context

在现代分时调度的操作系统中，CPU的调度是分为一个个时间片，分给应用程序使用。

这些程序都是并发执行的，即根据获得的CPU时间片，交替轮流执行任务调度，这个过程不可避免的会造成上下文切换。

上下文切换概括来说就是当前任务在执行完本次CPU时间片之后，切换到另一个另一个任务之前，会保存自己当前的状态，以便在下一次获得CPU时间片的时候，可以根据记录的状态，继从上次终止的时刻继续执行任务。

任务从保存状态到再次加载执行的过程就是一次上下文切换。

上下文切换会消耗大量的CPU时间，这个可能就是CPU耗时最多的操作了。

Java中有个CAS的概念，即Compare & Set ，或是 Compare & Swap ，这是一种乐观锁的操作方式，通过自旋让线程不要切换，有可能等一点时间就会得到CPU，相比于线程切换，这点等待的时间消耗非常小。

上面2个小例子，可以看出线程切换的消耗是非常大的，在资源有限的情况下，我们的优化方向是减少上下文切换的次数。

上下文切换，即context。不懂技术也没什么关系，我们再来看一下生活中上下文切换的场景。

比如在做数学题，突然手机弹出了一条消息：《震惊，3男2女竟在野外开展多人运动》，你出于好奇，点进去看了，发现就一条普通的内容，毫无奇怪的知识点，你感觉有点生气，遂刷了抖音，不知不觉就过去了3小时，等你意犹未尽的时候，发现已经忘了刚才的数学题的解题思路是啥了，不得不重新抓耳挠腮的解题。

从专注的状态中脱离，再回去的时候会发现效果大打折扣。

又比如你正在看生产环境的BUG，一会领导找你给他一份材料，一会同事找你问个问题，然后再来几个其他部门的人，问你一些看起来就让你窝火的问题。

等你终于可以清净一会的时候，发现已经到夜里了，也忘记自己DEBUG过程中找到的思路，不得不熬夜秃头查问题，卒。

计算机体系的设计，如果多想想的话，都可以在现实生活中找到可以参考的案例，有时候我们看着很忙，但是事后复盘的话，会发现几乎没干什么事，效率相当的低。

保持专注，尽量减少因外界干扰导致的场景切换，并做好时间分析，知道自己的时候都花在哪了，会逐步提高我们的时间管理能力。

在资源有限的情况下，通过科学合理的手段，提高资源的利用率，是值得我们好好研究的方向。