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如何评价《BanG Dream! Ave Mujica》全集?

织梦财经资讯网 林峻兆 2025-11-10 20:08:45
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IT之家 1 月 13 日消息,苹果公日前发布告,表示 App Store 自 2008 年推出以来,苹已经累计开发者支了 3200 亿美元(约 2.16 万亿元人民币。这也意着苹果在去 14 年间赚取大约 1250 亿美元(约 8425 亿元人民币的佣金。外科技媒 MacWorld 分享了苹 App Store 历年的营收情况。果在 2021 年调整了收费构,因此法确定 App Store 确切的营收况。苹果前统一收 30% 的佣金,在调整后策略是上年度收入超过 100 万美元的开发者金减少至 15%。此外,第一后,苹果自动续订阅收取 15% 的佣金。IT之家附苹果开发者支的累计数,括号中每年的营情况:2009 年:10 亿美元(10 亿美元)2010 年:25 亿美元(15 亿美元)2011 年:50 亿美元(25 亿美元)2012 年:75 亿美元(25 亿美元)2013 年:150 亿美元(75 亿美元)2014 年:250 亿美元(100 亿美元)2015 年:400 亿美元(150 亿美元)2016 年:600 亿美元(200 亿美元)2017 年:860 亿美元(265 亿美元)2018 年:1200 亿美元(340 亿美元)2019 年:1550 亿美元(350 亿美元)2020 年:2000 亿美元(450 亿美元)2021 年:2600 亿美元(600 亿美元)2022 年:3200 亿美元(600 亿美元)如果算苹果其它目的收入那么 App Store 的总收入逼近 4500 亿美元( 3.03 万亿元人民币)。管增长有放缓,2022 年的数据与 2021 年持平,但果每年从三方应用序中赚取 200 亿美元。此不难看为什么苹如此保护部分业务App Store 在 2023 年的情况可能会生巨大变。据报道苹果将允在某些国 / 地区进行侧载这将使用能够从 App Store 以外的地方载应用程。按照现的发展速,苹果 App Store 在未来 7 年内累计收可以突 1 万亿美元(约 6.74 万亿元人币)

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IT之家 1 月 14 日消息,本周早些候,无人机观员 @Joe Tegtmeyer 发现由意德拉集团(IDRA)供应的 9000 吨压铸机开始在特拉得州工厂压车间开始安装有外媒表示,们将用于特斯 Cybertruck 的生产,据称,该力机将用来生这款纯电皮卡后车身底部。斯拉 CEO 埃隆・马斯克前表示,Cybertruck 后部 MegaCast 将使用类似于特拉 Model Y 的一体式成型模式,但于它比 Model Y 大得多,所以需要 Model Y 的更大的压铸机。除此之,这位无人机作员还发现得超级工厂的 Model Y 生产速度似乎所提高,至少工厂周围已经以看到一连串新车,这表明克萨斯州超级厂的 Model Y 生产工作正在顺利进中。IT之家曾报道,意德拉团已经为特斯上海超级工厂柏林超级工厂得克萨斯超级厂供应了多台 6000 吨级压铸机,这台特斯拉建造的 9000 吨级压铸机如果顺启用将大大加 Cybertruck 电动皮卡的生产制

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作为健康天然精品零食,每日坚果一榜上有名。而说到每日坚果”,就很易让人联想到其“创者”—— 青岛沃隆食品股份有限公。几年前,经过团多次研发和试验,款健康、方便、一四季都可食用的坚产品 ——“沃隆每日坚果”正式诞生开启“混合坚果”一全新类目,为坚行业赋予新的活力时至今日,“每日果”依然是休闲零市场的“大品类”春节期间,不少消者也会选择提前储好“沃隆每日坚果,在团聚时刻与亲好友共享。“亲戚家来拜年,大家聚一块儿,吃独立小装的坚果再方便不了。”市民王女士到,今年春节,她在家里备了好几箱己常吃的沃隆每日果,“营养还好吃一人一袋也很方便好东西必须拿出来大家一起分享。”悉,在青岛自建工成为沃隆坚果营养好吃的有力保障。国内很多品牌不同沃隆食品一直延续对包括选料、烘烤分装、称重、质检内的严格把控,通自建工厂等形式实了对产出过程的全追踪和把控,使其品质量在市场上获了认可。整合全球流坚果果干供应链沃隆原材料选自全优质坚果原产地,来源可追溯至农场,同时采用严苛的购标准,以保证每份每日坚果都是质合格、营养健康的质产品。烘烤的过中,沃隆统一采用加工工艺,更大程锁住坚果营养。为好地保证生产安全沃隆则建立完善风预防管理机制;硬上,工厂引入先进烘烤设备和自动化产线,采用国内领的杀菌技术。据悉当前,沃隆及自建厂已经通过了 ISO9001 质量管理体系认证、HACCP 质量体系认证和 BRCGS 食品安全全球标准体认证,并获得由 BRCGS 认证的 A 级证书,得到了国际孙子威组织的认。依托其坚果的高质特点,沃隆食品是明确其 slogan 为“沃隆三好坚果,坚果中的大长”,用质优味美坚果产品诠释其“头大、自然香、真脆”的“三好”特,俘获消费者的心登上越来越多人的年货清单”

