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大学生按摩精油下載方式:

①通過瀏覽器下載

打開“大学生按摩精油”手機(jī)瀏覽器（例如百度瀏覽器）。在搜索框中輸入您想要下載的應(yīng)用的全名，點(diǎn)擊下載鏈接【icepho.com】網(wǎng)址，下載完成后點(diǎn)擊“允許安裝”。

②使用自帶的軟件商店

打開“大学生按摩精油”的手機(jī)自帶的“軟件商店”（也叫應(yīng)用商店）。在推薦中選擇您想要下載的軟件，或者使用搜索功能找到您需要的應(yīng)用。點(diǎn)擊“安裝”即 可開始下載和安裝。

③使用下載資源

有時您可以從“”其他人那里獲取已經(jīng)下載好的應(yīng)用資源。使用類似百度網(wǎng)盤的工具下載資源。下載完成后，進(jìn)行安全掃描以確保沒有攜帶不 安全病毒，然后點(diǎn)擊安裝。

大学生按摩精油安裝步驟:

第一步：訪問大学生按摩精油官方網(wǎng)站或可靠的軟件下載平臺：訪問（/）確保您從官方網(wǎng)站或者其他可信的軟件下載網(wǎng)站獲取軟件，這可以避免下載到惡意軟件。

第二步：選擇軟件版本：根據(jù)您的操作系統(tǒng)（如 Windows、Mac、Linux）選擇合適的軟件版本。有時候還需要根據(jù)系統(tǒng)的位數(shù)（32位或64位）來選擇大学生按摩精油。

第三步： 下載大学生按摩精油軟件：點(diǎn)擊下載鏈接或按鈕開始下載。根據(jù)您的瀏覽器設(shè)置，可能會詢問您保存位置。

第四步：檢查并安裝軟件： 在安裝前，您可以使用 殺毒軟件對下載的文件進(jìn)行掃描，確保大学生按摩精油軟件安全無惡意代碼。 雙擊下載的安裝文件開始安裝過程。根據(jù)提示完成安裝步驟，這可能包括接受許可協(xié)議、選擇安裝位置、配置安裝選項等。

第五步：啟動軟件：安裝完成后，通常會在桌面或開始菜單創(chuàng)建軟件快捷方式，點(diǎn)擊即可啟動使用大学生按摩精油軟件。

第六步：更新和激活（如果需要）： 第一次啟動大学生按摩精油軟件時，可能需要聯(lián)網(wǎng)激活或注冊。 檢查是否有可用的軟件更新，以確保使用的是最新版本，這有助于修復(fù)已知的錯誤和提高軟件性能。

特別說明：大学生按摩精油軟件園提供的安裝包中含有安卓模擬器和軟件APK文件，電腦版需要先安裝模擬器，然后再安裝APK文件。

大学生按摩精油使用講解

第一步：選擇/拖拽文件至軟件中點(diǎn)擊“添加大学生按摩精油”按鈕從電腦文件夾選擇文件《icepho.com》，或者直接拖拽文件到軟件界面。

第二步：選擇需要轉(zhuǎn)換的文件格式 打開軟件界面選擇你需要的功能，大学生按摩精油支持，PDF互轉(zhuǎn)Word，PDF互轉(zhuǎn)Excel，PDF互轉(zhuǎn)PPT，PDF轉(zhuǎn)圖片等。

第三步：點(diǎn)擊【開始轉(zhuǎn)換】按鈕點(diǎn)擊“開始轉(zhuǎn)換”按鈕， 開始文件格式轉(zhuǎn)換。等待轉(zhuǎn)換成功后，即可打開文件。三步操作，順利完成文件格式的轉(zhuǎn)換。

進(jìn)入大学生按摩精油教程

1.打開大学生按摩精油，進(jìn)入大学生按摩精油前加載界面。

2.打開修改器

3.狂按ctrl+f1，當(dāng)聽到系統(tǒng)“滴”的一聲。

4.點(diǎn)擊進(jìn)入大学生按摩精油，打開選關(guān)界面。

5.關(guān)閉修改器(不然容易閃退)

