人生不是书上的故事,喜怒哀乐,悲欢离合,都在书页间,可书页翻篇何其易,人心修补何其难。——烽火戏诸侯《剑来》
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样: 这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗C
这次给大家介绍下k8s的亲和性调度:nodeSelector、nodeAffinity、podAffinity、Taints以及Tolerations用法。
经过预选策略(Predicates)对节点过滤,获取节点列表,再对符合需求节点列表进行打分,最终选择Pod调度到一个分值最高节点。
在Linux中,线程是由进程来实现,线程就是轻量级进程( lightweight process ),因此在Linux中,线程的调度是按照进程的调度方式来进行调度的,也就是说线程是调度单元。Linux这样实现的线程的好处的之一是:线程调度直接使用进程调度就可以了,没必要再搞一个进程内的线程调度器。在Linux中,调度器是基于线程的调度策略(scheduling policy)和静态调度优先级(static scheduling priority)来决定那个线程来运行。
我们在实际的开发过程中,经常打交道的就是线程,而进程呢,通常就是我们整个运行的程序。对于他们两个来说其实并不陌生,你要让我说出个一二三也可以讲,但可能也都是从使用的角度,而今天我们就从 操作系统 的角度来重新认识一下他们两个(从内核的角度看进程和线程长什么样)。
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
从Linux 2.6.23开始,默认的调度器为CFS,即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
在上一篇文章中,我们知道,到 Linux 2.6.23 版本后,linux 实际上维护了一组调度器来实现不同的调度需要,它们被分为了四层:
我们现在有这样一个需求,就是集群中多台服务的配置是不一致的。这就导致资源分配并不是均匀的,比如我们需要有些服务节点用来运行计算密集型的服务,而有些服务节点来运行需要大量内存的服务。而在 k8s 中当然也配置了相关服务来处理上述的问题,那就是 Scheduler。
这边肯定会有其他场景也会有对pod的调度有特殊要求,这边只是列举了其中几个情况,对于上述遇到的情况我们需要怎么处理,其实k8s给我们提供了丰富的调度策略来满足我们的需求。下面我们来一一说下这些调度策略。
进程优先级 📷 Linux内核中进程优先级一般分为动态优先级和静态优先级,动态优先级是内核根据进程的nice值、IO密集行为或者计算密集行为以及等待时间等因素,设置给普通的进程;静态优先级是用户态应用设置给实时进程。在调度中静态优先级的进程优先级更高。 📷 一般应用分为IO密集型和计算密集型;I/O密集型是进程执行I/O操作时候等待资源或者事件时候,数据读取到后恢复进程的运行,这样基本出于等待IO和运行之间进行交替,由于具有这样的特性,进程调度器通常会将短的CPU时间片分配给I/O密集型进程。计算密集型是进
在上一篇博客 【Linux 内核】进程优先级与调度策略 ① ( SCHED_FIFO 调度策略 | SCHED_RR 调度策略 | 进程优先级 ) 中 , 简单介绍了 " 进程调度策略 " 与 " 进程优先级 " 概念 , 本篇博客开始继续介绍进程调度的代码细节 ;
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
方式一:A 项目做着做着,发现里面有一条指令 sleep,也就是要休息一下,或者在等待某个 I/O 事件。那没办法了,就要主动让出 CPU,然后可以开始做 B 项目。
" 实时进程 " 优先级 高于 " 普通进程 " , 如果当前 Linux 系统的执行队列中有 " 实时进程 " , 调度器 会 优先选择 " 实时进程 " 进行调度 ;
" Linux 应用进程 " 可以根据 " Linux 内核 " 提供的 " 调度策略 " 选择 " 调度器 " ;
调度策略参数参考 【Linux 内核】调度器 ⑨ ( Linux 内核调度策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_FIFO 策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_BATCH策略 ) 博客 ;
参考 【Linux 内核】调度器 ⑨ ( Linux 内核调度策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_FIFO 策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_BATCH策略 ) 博客 , 介绍了 Linux 内核相关的调度策略 ;
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源,以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中,资源可以包括计算资源(如CPU、内存)、存储资源(如磁盘空间)、网络带宽等。
导 语 前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。 It was the best of times, it was the worst of times。 —by Dickens. 人类从爬行到直立用了几百万年,但是我
今天,继续来讨论哲学话题。什么是真正的公平?给你两个选择,第一:全部人排一样的队,吃一样放的饭,赚一样的钱。第二:人人都分三六九等,有人高高在上事事优先,有人人微言轻事事垫底。你觉得如何?