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本文来自微信公众号开发内功修炼 (ID:kfngxl),作者:张彦飞 allen大家好,我是飞哥!负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性羬羊指。在观察线上服务器行状况的时候,我们是经常把负载找出来一看。在线上请求压过大的时候,经常是伴随着负载的飙高。是负载的原理你真的解了吗?我来列举几问题,看看你对负载理解是否足够的深刻负载是如何计算出来?负载高低和 CPU 消耗正相关吗?内核是如何暴露负载数旄马应用层的?如果你对上问题的理解还拿捏是很准,那么飞哥今就带你来深入地了解下 Linux 中的负载!一、理解负载看过程我们经常用 top 命令查看 Linux 系统的负载情况。一个典型的 top 命令输出的负载如下所示。# topLoad Avg: 1.25, 1.30, 1.95  ...........输出中的 Load Avg 就是我们常说的负载,也叫系统平均负。因为单纯某一个瞬的负载值并没有太大义。所以 Linux 是计算了过去一段时间内的平均溪边,这三数分别代表的是过去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载值。那 top 命令展示的数据数是如何来的呢事实上,top 命令里的负载值是从 /proc/ loadavg 这个伪文件里来的。通过 strace 命令跟踪 top 命令的系统调用可以看的到这个过程。# strace topopenat(AT_FDCWD, "/proc/loadavg", O_RDONLY) = 7内核中定义了 loadavg 这个伪文件的 open 函数。当用户态访问 /proc/ loadavg 会触发内核定义的函数在这里会读取内核中平均负载变量,简单算后便可展示出来。体流程如下图所示。们根据上述流程图再开了看下。伪文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定义是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在该文件中会创建 /proc/ loadavg,并为其指定操作方法 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 中包含了打开该文件时对应的作方法。//file: fs/proc/loadavg.cstatic const struct file_operations loadavg_proc_fops = { .open  = loadavg_proc_open, };当在用户态打开 /proc/ loadavg 文件时,都会调用 loadavg_proc_fops 中的 open 函数指针 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下来会调用 loadavg_proc_show 进行处理,核心的计算是在这里完成。//file: fs/proc/loadavg.cstatic int loadavg_proc_show(struct seq_file *m, void *v){ unsigned long avnrun[3]; //获取平均负载值 get_avenrun(avnrun, FIXED_1/200, 0); //打印输出平均负载 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 函数中做了两件事。调用 get_avenrun 读取当前负载值将平负载值按照一定的格打印输出在上面的源中,大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定义,代写的这么猥琐是因为核中并没有 float、double 等浮点数类型,而是用数来模拟的。这些代都是为了在整数和小之间转化使的。知道个背景就行了,不用度展开剖析。这样用通过访问 /proc/ loadavg 文件就可以读取到内计算的负载数据了。中获取 get_avenrun 只是在访问 avenrun 这个全局数组而已。//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;}现在可以总结一下我们开篇中的一个问题: 内核是如何暴露负数据给应用层的?内定义了一个伪文件 /proc/ loadavg,每当用户打开这个文件的时候,内中的 loadavg_proc_show 函数就会被调用到,接着访问 avenrun 全局数组变量 并将平均负载从整数化为小数,并打印出。好了,另外一个新题又来了,avenrun 全局数组变量中存储的数据是何时,是被如何计算出来的?二、内核中负载的算过程接上小节,我继续查看 avenrun 全局数组变量的数据来源。这个鸾鸟组计算过程分为如下两:1.PerCPU 定期汇总瞬时负载:时刷新每个 CPU 当前任务数到 calc_load_tasks,将每个 CPU 的负载数据汇总起来,得到系统当前的瞬负载。2.定时计算系统平均负载:定时器据当前系统整体瞬时载,使用指数加权移平均法(一种高效计平均数的算法)计算去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。接下来我们分成两个小来分别介绍。2.1 PerCPU 定期汇总负载在 Linux 内核中,有一个子系统叫做时间子系絜钩。时间子系统里,初始了一个叫高分辨率的时器。在该定时器中定时将每个 CPU 上的负载数据(running 进程数 + uninterruptible 进程数)汇总到系统全局的时负载变量 calc_load_tasks 中。整体流程如下图所示。我们把上述程图展开看一下,我找到了高分辨率定时的源码如下://file:kernel/time/tick-sched.cvoid tick_setup_sched_timer(void){ //初始化高分辨率定时器 sched_timer hrtimer_init(&ts-sched_timer, CLOCK_MONOTONIC, HRTIMER_MODE_ABS); //将定时器的到期函数设置成 tick_sched_timer ts-sched_timer.function = tick_sched_timer; }在高分辨率初始化的候,将到期函数设置了 tick_sched_timer。通过这个函数让每个 CPU 都会周期性地执行一些任务。其中刷当前系统负载就是在个时机进行的。