overhead inom datavetenskap
Inom datavetenskap, overhead Avser beräkningsresurserna (CPU -tid, minne, bandbredd, etc.) som används av ett system för att utföra uppgifter * annat än * den primära uppgiften den är utformad för. Tänk på det som "bakom kulisserna" -arbetet som krävs för att göra den huvudsakliga uppgiften möjlig.
Analogi:
Föreställ dig att du bakar en tårta. Den primära uppgiften är att baka kakan själv. Overhead inkluderar:
* Förvärmning av ugnen (CPU-uppvärmningen)
* Tvättar (minneshantering)
* Mätning av ingredienser (databehandlingsinstruktioner)
* Efter receptet (kontrollflödesinstruktioner)
Även om dessa åtgärder är viktiga för att få kakan bakad, bidrar de inte direkt till kakans sammansättning själv.
Exempel på overhead:
Overhead kan uppstå från många olika källor, inklusive:
* Operativsystem: OS konsumerar resurser för att hantera processer, minne, I/O, säkerhet, etc.
* Programmeringsspråk: Tolkade språk har i allmänhet mer omkostnad än sammanställda språk eftersom de kräver tolkning vid körning. Skräpsamling på språk som Java eller Python är en annan form av overhead.
* Kommunikationsprotokoll: Protokoll som TCP/IP -tilläggsrubriker och utför felkontroll, vilket lägger till omkostnader till nätverkskommunikation.
* datastrukturer: Att använda en hashtabell kan ha omkostnader när det gäller minnes- och hashfunktionsberäkning, men det ger snabbare uppslagning i många fall.
* kryptering/dekryptering: Kryptering och dekryptering av data förbrukar CPU -cykler.
* virtualisering: Hypervisorer (programvara som skapar och hanterar virtuella maskiner) introducerar omkostnader på grund av behovet av att översätta och emulera hårdvaruförfrågningar.
* Kontextväxling: Att byta mellan olika processer eller trådar konsumerar CPU -cykler och kan leda till cache -missar.
* Loggning och revision: Inspelningssystemhändelser och aktiviteter förbrukar resurser.
* Felhantering: Att kontrollera om fel och vidta korrigerande åtgärder förbrukar resurser.
* Synkroniseringsmekanismer: Lås, semaforer och andra synkroniseringsprimitiva introducerar omkostnader när de hanterar samtidig tillgång till delade resurser.
Hur överkasta påverkar prestanda:
Över huvudet kan påverka ett systems prestanda på flera sätt:
1. reducerad genomströmning: Overhead konsumerar resurser som annars kan användas för den primära uppgiften, vilket sänker mängden "användbart" arbete som systemet kan utföra per tidsenhet (genomströmning).
2. Ökad latens: Över huvudet kan öka tiden det tar för ett system att svara på en begäran (latens). Detta beror på att systemet måste utföra overheaduppgifterna * innan * det kan slutföra den begärda uppgiften.
3. Högre resursförbrukning: Overhead leder till ökad resursförbrukning, såsom CPU -användning, minnesanvändning, nätverksbandbredd och DISK I/O. Detta kan öka driftskostnaderna och begränsa systemets förmåga att skala.
4. reducerad skalbarhet: Hög overhead kan begränsa skalbarheten för ett system. När systemet skalas (t.ex. hanterar fler användare eller data) kan overhead växa oproportionerligt och så småningom bli en flaskhals.
5. Ökad komplexitet: Överdriven omkostnad pekar ofta på onödig komplexitet i systemets design eller implementering. Att ta itu med omkostnaden kan involvera refactoring koden, optimera algoritmer eller välja effektivare datastrukturer.
minimerar omkostnader:
Att minimera omkostnader är avgörande för att optimera systemprestanda. Vissa strategier för att göra det inkluderar:
* Effektiva algoritmer och datastrukturer: Att välja rätt algoritmer och datastrukturer för uppgiften kan minska mängden beräkning och minne som krävs.
* Kodoptimering: Att skriva effektiv kod, undvika onödiga beräkningar och använda kompilatoroptimeringar kan minska omkostnaderna.
* caching: Caching som ofta har åtkomst till data kan minska behovet av att upprepade gånger utföra dyra operationer.
* Asynkrona operationer: Att använda asynkrona operationer kan göra det möjligt för systemet att utföra andra uppgifter medan du väntar på att I/O -operationer ska slutföras.
* Lastbalansering: Att distribuera arbetsbelastningar över flera servrar kan förhindra att en enda server blir överbelastad och med hög omkostnad.
* Profilering och övervakning: Verktyg för profilering och övervakningssystemets prestanda kan hjälpa till att identifiera källor till omkostnader.
* Att välja rätt teknik: Att noggrant välja rätt programmeringsspråk, operativsystem och hårdvaruplattformar kan hjälpa till att minimera omkostnader.
* Minska kommunikationsöverträdet: Batchbegäranden, med hjälp av effektivare protokoll och optimering av nätverkskonfigurationer kan minska kommunikationskostnaderna i distribuerade system.
Sammanfattningsvis:
Kostnad är kostnaden för att stödja uppgifter som inte är direkt en del av ett systems primära funktion. Det minskar prestandan och kan påverka effektiviteten, skalbarheten och den totala kostnaden för ett system. Att förstå källorna till overhead och implementering av strategier för att minimera det är avgörande för att bygga högpresterande, effektiva och skalbara programvarusystem.
