[关键字:重复执行.重复调用.每次执行两次.执行2次] 前言: 先说一下,项目背景.由于组内某成员在用Maven搭建项目时不规范,导致项目的名称与实际访问项目名称不一致.在部署项目时,必需要配一下虚拟路径,映射到那个项目所在目录下去,才能正常访问.举个例子:项目名称叫student-web,部署到Tomcat-webapps下,本地环境正常情况下的访问url应该是: 127.0.0.1:8080/student-web 而实际访问的url需要这样: 127.0.0.1:8080/student

调度器(scheduler) 继承关系 原理介绍 Cocos2d-x调度器为游戏提供定时事件和定时调用服务.所有Node对象都知道如何调度和取消调度事件,使用调度器有几个好处: 每当Node不再可见或已从场景中移除时,调度器会停止. Cocos2d-x暂停时,调度器也会停止.当Cocos2d-x重新开始时,调度器也会自动继续启动. Cocos2d-x封装了一个供各种不同平台使用的调度器,使用此调度器你不用关心和跟踪你所设定的定时对象的销毁和停止,以及崩溃的风险. 基础用法 游戏中我们经常会随时间

继承关系 原理介绍 Cocos2d-x调度器为游戏提供定时事件和定时调用服务.所有Node对象都知道如何调度和取消调度事件,使用调度器有几个好处: 每当Node不再可见或已从场景中移除时,调度器会停止. Cocos2d-x暂停时,调度器也会停止.当Cocos2d-x重新开始时,调度器也会自动继续启动. Cocos2d-x封装了一个供各种不同平台使用的调度器,使用此调度器你不用关心和跟踪你所设定的定时对象的销毁和停止,以及崩溃的风险. 基础用法 游戏中我们经常会随时间的变化而做一些逻辑判断,如碰撞

调度器 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理.更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由. 调度流程 默认情况下,kube-scheduler 提供的默认调度器能够满足我们绝大多数的要求,我们前面和大家接触的示例也基本上用的默认的策略,都可以保证我们的 Pod 可以被分配到资源充足的节点上运行.但是在实际的线

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度

进程是操作系统虚拟出来的概念,用来组织计算机中的任务.但随着进程被赋予越来越多的任务,进程好像有了真实的生命,它从诞生就随着CPU时间执行,直到最终消失.不过,进程的生命都得到了操作系统内核的关照.就好像疲于照顾几个孩子的母亲内核必须做出决定,如何在进程间分配有限的计算资源,最终让用户获得最佳的使用体验.内核中安排进程执行的模块称为调度器(scheduler).这里将介绍调度器的工作方式. 进程状态 调度器可以切换进程状态(process state).一个Linux进程从被创建到死亡,可能会经

1. 先进先出(FIFO)调度器 先进先出调度器是Hadoop的默认调度器.就像这个名字所隐含的那样,这种调度器就是用简单按照“先到先得”的算法来调度任务的.例如,作业A和作业B被先后提交.那么在执行作业B的任务前,作业A中的所有map任务都应该已经执行完成. 配置:调度器类型的配置是在mapred-site.xml文件中,将mapred.jobtracker.taskscheduler参数设置为我们想要使用的调度器的类名,FIFO调度器的类名是org.apache.hadoop.mapred.

我们都知道windows的计划任务和linux的crontab都是用来实现一些周期性的任务和固定时间须要运行的任务. 在mysql5.1之前我们完毕数据库的周期性操作都必须借助这些操作系统实现. 在mysql5.1及其之后的版本号添加了计划任务的功能(mysql事件调度器Event Scheduler).     事件调度器是定时触发运行的.在这个角度上也能够称作是"暂时的触发器". 触发器仅仅是针对某个表产生的事件运行一些语句.而事件调度器则是在某一个(间 隔)时间运行一些语句.事件

进程是操作系统虚拟出来的概念,用来组织计算机中的任务.但随着进程被赋予越来越多的任务,进程好像有了真实的生命,它从诞生就随着CPU时间执行,直到最终消失.不过,进程的生命都得到了操作系统内核的关照.就好像疲于照顾几个孩子的母亲内核必须做出决定,如何在进程间分配有限的计算资源,最终让用户获得最佳的使用体验.内核中安排进程执行的模块称为调度器(scheduler).这里将介绍调度器的工作方式. 进程状态 调度器可以切换进程状态(process state).一个Linux进程从被创建到死亡,可能会经