这里一点要注意一个前提每个 CPU 都有自己独立的运行队列,我们根据 tick_sched_timer 的源码进行追踪,它依次通过调用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最终在 scheduler_tick 中会刷新当前 CPU 上的负载值到 calc_load_tasks 上。因为每个 CPU 都在定时刷,所以 calc_load_tasks 上记录的就是整个系统的瞬负载值。我们来看下责刷新的 scheduler_tick 这个核心函数://file:kernel/sched/core.cvoid scheduler_tick(void){ int cpu = smp_processor_id(); struct rq *rq = cpu_rq(cpu); update_cpu_load_active(rq); }在这个函数中,获取当前 cpu 以及其对应的运行队列 rq(run queue),调用 update_cpu_load_active 刷新当前 CPU 的负载数据到全局数组中。//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){ //获取当前运行队列的载相对值 delta  = calc_load_fold_active(this_rq); if (delta)  //添加到全局瞬时负载  atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks); }在 calc_load_account_active 中看到,通过 calc_load_fold_active 获取当前运行队列的负载相对值,并把它到全局瞬时负载值 calc_load_tasks 上。至此,calc_load_tasks 上就有了当前系统当前时间下整体瞬时负载总数了我们再展开看看是如根据运行队列计算负值的://file:kernel/sched/core.cstatic long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq){ long nr_active, delta = 0; // R 和 D 状态的用户 task nr_active = this_rq-nr_running; nr_active += (long) this_rq-nr_uninterruptible; // 只返回变化的量 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,原来是同时计算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 两种状态的进程的数量。对应于用户空中的 R 和 D 两种状态的 task 数(进程 OR 线程)。由于 calc_load_tasks 是一个长期存在的数据。所以在刷新 rq 里的进程数到其上的时候,只需要刷变化量就行,不用全部重。因此上述函数返回是一个 delta。2.2 定时计算系统平均负载上一小节中们找到了系统当前瞬负载 calc_load_tasks 变量的更新过程。现在们还缺一个计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟平均负载的机制。统意义上,我们在计平均数的时候采取的法都是把过去一段时的数字都加起来然后均一下。把过去 N 个时间点的所有瞬时载都加起来取一个平数不完事了。这其实我们传统意义上理解平均数,假如有 n 个数字,分别是 x1, x2, ..., xn。那么这个数据集合的平均数就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用这种简单的算法来计算均负载的话,存在以几个问题:1.需要存储过去每一个采样周的数据假设我们每 10 毫秒都采集一次,那么就需要使用一个较大的数组将每一次样的数据全部都存起,那么统计过去 15 分钟的平均数就得存 1500 个数据 (15 分钟 * 每分钟 100 次) 。而且每出现一个新观察值,就要从移动均中减去一个最早的察值,再加上一个最的观察值,内存数组频繁地修改和更新。2.计算过程较为复杂计算的时候再麈整个数全加起来,再除以样总数。虽然加法很简,但是成百上千个数的累加仍然很是繁琐3.不能准确表示当前变化趋势传统的平均计算过程中,所有数的权重是一样的。但于平均负载这种实时用来说,其实越靠近前时刻的数值权重应越要大一些才好。因这样能更好反应近期化的趋势。所以,在 Linux 里使用的并不是我们所以为的统的平均数的计算方,而是采用的一种指加权移动平均(Exponential Weighted Moving Average,EMWA)的平均数计算法。这种指加权移动平均数计算在深度学习中有很广的应用。另外股票市里的 EMA 均线也是使用的是类似的方求均值的方法。该算的数学表达式是:a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。这个算法想理解起来有点小复杂,兴趣的同学可以 Google 自行搜索。我们只需要知道这种法在实际计算的时候需要上一个时间的平数即可,不需要保存有瞬时负载值。另外是越靠近现在的时间权重越高,能够很好表示近期变化趋势。其实也是在时间子系中定时完成的,通过种叫做指数加权移动均计算的方法,计算三个平均数。我们来细看下上图中的执行程。时间子系统将在钟中断中会注册时钟断的处理函数为 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"};当每次时钟节拍到来时会用到 timer_interrupt,依次会调用到 do_timer 函数。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid do_timer(unsigned long ticks){   calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均负载计算的核心。