我正在读perfbook。在第5.2章中，该书提供了一些有关统计计数器的示例。这些示例可以解决网络数据包计数问题。
快速测验5.2：网络数据包计数问题。假设您需要 收集有关网络数据包数量（或总数）的统计信息 发送和/或接收的字节数）。数据包可能是 由系统上的任何CPU传输或接收。进一步假设 这台大型机器每台能够处理一百万个数据包 其次，还有一个系统监视包可以读取 每五秒钟计数一次。您将如何实施此统计数据 柜台吗？
有一个QuickQuiz询问计数包和计数包中字节总数之间的区别。
我不明白答案。看完之后，我仍然不知道有什么区别。
“见此”段落中的示例，如果将数字3和5更改为1，会有什么不同？
请帮助我理解它。
QuickQuiz5.26 ：计数之间有什么基本区别 数据包并计算数据包中的字节总数，给定 数据包大小不一？
答案：计算数据包时， 计数器仅增加一。另一方面，当 计数字节时，计数器可能会以较大的数字递增。
为什么这很重要？因为在以1为增量的情况下，该值 在一定程度上，必须返回计数器 在某个时间点已经采用了该值，即使它是 无法确切地说出这一点何时发生。相反， 在计数字节时，两个不同的线程可能返回的值是 与所有全局操作顺序不一致。
要看到这个， 假设线程0将值三添加到其计数器线程1 将值5加到其计数器中，线程2和3求和 柜台。如果系统是“弱有序”的，或者编译器使用 积极的优化，线程2可能会发现总和为3， 线程3可能会找到五个总数。唯一可能的全球订单 计数器的值序列的0,3,8和0,5,8，以及 两种顺序均与获得的结果不一致。
如果您错过了 这个，你并不孤单。迈克尔·斯科特（Michael Scott）提出了这个问题 Paul博士期间的Paul E. McKenney防御。
答案 0 :(得分：0)
我可能是错的，但假定其背后的想法如下：假设有2个独立的过程收集其计数器的总和。现在假设在两个过程中同时发生一些事件序列，例如，大小为10的数据包同时进入第一个过程，大小为20的数据包同时出现在第二个过程中，并且在一段时间之后当大小为60的数据包进入第二个进程时，大小为30的分组同时进入第一进程。这是事件的顺序：
Time point#1 Time point#2
Process1: 10 30
Process2: 20 60
现在，考虑到先前的总值为0，现在让我们为弱序系统在＃1和＃2时间点之后建立可能的总计数器状态的向量：
Time point#1
0 + 10 (process 1 wins) = 10
0 + 20 (process 2 wins) = 20
0 + 10 + 20 = 30
Time point#2
10 + 30 = 40 (process 1 wins)
10 + 60 = 70 (process 2 wins)
20 + 30 = 50 (process 1 wins)
20 + 60 = 80 (process 2 wins)
30 + 30 = 60 (process 1 wins)
30 + 60 = 90 (process 2 wins)
30 + 90 = 110
现在假设time point#1和time point#2之间可能存在一段时间，让我们评估哪些值反映了系统的真实状态。显然，time point#1之后的所有状态都可以视为有效，因为在某个确切的时刻，接收到的总大小为10、20或30（我们忽略了最终值可能不是实际值-至少它是事实）包含系统正常运行时的实际值）。对于Time point#2之后的可能状态，图片略有不同。例如，系统从未处于40、70、50和80状态，但是我们有在第二次收集后获得这些值的风险。
现在让我们从数据包数量的角度来看情况。我们的事件矩阵是：
Time point#1 Time point#2
Process1: 1 1
Process2: 1 1
可能的总状态：
Time point#1
0 + 1 (process 1 wins) = 1
0 + 1 (process 1 wins) = 1
0 + 1 + 1 = 2
Time point#2
1 + 1 (process 1 wins) = 2
1 + 1 (process 2 wins) = 2
2 + 1 (process 1 wins) = 3
2 + 1 (process 2 wins) = 3
2 + 2 = 4
在这种情况下，所有可能的值（1、2、3、4）都反映出系统肯定处于某个时间点的状态。