面试题：Ruby多核编程与操作系统资源调度的协同

1. 操作系统调度策略差异分析

Linux：
- 调度算法：现代Linux内核通常使用CFS（Completely Fair Scheduler）。CFS旨在为每个进程分配公平的CPU时间片，它基于虚拟运行时间（vruntime）来调度任务。对于多核场景，CFS会尽量将任务分散到不同核心上以充分利用多核资源，减少CPU缓存失效。
- 亲和性设置：Linux允许通过系统调用（如taskset命令或CPU_SET等函数）设置进程或线程的CPU亲和性，即指定任务在哪些CPU核心上运行。这对于一些对缓存敏感或有特定性能需求的任务很有用。
Windows：
- 调度算法：Windows使用基于优先级的抢占式调度算法。每个线程都有一个优先级，系统根据优先级来决定哪个线程可以获得CPU时间。优先级分为多个级别，高优先级线程优先执行，并且可以抢占低优先级线程的执行。
- 亲和性设置：Windows同样支持设置线程的CPU亲和性，通过SetThreadAffinityMask函数可以指定线程在哪些CPU核心上运行。但与Linux不同，Windows的调度更侧重于满足用户交互的及时性，可能会优先调度与用户界面交互相关的线程。

2. Ruby多核编程模型

Ruby主要通过Thread类和Process类实现多核编程。

Thread类：在Ruby 1.9之前，Ruby使用的是全局解释器锁（GIL），这意味着同一时间只有一个线程能执行Ruby代码，即使在多核环境下，多个线程也不能真正并行执行。但在I/O操作等情况下，线程可以释放GIL，让其他线程有机会执行。从Ruby 1.9开始，虽然GIL仍然存在，但对一些操作进行了优化，在多核环境下能更好地利用CPU资源。
Process类：通过创建子进程，每个子进程都有自己独立的Ruby解释器实例，不存在GIL的限制，可以充分利用多核资源。但是，进程间通信（IPC）相对复杂，开销也比线程大。

3. 优化思路

针对Linux：
- 利用CPU亲和性：对于计算密集型任务，可以根据任务的特性设置CPU亲和性，例如将相关任务固定在相邻的CPU核心上，以减少缓存失效。
- 优化线程数量：根据CPU核心数合理设置线程数量，避免过多线程导致的上下文切换开销。由于CFS的公平调度，适当增加线程数量可能有助于充分利用多核资源，但需要通过测试找到最优值。
针对Windows：
- 设置线程优先级：根据任务的重要性和对响应时间的要求，合理设置线程优先级。例如，对于一些需要及时处理的任务（如用户输入处理），可以设置较高的优先级。
- 谨慎使用进程：由于Windows进程创建和销毁的开销较大，除非任务需要完全独立的资源且对GIL敏感，否则优先考虑使用线程。在使用进程时，要优化进程间通信以减少开销。

4. 代码示例

4.1 Ruby多线程示例（考虑不同操作系统调度特点）

require 'thread'

# 检测操作系统
is_windows = RbConfig::CONFIG['host_os'] =~ /mswin|mingw|cygwin/

# 线程数量根据CPU核心数动态设置
num_threads = is_windows? 4 : (RbConfig::CONFIG['arch'] =~ /64/ ? 8 : 4)

threads = []
num_threads.times do |i|
  threads << Thread.new do
    # 模拟计算密集型任务
    100_000_000.times { |j| j * j }
  end
end

threads.each(&:join)

在这个示例中，根据不同操作系统设置了不同的默认线程数量，以适应Windows和Linux不同的调度特点。同时，通过模拟计算密集型任务展示了多线程的使用。

4.2 Ruby多进程示例（考虑不同操作系统调度特点）

require 'parallel'

# 检测操作系统
is_windows = RbConfig::CONFIG['host_os'] =~ /mswin|mingw|cygwin/

# 进程数量根据CPU核心数动态设置
num_processes = is_windows? 2 : (RbConfig::CONFIG['arch'] =~ /64/ ? 4 : 2)

Parallel.map(1..num_processes) do |i|
  # 模拟计算密集型任务
  100_000_000.times { |j| j * j }
end

这个示例使用parallel库创建多进程，同样根据不同操作系统设置了不同的默认进程数量，以适应Windows和Linux不同的调度特点，模拟计算密集型任务在多进程环境下的执行。