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

上一章,我们分析Node类的源码,在Node类里面耦合了一个 Scheduler 类的对象,这章我们就来剖析Cocos2d-x的调度器 Scheduler 类的源码,从源码中去了解它的实现与应用方法. 直入正题,我们打开CCScheduler.h文件看下里面都藏了些什么. 打开了CCScheduler.h 文件,还好,这个文件没有ccnode.h那么大有上午行,不然真的吐血了, 仅仅不到500行代码.这个文件里面一共有五个类的定义,老规矩,从加载的头文件开始阅读. #include <funct

pyspider源码解读--调度器scheduler.py scheduler.py首先从pyspider的根目录下找到/pyspider/scheduler/scheduler.py其中定义了四个类:class Project(object)class Scheduler(object)class OneScheduler(Scheduler)class ThreadBaseScheduler(Scheduler)这四个类的作用分别如下: Project单个项目的Paused状态切换即是由这个

settings里面的配置:'''当下面配置了这个(scrapy-redis)时候,下面的调度器已经配置在scrapy-redis里面了'''##########连接配置######## REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = # REDIS_PARAMS = {,,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}) REDIS_ENCODING = "utf-8" # REDIS_URL =

调度器(scheduler) http://cn.cocos2d-x.org/article/index?type=cocos2d-x&url=/doc/cocos-docs-master/manual/framework/native/v3/scheduler/zh.md

#k8s. 调度器scheduler 亲和性.污点 默认调度过程:预选 Predicates (过滤节点) --> 优选 Priorities(优先级排序) --> 优先级最高节点 实际使用,根据需求控制Pod调度,需要用到如下: 指定节点.nodeAffinity(节点亲和性).podAffinity(pod 亲和性). podAntiAffinity(pod 反亲和性) #指定调度节点 # Pod.spec.nodeName 强制匹配,直接指定Node 节点,跳过 Scheduler 调度

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:

调度器(schedule)为游戏提供定时事件和定时调用服务. 调度器(schedule)的功能和事件监听器(eventlistener)的功能有点类似:都是在特定情况下调用某个事先准备好的回调函数. 不同之处在于:事件监听器需要通过手动触发(Trigger)来调用这个准备好的回调函数,而调度器是需要等到游戏运行了一个时间段(delta_time)后来调用这个回调函数 一般会把调度器封装成一个类: 一.需要一个注册回调函数的接口,这个接口的参数可能包括1:time,指需要运行多久后调用注册好的回调

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl

概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca

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

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

/ 让帧循环调用this->update(float dt)函数 // scheduleUpdate(); // 让帧循环去调用制定的函数,时间还是1/60秒 // schedule(schedule_selector(T19Update::MyScheduleFunc)); // 定时器,每隔2秒调用T19Update::MyScheduleFunc函数 // schedule(schedule_selector(T19Update::MyScheduleFunc), 2.0f); // 有限

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

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

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

引言 进程调度是操作系统的核心功能.调度器只是是调度过程中的一部分,进程调度是非常复杂的过程,需要多个系统协同工作完成.本文所关注的仅为调度器,它的主要工作是在所有 RUNNING 进程中选择最合适的一个.作为一个通用操作系统,Linux 调度器将进程分为三类: 交互式进程 此类进程有大量的人机交互,因此进程不断地处于睡眠状态,等待用户输入.典型的应用比如编辑器 vi.此类进程对系统响应时间要求比较高,否则用户会感觉系统反应迟缓. 批处理进程 此类进程不需要人机交互,在后台运行,需要占用大量的系

本文记录了本人对Golang调度器的理解和跟踪调度器的方法,特别是一个容易忽略的goroutine执行顺序问题,看了很多篇Golang调度器的文章都没提到这个点,分享出来一起学习,欢迎交流指正. 什么是调度器 为了方便刚接触操作系统和高级语言的同学,先用大白话介绍下什么是调度器. 调度,是将多个程序合理的安排到有限的CPU上来使得每个程序都能够得以执行,实现宏观的并发执行.比如我们的电脑CPU只有四核甚至双核,可是我们却可以在电脑上同时运行几十个程序,这就是操作系统调度器的功劳.但操作系统调度的

前言 这个博客是三部分中提供go调度器的语义和机制的部分. 博客三部分的顺序: 1) go调度: 第一部分-操作系统调度 2) go调度: 第二部分-go调度器 3) go调度: 第三部分-并发 介绍 在博客三部分中的第一部分, 我解释了操作系统调度器中对理解go调度器机制重要的方面. 在博客的这部分, 我将在语义上解释go调度器如何工作, 并且关注于上层行为. go调度器是一个复杂的系统, 那些小的机制的细节不是很重要. 重要的是对事情是如何运行和表现有个好的模型. 这将允许你做出更好的决定.

在kubernetes的scheduler调度器的设计中为用户预留了两种扩展机制SchdulerExtender与Framework,本文主要浅谈一下SchdulerExtender的实现, 因为还有一篇Framework, 所以本文的k8s代码切到1.18版本 1. 设计思路 1.1 实现机制 SchdulerExtender是kubernets外部扩展方式,用户可以根据需求独立构建调度服务,实现对应的远程调用接口(目前是http), scheduler在调度的对应阶段会根据用户定义的资源和接