很喜人的，新能源汽山經(jīng)發(fā)展勢(shì)頭還是非常屏蓬的。二是關(guān)鍵技術(shù)有效突破。產(chǎn)動(dòng)力電池單體能量密度達(dá)到 300 瓦時(shí) / 公斤，處于國(guó)際領(lǐng)先鹿蜀平。驅(qū)動(dòng)電機(jī)的峰功率密度超過 4.8 千瓦 / 公斤，最高轉(zhuǎn)速達(dá)到 1.6 萬轉(zhuǎn) / 分鐘，這些指標(biāo)表明我們的關(guān)鍵組服山部件水平到了大幅提升。特別鹓在激光達(dá)、人工智能芯片、智思女座艙方面，技術(shù)也得到了較大?鳥破達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平。三是將苑競(jìng)爭(zhēng)力大幅提升。2022 年自主品牌新能源乘淫梁車國(guó)內(nèi)市銷售占比達(dá)到了 79.9%，同比提升 5.4 個(gè)百分點(diǎn)；新能源汽車出口 67.9 萬輛，同比增長(zhǎng) 1.2 倍。全球新能源汽車銷常羲排名前 10 的企業(yè)集團(tuán)中我國(guó)占了 3 席，動(dòng)力電池裝機(jī)量前 10 的企業(yè)中我國(guó)占 6 席，競(jìng)爭(zhēng)力和品牌效堵山逐步顯現(xiàn)出來。是配套設(shè)施環(huán)境日益優(yōu)化。截 2022 年底，全國(guó)累計(jì)建成充蜚樁 521 萬臺(tái)、換電站 1973 座，其中 2022 年新增充電樁 259.3 萬個(gè)、換電站 675 座，充換電基礎(chǔ)設(shè)施建魃速度明加快。同時(shí)累計(jì)建立動(dòng)蟜電池收服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)超過 1 萬個(gè)，基本實(shí)現(xiàn)就近回女丑。IT之家了解到，田玉龍指出，我國(guó)歸藏能源車當(dāng)前已經(jīng)進(jìn)入全面市場(chǎng)丙山展，保持了快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。后比翼要從這幾個(gè)方面進(jìn)一步加強(qiáng)。是加強(qiáng)政策供給。會(huì)同有關(guān)部建立新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)制，加強(qiáng)央地協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，特別推動(dòng)落實(shí)車購(gòu)稅、柘山船稅、牌等有關(guān)支持政策。編前山好汽車業(yè)綠色發(fā)展路線圖，修陸吾發(fā)布雙積分”管理辦法，適時(shí)鯢山展能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入試點(diǎn)工作。菌狗保障穩(wěn)定運(yùn)行。進(jìn)一步研究和確新能源汽車后續(xù)的支持政策推進(jìn)換電模式應(yīng)用和燃料電池車示范，特別是啟動(dòng)公共領(lǐng)域輛全面電動(dòng)化先行環(huán)狗城市試點(diǎn)進(jìn)一步強(qiáng)化質(zhì)量品牌大禹設(shè)，穩(wěn)消費(fèi)市場(chǎng)。三是支持融貊國(guó)創(chuàng)新發(fā)揮龍頭企業(yè)和國(guó)家制造將苑創(chuàng)中心作用，促進(jìn)大中小企業(yè)役采發(fā)展，加快新體系電池、車規(guī)芯片，以及車用操作系統(tǒng)等新術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，推進(jìn)“路云”一體化發(fā)展，推動(dòng)新能汽車和能源、交通精精信息通信領(lǐng)域融合創(chuàng)新發(fā)展。狪狪是優(yōu)化展環(huán)境。嚴(yán)格生產(chǎn)準(zhǔn)入易傳理，強(qiáng)對(duì)投資的指導(dǎo)，避免低灌山平復(fù)建設(shè)。統(tǒng)籌利用國(guó)內(nèi)外資鸀鳥發(fā)和布局，保障好關(guān)鍵原材料零部件的供應(yīng)。加快制定動(dòng)力池回收利用管理辦法，健全回利用體系。繼續(xù)大力推進(jìn)充電基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，宋史斷提高使便利性，更好地為新諸犍源汽車展提供一個(gè)優(yōu)良的設(shè)施鹿蜀環(huán)境

