2021年全国和各省市5G发展规划

接下来将会正式生成成为一个 timeCtx 类型，并将其加入到父级 context 是 children 属性中。最后进行当前时间与 Deadline 时间的计算，并通过调用 time.AfterFunc 在到期后自动调用 cancel 方法发起取消事件，自然也就会触发父子级的事件传播。

valueCtx

在调用 context.WithValue 方法时，我们会涉及到 valueCtx 类型，其主要特性是涉及上下文信息传递，源码如下：
 

比如有queue1、queue2、queue3三个任务队列，每个队列中的job按照优先级分配资源，优先级高获得资源多，但会确保每个任务被分配到资源。

每个任务理想所需资源跟实际获得资源的差距叫缺额，同一个队列中是按照缺额高低来先后执行的，缺额越大越优先获得资源。
 

• 支持多个队列，每个队列配置一定资源，每个队列采用FIFO策略。
• 为防止同一个童虎作业独占队列资源，会对同一用户提交作业所占资源量限制。
• 计算每个队列中在跑任务数与其应该分得的计算只有比值，选择个比值最小的队列(最闲的)。
• 按照作业优先级跟提交时间，同时还考虑用户资源限制跟内存限制对队列任务排序。
• 比如job1、job2、job3分配排在最前面也是并行运行。

4.3.3 公平调度器 Fair Scheduler

支持多队列多用户，每个队列中资源可以配置，同一队列中作业公平共享队列中所有资源。
 

在执行指令的时候一般有以下几个过程：

1. 取指：Fetch
2. 译指：Decode
3. 执行：execute
4. 回写：Write-back

流水线架构可以更好的压榨流水线上的四个员工，让他们不停的工作，使指令执行的效率更高。

再谈分支预测，举个经典的例子：

火车高速行驶的过程中遇到前方有个岔路口，假设火车内没有任何通讯手段，那火车就需要在岔路口前停下，下车询问别人应该选择哪条路走，弄清楚路线后后再重新启动火车继续行驶。高速行驶的火车慢速停下，再重新启动后加速，可以想象这个过程浪费了多少时间。

有个办法，火车在遇到岔路口前可以猜一条路线，到路口时直接选择这条路行驶，如果经过多个岔路口，每次做出选择时都能选择正确的路口行驶，这样火车一路上都不需要减速，速度自然非常快。但如果火车开过头才发现走错路了，就需要倒车回到岔路口，选择正确的路口继续行驶，速度自然下降很多。所以预测的成功率非常重要，因为预测失败的代价较高，预测成功则一帆风顺。

计算机的分支预测就如同火车行驶中遇到了岔路口，预测成功则程序的执行效率大幅提高，预测失败程序的执行效率则大幅下降。

CPU都是多级流水线架构运行，如果分支预测成功，很多指令都提前进入流水线流程中，则流水线中指令运行的非常顺畅，而如果分支预测失败，则需要清空流水线中的那些预测出来的指令，重新加载正确的指令到流水线中执行，然而现代CPU的流水线级数非常长，分支预测失败会损失10-20个左右的时钟周期，因此对于复杂的流水线，好的分支预测方法非常重要。

预测方法主要分为静态分支预测和动态分支预测：

静态分支预测：听名字就知道，该策略不依赖执行环境，编译器在编译时就已经对各个分支做好了预测。

动态分支预测：即运行时预测，CPU会根据分支被选择的历史纪录进行预测，如果最近多次都走了这个路口，那CPU做出预测时会优先考虑这个路口。

tips：这里只是简单的介绍了分支预测的方法，更多的分支预测方法资料大家可关注公众号回复分支预测关键字领取。

了解了分支预测的概念，我们回到最开始的问题，为什么同一个程序，排序和不排序的执行速度相差那么多。

因为程序中有个if条件判断，对于不排序的程序，数据散乱分布，CPU进行分支预测比较困难，预测失败的频率较高，每次失败都会浪费10-20个时钟周期，影响程序运行的效率。而对于排序后的数据，CPU根据历史记录比较好判断即将走哪个分支，大概前一半的数据都不会进入if分支，后一半的数据都会进入if分支，预测的成功率非常高，所以程序运行速度很快。

如何解决此问题?总体思路肯定是在程序中尽量减少分支的判断，方法肯定是具体问题具体分析了，对于该示例程序，这里提供两个思路削减if分支。

方法一：使用位操作：

（编辑：柳州站长网）

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