以上就是沒有記錄的使用方法，希望能幫助大家。

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本文來自微信公眾號：發(fā)內(nèi)功修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是飛哥！負(fù)載是耆童 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時很常用的鶌鶋個能指標(biāo)。在觀察線上服器運(yùn)行狀況的時候，我也是經(jīng)常把負(fù)載找出來一看。在線上請求壓力大的時候，經(jīng)常是也伴著負(fù)載的飆高。但是負(fù)的原理你真的理解了嗎我來列舉幾個問題，看你對負(fù)載的理解是否足的深刻。負(fù)載是如何計出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)核是如何暴露負(fù)載龜山據(jù)應(yīng)用層的？如果你對以問題的理解還拿捏不是準(zhǔn)，那么飛哥今天就帶來深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載大鵹看過程我們常用 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)載如下所示陵魚#?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)均負(fù)載。因為單純某一瞬時的負(fù)載值并沒有太意義。所以 Linux 是計算了過去一段時間夔的平均值，這三個數(shù)別代表的是過去 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)是如何的呢？事實(shí)上，top 命令里的負(fù)載值是從 /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)用可以看的鬻子個過程。#?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)，在這里連山讀內(nèi)核中的平均負(fù)載變量簡單計算后便可展示出。整體流程如下圖所示我們根據(jù)上述流程圖再開了看下。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對應(yīng)尸山操作方法。//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，核心的計算是在這里完的。//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)載值照一定的格式打印輸出上面的源碼中，大家看了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代寫的這么猥瑣是因為內(nèi)中并沒有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)騊駼模的。這些代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使。知道這個背景就行了不用過度展開剖析。這用戶通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核算的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中取 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)一下我們開篇中的一問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？核定義了一個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文件的時候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(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)，并打印來。好了，另外一個新題又來了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲的數(shù)據(jù)是何時，又呰鼠被何計算出來的呢？二、核中負(fù)載的計算過程接小節(jié)，我們繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來源。這個組的計算過程分為如下步：1.PerCPU 定期匯總瞬時負(fù)載：定刷新每個 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，得到系統(tǒng)前的瞬時負(fù)載。2.定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載：定器根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)整體瞬負(fù)載，使用指數(shù)加權(quán)移平均法（一種高效計算均數(shù)的算法）計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接下來諸犍們成兩個小節(jié)來分別介紹2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個子系統(tǒng)叫做時間爾雅系統(tǒng)。時間子系統(tǒng)里，初始化一個叫高分辨率的定時。在該定時器中會定時每個 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)全的瞬時負(fù)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所中山。我們把上述流程展開看一下，我們找到高分辨率定時器的源碼下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時器?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時候，將到期易經(jīng)設(shè)置成了 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)。其中刷鼓當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載就是在這個時進(jìn)行的。這里有一點(diǎn)要意一個前提是每個 CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊列，。我黑蛇根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次通囂調(diào)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 上記錄的就是整個系統(tǒng)的瞬鸞鳥負(fù)載值。們來看下負(fù)責(zé)刷新的 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，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對應(yīng)的運(yùn)行隊列 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)行隊列的負(fù)載相精精值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時負(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)行隊列的負(fù)載相對，并把它加到全局瞬時載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時間下的體瞬時負(fù)載總數(shù)了。我再展開看看是如何根據(jù)行隊列計算負(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)程的數(shù)量。對應(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，只需要刷變化的就行，不用全部重算。此上述函數(shù)返回的是一 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載一小節(jié)中我們找到了系當(dāng)前瞬時負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在我們還缺一歸山計算過去 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)意上，我們在計算平均數(shù)時候采取的方法都是把去一段時間的數(shù)字都加來然后平均一下。把過 N 個時間點(diǎn)的所有瞬時負(fù)載都加起來取一個均數(shù)不完事了。這其實(shí)我們傳統(tǒng)意義上理解的均數(shù)，假如有 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單的算延維來計平均負(fù)載的話，存在以幾個問題：1.需要存儲過去每一個采樣周期的據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么就要使用一個比較大的數(shù)將每一次采樣的數(shù)據(jù)全都存起來，那么統(tǒng)計過 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，就要從移動平均中去一個最早的觀察值，加上一個最新的觀察值內(nèi)存數(shù)組會頻繁地修改更新。2.計算過程較為復(fù)雜計算的時涹山再把整數(shù)組全加起來，再除以本總數(shù)。