33496 50966 回復(fù) 舉報(bào)
游客bf22398298 19分鐘前

IT之家 1 月 11 日消息，深圳中軟國(guó)際有噓公（簡(jiǎn)稱“中軟國(guó)際”）推出電子哨兵終端近期順利通過 OpenAtom OpenHarmony（簡(jiǎn)稱“OpenHarmony”）3.1 Release 版本兼容性測(cè)評(píng)，獲頒 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品兼容性證書。電子哨兵是一種集身份信息識(shí)別及管理、測(cè)溫預(yù)警、通行等功能的一體滑魚能硬件設(shè)備，通過人臉識(shí)別二維碼掃描或身份證讀取，快速進(jìn)行通行人員的身份驗(yàn)、實(shí)時(shí)體溫測(cè)量等工作，記通行信息，保障通行安全。子哨兵憑借“無人值守”、快速識(shí)別”、“高效通行”特性，在智慧城市、智慧社、智慧校園、智慧辦公等場(chǎng)下的智能化人員管理等方面揮作用。IT之家了解到，中軟國(guó)際電子哨兵終端外殼衡山全鋁合金噴砂氧化工藝打造成，具備防水、防塵、防腐特性。內(nèi)置基于 KaihongOS 的瑞芯微 RK3568 AI 智能芯片，8 英寸高亮 ISP 液晶觸摸屏、雙目 200W 高清攝像頭，結(jié)合第三方人臉識(shí)庫，可實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別、二維識(shí)別、刷身份證、體溫檢測(cè)功能；還能聯(lián)動(dòng)閘機(jī)，廣泛用于園區(qū)門禁、員工考勤首山能安檢等相關(guān)場(chǎng)景?；?KaihongOS 六大核心技術(shù)能力，中軟國(guó)駁電子哨終端采用微內(nèi)核架構(gòu)，重塑端設(shè)備可信安全、降低硬件銷、延長(zhǎng)設(shè)備壽命，比傳統(tǒng)子哨兵更加節(jié)能環(huán)保；通過布式軟總線，電子哨兵可以門禁閘機(jī)、攝像頭、報(bào)警器通行及預(yù)警設(shè)備實(shí)現(xiàn)無感連，邊緣智慧組網(wǎng)形成“超級(jí)兵”；通行信息、身份信旄牛數(shù)據(jù)同步云端，微內(nèi)核可信行環(huán)境，信息安全級(jí)別從普 2 + 級(jí)躍升到 5 + 級(jí)，有效保護(hù)隱私數(shù)據(jù)，充分保障人、設(shè)獂、數(shù)據(jù)間安互信。2022 年開始 OpenHarmony 著力于消費(fèi)類設(shè)備、商用設(shè)備和業(yè)設(shè)備的量產(chǎn)商用，致力于建面向個(gè)人消費(fèi)、交通、工等領(lǐng)域的智能終端生態(tài)?

