在 Linux Kernel 中，当处理器上下文从一个线程切换到另一个线程时，寄存器的状态会保存到 PCB 中，并进行更多的簿记以确保可以再次加载确切的状态。
从内核内存中保存和加载寄存器的整个过程可能需要一些 CPU 周期。那么这个时间是属于用户 CPU / 系统 CPU 还是其他地方
linux multithreading context-switch linux-kernel context-switching
在阅读了一些关于 的文章后Whole State Code Generation，spark 做了字节码优化，将查询计划转换为优化的执行计划。
https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/spark-sql-whole-stage-codegen.html
现在我的下一个问题是，但在完成了与字节码和所有相关的这些优化之后，将这些字节码指令转换为机器代码指令可能仍然是一个可能的瓶颈，因为这是由 JIT 在流程运行时单独完成的为了进行这种优化，JIT 必须有足够的运行次数。
spark 是否会做任何与优化字节码（它是 的结果whole stage code gen）到机器码的动态/运行时转换相关的事情，或者它是否依赖 JIT 将这些字节码指令转换为机器码指令。因为如果它依赖于 JIT，那么就会涉及某些不确定性。