最近在做一些和 NIF 有关的事情,看到 OTP 团队发布的 17 rc1 引入了一个新的特性“脏调度器”,为的是解决 NIF 运行时间过长耗死调度器的问题.本文首先简单介绍脏调度器机制的用法,然后简要分析虚拟机中的实现原理,最后讨论了一下脏调度器的局限性. 脏调度器机制的用法 了解 NIF 的同学都知道,在 Erlang 虚拟机的层面,NIF 调用是不会被抢占的,在执行 NIF 的时候调度器线程的控制权完全被 NIF 调用接管,因此除非 NIF 调用的代码主动交出控制权,否则调度器线程会一直执

goroutine是golang的一大特色,或者可以说是最大的特色吧(据我了解),这篇文章主要翻译自Morsing的[这篇博客](http://morsmachine.dk/go-scheduler),我读这篇文章的时候不只是赞叹调度器设计的精巧,而且被Unix内核设计思想的影响和辐射所震撼,感觉好多好东西都带着它的影子. 绪论(Introduction)---------------------Go 1.1最大的特色之一就是这个新的调度器,由Dmitry Vyukov贡献.新调度器让并行的Go

TVM自动调度器 随着模型大小,算子多样性和硬件异构性的不断增长,优化深度神经网络的执行速度非常困难.从计算的角度来看,深度神经网络只是张量计算的一层又一层.这些张量计算(例如matmul和conv2d)可以通过数学表达式轻松描述.在现代硬件上为其提供高性能的实现可能会非常具有挑战性.必须应用各种低级优化,利用特殊的硬件内在函数来实现高性能.建立线性代数和神经网络加速库(如CuBLAS,CuDNN,oneMKL和oneDNN)需要大量的工程工作. 如果可以编写数学表达式,将其神奇地转化为有效的代

这一片谈谈关于ucos调度器的相关知识. ucos的调度器的实现主要靠一个函数OS_Sched 该函数将调度器的行为分为了两个部分,第一是调度部分,第二是任务切换部分,如下 void  OS_Sched (void) { #if OS_CRITICAL_METHOD == 3u OS_CPU_SR  cpu_sr = 0u; #endif OS_ENTER_CRITICAL(); if (OSIntNesting == 0u) { if (OSLockNesting == 0u) { OS_Sc

我们前面提到linux有两种方法激活调度器:核心调度器和 周期调度器 一种是直接的, 比如进程打算睡眠或出于其他原因放弃CPU 另一种是通过周期性的机制, 以固定的频率运行, 不时的检测是否有必要 因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler). 他们都根据进程的优先级分配CPU时间, 因此这个过程就叫做优先调度, 我们将在本节主要讲解核心调度器的设计和优先

什么是定时调度器? 我们知道程序的运行要么是由事件触发的,而这种事件的触发源头往往是用户通过ui交互操作层层传递过来的:但是我们知道还有另外一种由机器系统时间触发的程序运行场景.大家想想是否遇到或者听过这样的使用场景: 用户操作 | --------> 程序运行 | 机器时间 机器运行资源自动定时回收.连接池管理的资源是数据库连接,连接打开后,有的可能很长时间没有使用了,而有些可能是已经因为各种因素断开连接了,这样为了销毁这些多余的活着废弃的连接,我们当然可以提供一个功能让运维管理人员来操作销毁

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairSchedu

FreeRTOS----调度器 调度器的启动流程分析 当创建完任务之后,会调用vTaskStartScheduler()函数,启动任务调度器: void vTaskStartScheduler( void ) { /* 部分代码如下: */ BaseType_t xReturn; xReturn = xTaskCreate( prvIdleTask, configIDLE_TASK_NAME, configMINIMAL_STACK_SIZE, ( void * ) NULL, portPRIV

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择.YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配空闲的Container运行并监控

前言 本节主要讲解启动调度器. 这些都是与硬件相关,所以会分两条线走:posix和cortex m3. 原文:李柱明博客:https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/16076476.html 调度器的基本概念 调度器 调度器就是使用相关的调度算法来决定当前需要执行的任务. 调度器特点: 调度器可以区分就绪态任务和挂起任务. 调度器可以选择就绪态中的一个任务,然后激活它. 不同调度器之间最大的区别就是如何分配就绪态任务间的完成时间. 嵌入式实时操作系统的核心就是调度器

概述 如果想在Spring中使用任务调度功能,除了集成调度框架Quartz这种方式,也可以使用Spring自己的调度任务框架. 使用Spring的调度框架,优点是:支持注解(@Scheduler),可以省去大量的配置. 实时触发调度任务 TaskScheduler接口 Spring3引入了TaskScheduler接口,这个接口定义了调度任务的抽象方法. TaskScheduler接口的声明: public interface TaskScheduler { ScheduledFuture<?>

非个人的全部理解,部分摘自cocos官网教程,感谢cocos官网. 在<CCScheduler.h>头文件中,定义了关于调度器的五个类:Timer,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback, TimerScriptHandler和Scheduler,Timer和Scheduler直接继承于Ref类,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback和TimerScriptHandler继承自Timer类. 先看看Timer类: