Overhead in Informatik
In der Informatik Overhead Bezieht sich auf die Rechenressourcen (CPU -Zeit, Speicher, Bandbreite usw.), die von einem System verwendet werden, um Aufgaben außer * der primären Aufgabe auszuführen, für die es ausgelegt ist. Betrachten Sie es als die "hinter den Kulissen" erforderlich, um die Hauptaufgabe zu ermöglichen.
Analogie:
Stellen Sie sich vor, Sie backen einen Kuchen. Die Hauptaufgabe ist das Backen des Kuchens selbst. Overhead beinhaltet:
* Vorheizen des Ofens (CPU-Aufwärmen)
* Geschirrwaschen (Speichermanagement)
* Messung der Zutaten (Datenverarbeitungsanweisungen)
* Nach dem Rezept (Steuerflussanweisungen)
Während diese Aktionen für den Backen des Kuchens unerlässlich sind, tragen sie nicht direkt zur Komposition des Kuchens selbst bei.
Beispiele für Overhead:
Overhead kann aus vielen verschiedenen Quellen entstehen, darunter:
* Betriebssystem: Das Betriebssystem konsumiert Ressourcen, um Prozesse, Speicher, E/A, Sicherheit usw. zu verwalten.
* Programmiersprachen: Interpretierte Sprachen haben im Allgemeinen mehr Overhead als kompilierte Sprachen, da sie zur Laufzeit interpretiert werden müssen. Die Müllsammlung in Sprachen wie Java oder Python ist eine andere Form von Overhead.
* Kommunikationsprotokolle: Protokolle wie TCP/IP Fügen Sie Header hinzu und führen Sie die Fehlerprüfung durch, wodurch die Netzwerkkommunikation Overhead hinzugefügt wird.
* Datenstrukturen: Die Verwendung einer Hash -Tabelle kann in Bezug auf Speicher- und Hash -Funktionsberechnung einen Overhead aufweisen. In vielen Fällen bietet sie jedoch schnellere Auseinandersetzungen.
* Verschlüsselung/Entschlüsselung: Verschlüsseln und Entschlüsseln von Daten verbrauchen CPU -Zyklen.
* Virtualisierung: Hypervisors (Software, die virtuelle Maschinen erstellt und verwaltet) führen einen Overhead ein, da Hardwareanforderungen übersetzt und emuliert werden müssen.
* Kontextumschaltung: Das Schalten zwischen verschiedenen Prozessen oder Fäden verbraucht CPU -Zyklen und kann zu Cache -Missen führen.
* Protokollierung und Prüfung: Das Aufzeichnen von Systemereignissen und -aktivitäten verbraucht Ressourcen.
* Fehlerbehandlung: Überprüfung auf Fehler und die Einführung von Korrekturmaßnahmen verbraucht Ressourcen.
* Synchronisationsmechanismen: Sperren, Semaphoren und andere Synchronisation -Primitive führen dazu, dass Overhead bei der Verwaltung des gleichzeitigen Zugriffs auf gemeinsam genutzte Ressourcen verwaltet wird.
Wie sich der Aufwand auf die Leistung auswirkt:
Overhead kann die Leistung eines Systems auf verschiedene Weise erheblich beeinflussen:
1. Durchsatz reduziert: Overhead verbraucht Ressourcen, die ansonsten für die Hauptaufgabe verwendet werden könnten, was die Menge an "nützlichen" Arbeiten senkt, die das System pro Zeiteinheit (Durchsatz) ausführen kann.
2. Erhöhte Latenz: Overhead kann die Zeit erhöhen, die ein System benötigt, um auf eine Anfrage zu reagieren (Latenz). Dies liegt daran, dass das System die Overhead -Aufgaben ausführen muss *, bevor * die angeforderte Aufgabe erledigt werden kann.
3. höherer Ressourcenverbrauch: Overhead führt zu einem erhöhten Ressourcenverbrauch wie CPU -Nutzung, Speicherverbrauch, Netzwerkbandbreite und Scheiben -I/A. Dies kann die Betriebskosten erhöhen und die Skalenfähigkeit des Systems einschränken.
4. Skalierbarkeit reduziert: Ein hoher Overhead kann die Skalierbarkeit eines Systems einschränken. Wenn das System skaliert (z. B. mehr Benutzer oder Daten), kann der Overhead unverhältnismäßig wachsen und schließlich zum Engpass werden.
5. erhöhte Komplexität: Übermäßiger Overhead verweist häufig auf unnötige Komplexität im Design oder der Implementierung des Systems. Die Behandlung des Overheads kann das Wiederversetzen des Codes, die Optimierung von Algorithmen oder die Auswahl effizienterer Datenstrukturen beinhalten.
Overhead minimieren:
Das Minimieren von Overheads ist entscheidend für die Optimierung der Systemleistung. Einige Strategien dafür sind:
* Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen: Durch die Auswahl der richtigen Algorithmen und Datenstrukturen für die Aufgabe kann die erforderliche Berechnung und den erforderlichen Speicher erheblich reduziert werden.
* Codeoptimierung: Schreiben effizienter Code, Vermeidung unnötiger Berechnungen und Verwendung von Compiler -Optimierungen kann den Gemeinkosten verringern.
* Caching: Durch häufig zugegriffenes Zugriff auf Daten kann die Notwendigkeit reduziert werden, wiederholt teure Vorgänge auszuführen.
* asynchrone Operationen: Durch die Verwendung asynchroner Vorgänge kann das System andere Aufgaben ausführen und auf die Abschluss der E/A -Operationen warten.
* Lastausgleich: Durch das Verteilen von Workloads auf mehrere Server kann verhindern, dass ein einzelner Server überladen wird und einen hohen Overhead entspricht.
* Profilerstellung und Überwachung: Tools zur Profilerstellung und Überwachungssystemleistung können dazu beitragen, Gemeinkostenquellen zu identifizieren.
* die richtigen Technologien auswählen: Die sorgfältige Auswahl der richtigen Programmiersprachen, Betriebssysteme und Hardwareplattformen kann dazu beitragen, den Overhead zu minimieren.
* Kommunikationsaufwand reduzieren: Batching -Anforderungen, effizientere Protokolle und Optimierung von Netzwerkkonfigurationen können die Kommunikationsaufwand in verteilten Systemen verringern.
Zusammenfassend:
Overhead sind die Kosten für die Unterstützung von Aufgaben, die nicht direkt Teil der Hauptfunktion eines Systems sind. Es reduziert die Leistung und kann die Effizienz, Skalierbarkeit und Gesamtkosten eines Systems beeinflussen. Das Verständnis der Gemeinkostenquellen und der Implementierung von Strategien zur Minimierung ist für den Aufbau leistungsstarker, effizienter und skalierbarer Softwaresysteme unerlässlich.