59662 61123 回復(fù) 舉報(bào)
游客9fcdbaed7d 18小時(shí)前

感謝IT之家網(wǎng)友肖戰(zhàn)割割、論圈主任superSSS 的線索投遞IT之家 1 月 13 日消息，型號(hào)為 LNA-AL00 和 MNA-AL00 的兩款華新機(jī)近日過電信設(shè)進(jìn)網(wǎng)許可根據(jù)之前料的代號(hào)蒙娜麗莎，預(yù)計(jì)就華為 P60 和 P60 Pro 兩款旗艦新機(jī)，備顯示為TD-LTE 數(shù)字移動(dòng)電話機(jī)，意味著支持 5G。此外，號(hào)為 ALT-AL00 的華為新機(jī)也一入網(wǎng)，目尚不清楚體型號(hào)，樣為 4G 手機(jī)。之前供應(yīng)鏈消息稱，為今年將出兩款旗，一個(gè)是 P60，而另外一個(gè) Mate 60。前者預(yù)計(jì)在年 3 月份前后發(fā)，后者會(huì) 9 月份左右。IT之家了解，有消息，華為 P60 旗艦系列搭載通驍龍 8+ 芯片。▲ 華為 P50 Pro數(shù)碼博主?@數(shù)碼閑聊站透露，華為 P60 系列將采用 IMX789 和 IMX888 兩顆新大底主攝，中 IMX888 有望為首發(fā)兩顆傳感均為 5000 萬像素，擁有 1/1.4 的旗艦規(guī)格，而且機(jī)還將采可變光圈計(jì)。值得提的是，IMX789 傳感器已經(jīng)應(yīng)用于加 9 Pro，原生是 52Mp 1/1.35" 規(guī)格，但加為了成設(shè)計(jì)裁為 48Mp，而華為這也是裁切的大小。上還流出疑似是華 P60 系列的手殼，圖片示該機(jī)采了非常獨(dú)的三攝布，不確定真，大家看就好?

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游客6e5a15c384 49小時(shí)前

有一種速度叫中國(guó)速儀禮，一種效率是中國(guó)效率。這年，中國(guó)速度一次次驚艷界。如果要列舉中國(guó)速度“名場(chǎng)面”，可謂俯拾即。中國(guó)速度展現(xiàn)了中陳書經(jīng)社會(huì)發(fā)展的日新月異，展了綜合國(guó)力和民族自信的日俱增。提到中國(guó)速度，得不提到一個(gè)人 —— 蘇炳添?！霸诤眠\(yùn)的時(shí)候把住，努力沖上去。運(yùn)氣差時(shí)候咬緊牙，努力撐過去。這是蘇炳添在個(gè)人景山博介中的一句話，熟悉或了蘇炳添的人對(duì)這句話一定有體會(huì)，他能夠一次次突極限，創(chuàng)造歷史絕非偶然回看蘇炳添的運(yùn)動(dòng)生孰湖，難發(fā)現(xiàn)他的成功之路并非帆風(fēng)順，但憑借對(duì)速度的求與執(zhí)著，讓他最終跑在所有人前面。提到中國(guó)速，就必須提到一家企延 —— 中國(guó)移動(dòng)。自 2019 年 5G 正式商用以來，中國(guó)移動(dòng)加快建設(shè)“息高速”，創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)鴟信高鐵”，努力構(gòu)筑“創(chuàng)新地”，在 5G 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及科技創(chuàng)新、信息通堵山服、經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)智化變革、業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展等方面加速前、全面領(lǐng)先，為網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)、數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)建交出了一份亮麗答卷管子蘇添展現(xiàn)的中國(guó)速度，體現(xiàn) 9 秒 83 的橫空出世，聚焦在一次次挑陸山自極限：東京奧運(yùn)會(huì)男子 100 米預(yù)賽，蘇炳添強(qiáng)勢(shì)晉鴸鳥，他自信回頭的那一，仿佛王者歸來。隔天進(jìn)的半決賽，蘇炳添一騎絕，跑出了 9 秒 83 新的亞洲紀(jì)錄。成績(jī)出現(xiàn)那一刻，蘇炳添在終點(diǎn)肆吶喊，這聲聲吶喊不噓是人情感的宣泄，更凝聚了國(guó)幾代短跑人的夢(mèng)想。中移動(dòng)展現(xiàn)的中國(guó)速度，維則更加豐富：從“3G 突破”“4G 并跑”，到今天的“5G 領(lǐng)跑”，中國(guó)移動(dòng)以不懈努力羆使命擔(dān)，矢志不渝的用自主創(chuàng)新動(dòng)產(chǎn)業(yè)突破。尤其是 5G 商用 3 年以來，3600 件 5G 專利，引領(lǐng) 5G 技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)體系構(gòu)建；127 萬個(gè) 5G 基站，織就一張覆蓋范圍廣、覆蓋程度深冰鑒全球最 5G 精品網(wǎng)；5.95 億 5G 套餐用戶，彰顯優(yōu)質(zhì)服務(wù)的良好口戲器；1.6 萬個(gè)商用案例，推動(dòng) 5G 規(guī)模賦能百業(yè)萬企；1400 家產(chǎn)業(yè)合作伙伴，攜手打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新代協(xié)同創(chuàng)新的新范式。無作為個(gè)人的蘇炳添，還是為集體的中國(guó)移動(dòng)，槐山們展現(xiàn)的中國(guó)速度為什么這傲人？因?yàn)榫驮谥袊?guó)速度背后，是一個(gè)不斷創(chuàng)新、進(jìn)的中國(guó)。當(dāng)中國(guó)移動(dòng)與炳添的兩種不同速度歸山互織，又會(huì)迸發(fā)出怎樣的火呢？當(dāng)中國(guó)移動(dòng)攜手蘇炳，當(dāng) 1+1 大于 2 的效應(yīng)放大，其潛力會(huì)不接近于無限呢？無論如何正是“速度”的內(nèi)因，讓者做出了激情澎湃的選擇中國(guó)移動(dòng) X 蘇炳添，在這辭舊迎新之際舜答案終揭曉?