它会获取系当前瞬时负载值 calc_load_tasks,然后来计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载,并保存到 avenrun 中,供用户进程读取。//file:kernel/sched/core.cvoid calc_global_load(unsigned long ticks){  // 1获取当前瞬时负载值 active = atomic_long_read(&calc_load_tasks); // 2平均负载的计算 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); }获取瞬时负载比较简单就是读取一个内存变而已。在 calc_load 中就是采用了我们前面说的指数权移动平均法来计算去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载的。具体实现的代码如下//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 - 1); return load >> FSHIFT;}虽然这个算法理解起挺复杂,但是代码看来确实要简单不少,算量看起来很少。而看不懂也没有关系,需要知道内核并不是用的原始的平均数计方法,而是采用了一计算快,且能更好表变化趋势的算法就行至此,我们开篇提到“负载是如何计算出的?”这个问题也有结论了。Linux 定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个全局系瞬时负载值中,然后定时使用指数加权移平均法来统计过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。三、平负载和 CPU 消耗的关系现在很多同学将平均负载和 CPU 给联系到了一起。认为负载高、CPU 消耗就会高,负载低,CPU 消耗就会低。在很老的 Linux 的版本里,统计负载时候确实是只计算了 runnable 的任务数量,这些进程对 CPU 有需求。在那个年代里,负载 CPU 消耗量确实是正相关的。负载越就表示正在 CPU 上运行,或等待 CPU 执行的进程越多,CPU 消耗量也会越高。但是前面我们看了,本文使用的 3.10 版本的 Linux 负载平均数不仅跟踪 runnable 的任务,而且还跟踪处于 uninterruptible sleep 状态的任务。而 uninterruptible 状态的进程其实是不 CPU 的。所以说,负载高并不一定是 CPU 处理不过来,也有可能会是因为磁等其他资源调度不过而使得进程进入 uninterruptible 状态的进程导致的!为什么要这么改。我从网上搜到了在 1993 年的一封邮件里找到了原因以下是邮件原文。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; }可见这个修改是在 1993 年就引入了。在这封邮件所示的 Linux 源码变化中可以看到,负载正把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 状态(交换状态后来从 Linux 中删除)的进程也给添加了进。在这封邮件中的正中,作者也清楚地表了为什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程添加进来的原。我把他的说明翻译下,如下:“内核在算平均负载时只计算可运行”进程。我不欢那样;问题是正在快速”交换或等待的程,即不可中断的 I / O,也会消耗资源。当您用慢速交换盘替换快速交换磁盘,平均负载下降似乎点不直观...... 无论如何,下面的补丁似乎使负载平均值加一致 WRT 系统的主观速度。而且,重要的是,当没有人任何事情时,负载仍为零。;-)”这一补丁提交者的主要思想平均负载应该表现对统所有资源的需求情,而不应该只表现对 CPU 资源的需求。假设某个 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程因为等待磁盘 IO 而排队的话,此时它并不消耗 CPU,但是正在等磁盘等硬件源。那么它是应该体在平均负载的计算里。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程都表现到平均载里了。所以,负载低表明的是当前系统对系统资源整体需求情况。如果负载变高可能是 CPU 资源不够了,也可能是磁 IO 资源不够了,所以还需要配合其它测命令具体分情况分。四、总结今天我带家深入地学习了一下 Linux 中的负载。我们根据一幅图来结一下今天学到的内。我把负载工作原理成了如下三步。1.内核定时汇总每 CPU 负载到系统瞬时负载2.内核使用指数加权移动平均快速计巫礼过 1、5、15 分钟的平均数3.用户进程通过打开 loadavg 读取内核中的平均负载我们再回头来结一下开篇提到的几问题。1.负载是如何计算出来的?是定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个全局系统瞬负载值中,然后再定使用指数加权移动平法来统计过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。2.负载高低和 CPU 消耗正相关吗?负载高低表明是当前系统上对系统源整体需求更情况。果负载变高,可能是 CPU 资源不够了,也可能是磁盘 IO 资源不够了。所以不说看着负载变高,就得是 CPU 资源不够用了。3.内核是如何暴露负载数据给应层的?内核定义了一伪文件 /proc/ loadavg,每当用户打开这个文件时候,内核中的 loadavg_proc_show 函数就会被调用到,该函数中问 avenrun 全局数组变量,并将均负载从整数转化为数,然后打印出来

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责任编辑: 艾特·迪·彭吉云

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