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Sep 8, 2009 - 1 minute read - Comments

计算机中的海森堡效应和罗素悖论

有点标题党,海森堡测不准原理大家都知道吧,你观测一个东西以获得他精确的描述,然而你测量行为本身就会干扰这个东西的存在,从而永远无法准确测量。

近日贝壳碰到一个计算机中的海森堡效应,因为工作需要,贝壳需要获得/proc/loadavg中的load参数。这个参数在uptime时会显示,大致意义是这一秒内平均的活跃进程数。(对电脑无爱者请自行跳过以下内容到下一段)准确的计算方法是在一秒内的所有tick上,累加当前的待运行线程列表长度,而后除以一秒内的所有tick。当tick趋于无穷小时,相当于对活跃进程的定积分除以横轴长度,即平均值。

同个文件内有另外一个值,活跃进程数,是当前的待运行队列长度。从理论上说,如果贝壳要计算一个小时(或者其他大尺度时间)的loadavg,可以高速取样该值,在一小时内求平均,即复现load参数的意义?

想法很好,不过实际上差很多。开发服务器上的loadavg大约是0.01-0.05,但是贝壳按照后者算出来的load总大于1。问题在哪里?

记住一点,当你去获得loadavg的时候,你当前的线程永远是在运行的。因此你获取的行为会增长活跃进程的值,哪怕其他时间什么都不做,这样会将取值的瞬间的load提高至少1。而内核的计算的时候,是不会把自己的行为计算为活跃进程的。

那么将值减去1对不对?也未必。在知道上述问题的同时,我们可以想象。在高压力下,你的线程什么时候会获得运行的机会?只有在最高优先级的任务空闲的时候。因此,你取得的值会严格的小于真实的压力。

因此,不要相信当前活跃进程数,那个值永远大于1,并且不总正确。如果那个值是0,那逻辑上讲,你就碰到了罗素悖论。

咳咳,又来一个问题,什么是罗素悖论?

很简单。如果说真话的人永远说真话,说假话的人永远说假话。有人对你说:“我在说谎”。你就听到了罗素悖论。同理,如果理发师只给不给理发师理发的人理发,而所有理发师的头发都有人理,那你也碰到了罗素悖论。同样,如果有程序告诉你,我读取了当前的活跃进程数,但是这个数表明我不活跃。

同样,你也碰到了罗素悖论。

Tags: program

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