前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS. 其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部
进程优先级起作用的方式从发明以来基本没有什么变化,无论是只有一个cpu的时代,还是多核cpu时代,都是通过控制进程占用cpu时间的长短来实现的。就是说在同一个调度周期中,优先级高的进程占用的时间长些,而优先级低的进程占用的短些。
priority 选项 描述: 优先级由一系列键值对组成,键是该优先级项的名称,值是它的权重(非常重要)一般得权重越高即优先级越高,通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算得出最终的结果; 这些优先级选项包括:
默认情况下,它使用 NIST 的漏洞数据库 (NVD),并在终端中提供具有不同主题选项的搜索和列表功能。
中 , 实现了 获取线程调度策略 , 获取指定调度策略的最大和最小优先级 , 获取线程优先级 , 设置线程调度策略 等功能 ;
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换.
之所以叫做完全公平,是因为操作系统以每个线程占用 CPU 的比率来进行动态的计算,操作系统希望每一个进程都能够平均的使用 CPU 这个资源,雨露均沾。
在前面的几篇文章中,我们重点分析了如果通过fork, vfork, pthread_create去创建一个进程或者线程,以及后面说了在内核层面do_fork的实现。目前为止我们已经了解到一个进程是如何创建的。
实时优先级范围是0到MAX_RT_PRIO-1(即99),而普通进程的静态优先级范围是从MAX_RT_PRIO到MAX_PRIO-1(即100到139)。值越大静态优先级越低。
Scheduler 是 Kubernetes 的调度器,主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单,但有很多要考虑的问题:
本文将重点探讨Docker资源限制和调度策略,以及如何通过这些策略来优化性能和管理资源。从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行综合分析,帮助读者深入了解如何合理配置Docker容器的资源限制和调度策略,以提高应用的性能和资源利用效率。
太平洋时间 2023 年 4 月 11 日,Kubernetes 1.27 正式发布。此版本距离上版本发布时隔 4 个月,是 2023 年的第一个版本。
我们部署的 Pod 是通过集群的自动调度策略来选择节点的,默认情况下调度器考虑的是资源足够,并且负载尽量平均,但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制 Pod 的调度,比如我们希望一些机器学习的应用只跑在有 GPU 的节点上;但是有的时候我们的服务之间交流比较频繁,又希望能够将这服务的 Pod 都调度到同一个的节点上。这就需要使用一些调度方式来控制 Pod 的调度了,主要有两个概念:亲和性和反亲和性,亲和性又分成节点亲和性(nodeAffinity)和 Pod 亲和性(podAffinity)。
通过此次实验,我将近花了一周的时间去弄懂操作系统linux-2.4.22内核的代码,由于确实在上万行代码的浏览中有些乏力所以写了大量的注释,参考了部分博客,也查阅了大量的资料,回答了实验六要求的六个问题,并提出自己的改进策略:
在内核中,肯定不能对所有的进程一视同仁,有的进程需要优先运行,有的进程需要运行更长的时间
在本次实战中,使用一个名为goweb的测试应用程序来演示Node Affinity的使用。goweb是我用Golang开发的简单Web应用程序,用于测试和验证K8S的调度策略。当然了,你也可以自己开发一个类似的应用,然后使用自己的应用来进行本篇的实战内容。
合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害;us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素;sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素。
上章节中介绍了Deployment,ReplicaSet,ReplicationController等副本控制器的使用和场景,接下来介绍kubernetes系列教程控制器DaemonSet使用。
根据优先级,进程分为实时进程和非实时进程(普通进程),Linux的进程优先级范围为[0, 139],其中实时进程优先级的范围为[0, 99],非实时进程的优先级为[100, 139),优先级的数值越低,说明优先级越高。
操作系统内部本身是非常复杂,存在各种调用关系,本文主要讲解利用 atop+perf 双剑客来加速排障和分析一些常见的负载问题
Linux是一个多用户多任务的操作系统。多用户是指多个用户可以在同一时间使用同一个linux系统;多任务是指在Linux下可以同时执行多个任务,更详细的说,linux采用了分时管理的方法,所有的任务都放在一个队列中,操作系统根据每个任务的优先级为每个任务分配合适的时间片,每个时间片很短,用户根本感觉不到是多个任务在运行,从而使所有的任务共同分享系统资源,因此linux可以在一个任务还未执行完时,暂时挂起此任务,又去执行另一个任务,过一段时间以后再回来处理这个任务,直到这个任务完成,才从任务队列中去除。这就是多任务的概念。 上面说的是单CPU多任务操作系统的情形,在这种环境下,虽然系统可以运行多个任务,但是在某一个时间点,CPU只能执行一个进程,而在多CPU多任务的操作系统下,由于有多个CPU,所以在某个时间点上,可以有多个进程同时运行。 进程的的基本定义是:在自身的虚拟地址空间运行的一个独立的程序,从操作系统的角度来看,所有在系统上运行的东西,都可以称为一个进程。
因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
事情是这样的,最近行业不景气(摆烂),由于业务收缩,所以需要对其中一个小的 k8s 集群中的节点做收缩,下掉几台不需要使用的服务器,在对 k8s node 做变更的时候出现了一个意外:coredns 在某个 node 被删除之后重启后发现无法正常启动,并且出现报错
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