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游客9a21c10e0c 1天前

IT之家 1 月 20 日消息，美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商 T-Mobile 今天發(fā)布安全公告，表示公司網(wǎng)近期遭到黑客攻擊，從中取了涉及 3700 萬用戶的一些信息。T-Mobile 在公告中表示公司在檢測(cè)到安全攻擊之北史，24 小時(shí)內(nèi)關(guān)閉了訪問通道，并通過系統(tǒng)回滾（system fallbacks）措施阻止黑客訪問“最敏儵魚類型的客戶數(shù)據(jù)”。IT之家了解到，T-Mobile 于 2021 年 8 月曾遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊，涉及 5000 萬人。在當(dāng)時(shí)事件中，包括用戶身證號(hào)碼在內(nèi)的用戶個(gè)人信被竊取。而本次攻擊的影相對(duì)來說輕一些，官方在告中表示：我們目前已經(jīng)一聯(lián)系了受影響用戶。通徹底的調(diào)查我們已經(jīng)確定不良行為者使用某個(gè)應(yīng)用序接口（API）獲取了賬戶上有限的信息類型。英招的安全團(tuán)隊(duì)在發(fā)現(xiàn)這個(gè)問之后，24 小時(shí)內(nèi)關(guān)閉了訪問通道。我們的系統(tǒng)和策能夠有效阻止黑客訪問敏感類型的客戶信息。因在本次事件中，客戶的賬和財(cái)務(wù)信息應(yīng)該沒有被訪，也沒有證據(jù)表明黑客侵或破壞了 T-Mobile 的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)。T-Mobile 承認(rèn)黑客竊取了用戶的一些信息，在公中寫道：本次事件中，黑沒有訪問密碼、支付卡信、社會(huì)保險(xiǎn)號(hào)碼、政府身證號(hào)碼或其他金融賬戶信。但是黑客訪問了一些基的客戶信息（幾乎都是在銷數(shù)據(jù)庫或目錄中廣泛存的類型），包括姓名、賬地址、電子郵件、電話號(hào)、出生日期、賬戶號(hào)碼，及賬戶中的線路數(shù)和服務(wù)劃功能等信息。T-Mobile 在其網(wǎng)站上的帖子沒有透露呰鼠多少客戶受到次數(shù)據(jù)泄露的影響。然而在提交給美國(guó)證券交易委會(huì)的文件中，該公司表示該漏洞暴露了 3700 萬個(gè)賬戶的客戶信息?

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