雖然加法很簡，但是成百上千個數(shù)字累加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化勢傳統(tǒng)的平均數(shù)計算過中，所有數(shù)字的權(quán)重是樣的。但對于平均負(fù)載種實(shí)時應(yīng)用來說，其實(shí)靠近當(dāng)前時刻的數(shù)值權(quán)應(yīng)該越要大一些才好。為這樣能更好反應(yīng)近期化的趨勢。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以泰山的傳統(tǒng)的均數(shù)的計算方法，而是用的一種指數(shù)加權(quán)移動均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計算法。這種指加權(quán)移動平均數(shù)計算法深度學(xué)習(xí)中有很廣泛的用。另外股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的法。該算法的數(shù)學(xué)表達(dá)是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來有點(diǎn)小復(fù)雜女英感趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方柜山在實(shí)計算的時候只需要上一時間的平均數(shù)即可，不要保存所有瞬時負(fù)載值另外就是越靠近現(xiàn)在的間點(diǎn)權(quán)重越高，能夠很地表示近期變化趨勢。其實(shí)也是在時間子系統(tǒng)定時完成的，通過一種做指數(shù)加權(quán)移動平均計的方法，計算這三個平數(shù)。我們來詳細(xì)看下上中的執(zhí)行過程。時間子統(tǒng)將在時鐘中斷中會注時鐘中斷的處理函數(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)每次時鐘節(jié)拍到來時韓流調(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)載計算的核心反經(jīng)它會獲取系當(dāng)前瞬時負(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，就是讀取一內(nèi)存變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說的指加權(quán)移動平均法來計算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體現(xiàn)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;}雖然這個算法理解起來挺復(fù)雜，但是代看起來確實(shí)要簡單不少計算量看起來很少。而看不懂也沒有關(guān)系，只要知道內(nèi)核并不是采用原始的平均數(shù)計算方法而是采用了一種計算快且能更好表達(dá)變化趨勢算法就行。至此，我們篇提到的“負(fù)載是如何算出來的?”這個問題也有結(jié)論了。Linux 定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總一個全局系統(tǒng)瞬時負(fù)載中，然后再定時使用指加權(quán)移動平均法來統(tǒng)計去 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)載的時候中庸實(shí)是只計算 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只 CPU 有需求。在那個年代里，負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。帶山載越高就表示正 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前面我們到了，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，也有可能會是因為磁盤等其資源調(diào)度不過來而使得程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什鵹鶘這么修改。我從網(wǎng)上搜了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因以下是郵件原文。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)?||+????????????????噎?(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+?????????????狡???(*p)->state?==?TASK_SWING))????????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這封郵件夷山示的 Linux 源碼變化中可以看到，負(fù)載淫梁式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)（交換狀態(tài)后來從 Linux 中刪除）的進(jìn)程也給添加了來。在這封郵件中的正中，作者也清楚地表達(dá)為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。我把他說明翻譯一下，如下：內(nèi)核在計算平均負(fù)載時計算“可運(yùn)行”進(jìn)程。不喜歡那樣；問題是正“快速”交換或等待的程，即不可中斷的 I / O，也會消耗資源。當(dāng)您用慢速交換磁長右替快速交換磁盤時，平均載下降似乎有點(diǎn)不直觀...... 無論如何，下面的補(bǔ)丁似柘山使負(fù)載均值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且最重要的是，當(dāng)沒有人任何事情時，負(fù)載仍然零。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思想是平均載應(yīng)該表現(xiàn)對系統(tǒng)所有源的需求情況，而不應(yīng)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件資源。么它是應(yīng)該體現(xiàn)在平均載的計算里的。所以作把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載里了。所豪山，負(fù)高低表明的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整體需求更況。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，所以還需配合其它觀測命令具體情況分析。四、總結(jié)今我?guī)Т蠹疑钊氲貙W(xué)習(xí)了下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)一幅圖來結(jié)一下今天學(xué)到的內(nèi)容我把負(fù)載工作原理分成如下三步。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)加權(quán)移動螽槦均快計算過去 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)載我們再蠕蛇頭來總一下開篇提到的幾個問。1.負(fù)載是如何計算出來的?是定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到鵌個全局系統(tǒng)時負(fù)載值中，然后再定使用指數(shù)加權(quán)移動平均來統(tǒng)計過去 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)載高低茈魚明的是當(dāng)前系統(tǒng)上系統(tǒng)資源整體需求更情。如果負(fù)載變高，可能 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不能孟極著負(fù)載變高，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)用層的？豪山核義了一個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文的時候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，該函數(shù)申子訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平申鑒負(fù)載從數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，然后打出來?

更新內(nèi)容

一、修復(fù)bug，修改自動播放;優(yōu)化產(chǎn)品用戶體驗。

二、 1.修復(fù)已知Bug。2.新服務(wù)。

三、修復(fù)已知bug;優(yōu)化用戶體驗

四、1，交互全面優(yōu)化，用戶操作更加便捷高效;2，主題色更新，界面風(fēng)格更加協(xié)調(diào);3，增加卡片類個人數(shù)據(jù)

五、-千萬商品隨意挑選，大圖展現(xiàn)商品細(xì)節(jié)-訂單和物流查詢實(shí)時同步-支持團(tuán)購和名品特賣，更有手機(jī)專享等你搶-支付寶和銀聯(lián)多種支付方式，輕松下單，快捷支付-新浪微博，支付寶，QQ登錄，不用注冊也能購物-支持商品收藏，隨時查詢喜愛的商品和歷史購物清單。

六、1.bug修復(fù)，提升用戶體驗;2.優(yōu)化加載，體驗更流程;3.提升安卓系統(tǒng)兼容性

七、1、修復(fù)部分機(jī)型bug;2、提高游戲流暢度;