一般来说,在操作系统中会运行多个进程(几个到几千个不等),但一台计算机的 CPU 资源是有限的,如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时,操作系统是如何同时运行这些进程的呢?
在BFS和MuqSS两个调度器的介绍之后,本文再介绍一种有意思的调度器,即Coscheduling。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章,源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决,但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过,在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列,由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列,那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题,这就是所谓的 负载不均衡 问题,如下图所示:
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。
cgroup 与组调度 linux内核实现了control group功能(cgroup,since linux 2.6.24),可以支持将进程分组,然后按组来划分各种资源。比如:group-1拥有30%的CPU和50%的磁盘IO、group-2拥有10%的CPU和20%的磁盘IO、等等。具体参阅cgroup相关文章。 cgroup支持很多种资源的划分,CPU资源就是其中之一,这就引出了组调度。 linux内核中,传统的调度程序是基于进程来调度的(参阅《Linux 进程调度浅析》)。假设用户A和B共用一台机
大家好,我是cloud3,本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
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.
决定一次负载均衡是否要发生有很多的规则,因此也就很难推断如果有工作可作时一个空闲核能够维持空闲多久,也很难推断在系统中有空闲核时,任务变为可运行状态前还要在运行队列里等待多久。因为之前极少数的开发者可以在第一次就写出完美的代码,这种复杂性又导致了bug的出现。弄明白这个bug是必要的,这样才能搞明白为什么他们避开了传统的测试和调试工具。因此,我们首先将描述这引起bug, 延后在展示我们所使用的工具。
通过高性能网络或局域网互联的服务器集群正成为实现高可伸缩的、高可用网络服务的有效结构。
虽然我们在区分Linux进程类别, 但是我还是想说Linux下只有一种类型的进程,那就是task_struct,当然我也想说linux其实也没有线程的概念, 只是将那些与其他进程共享资源的进程称之为线程。
在开始使用 Kubernetes 时,社区教给我们的第一件事就是始终为我们 pod 中的每个容器设置 CPU 和内存的请求和限制。
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
起因 最近我们的 APM 上线了应用卡顿的性能检测,我们使用的是和 BlockCanary 同样的方案,通过 Looper Printer 去监控应用的卡顿。在收集到线上数据以后,发现一个比较怪异的现象,大量的卡顿的情况下,当前执行线程(主线程)的执行时间其实并不长,主线程只执行了几毫秒,但是却卡顿1s甚至更长的时间。很明显这个时候是由于主线程没有抢占到CPU导致,为了搞清楚为什么主线程没有抢到CPU,我把 Android 线程调度仔细撸了一遍。 Linux 进程与Android 线程 基础知识 进程是
当今计算机技术已进入以网络为中心的计算时期。由于客户/服务器模型的简单性、易管理性和易维护性,客户/服务器计算模式在网上被大量采用。在九十年代中 期,万维网(World Wide Web)的出现以其简单操作方式将图文并茂的网上信息带给普通大众,Web也正在从一种内容发送机制成为一种服务平台,大量的服务和应用(如新闻服务、网 上银行、电子商务等)都是围绕着Web进行。这促进Internet用户剧烈增长和Internet流量爆炸式地增长,图1显示了1995至2000年与 Internet连接主机数的变化情况[1],可见增长趋势较以往更迅猛。
上周线程崩溃为什么不会导致 JVM 崩溃在其他平台发出后,有一位小伙伴留言说有个地方不严谨
案例2:每隔1分钟,将当前日期和日历信息,都追加到/tmp/mycal.log 文件中 步骤: 1) 编写一个文件/home/mytask2.sh,文件内容是:date >> /tmp/mycal.log 和 cal >> /tmp/mycal.log 2) 给文件/home/mytask2.sh一个可以执行的权限,命令chmod 744 /home/mytask2.sh 3) 设置个人任务调度。执行crontab –e命令 4) 输入任务到调度文件,任务内容:*/1 * * * * /home/mytask2.sh 5) 查看文件/tmp/mycal.log,成功! 截图同上!不在赘图! 案例3:每天凌晨2:00将mysql数据库testdb,备份到文件/tmp/mydb.bak中。 步骤: 1) 编写一个文件/home/mytask3.sh,文件内容是:/usr/local/mysql/bin/mysqldump -uroot -proot testdb > /tmp/mydb.bak 2) 给文件/home/mytask3.sh一个可以执行的权限,命令chmod 744 /home/mytask3.sh 3) 设置个人任务调度。执行crontab –e命令 4) 输入任务到调度文件,任务内容:0 2 * * * /home/mytask3.sh 5) 查看文件/tmp/mydb.bak,成功! 截图同上!不在赘图!
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:
集群(cluster),从字面上就知道,集与群都是多的概念。集群就是多台机器组合在一起共同完成一个需求。
微服务从传统虚拟机迁移到在 Kubernetes 上运行的 Docker 容器是大势所趋。Docker 容器是完整的可交付软件包和依赖项,通常可以被认为是轻量级虚拟机。虽然这可能是一个非常方便的简化,但了解容器是如何使用 Linux 控制组 (cgroup) 和命名空间实现的很重要。了解这些特性和限制有助于我们提高服务的性能,尤其是在性能压力较大的情况下。
实时系统是这样的一种计算系统:当事件发生后,它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中,产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作,而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说,当系统收到某个请求,会做出相应的动作以响应该请求,想要保证正确地响应该请求,一方面逻辑结果要正确,更重要的是需要在最后期限(deadline)内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应,那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中(如Linux),实时调度器(realtime scheduler)负责协调实时任务对CPU的访问,以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
LVS是Linux Virtual Server的简写,是国人贡献到LINUX内核的第一个重要模块,是负载均衡的主流技术 LVS是如何把用户请求转给应用服务器的? 它的转换机制主要有3个 (1)网络地址转换 NAT 当用户请求到达调度器时,调度器从一组真实的应用服务器中选取一个,然后将请求报文的目标地址、端口改写成选定的应用服务器的,再将报文请求发送到选定的服务器 在服务器端得到请求后,进行相应处理,需要将数据返回给用户时,需要再次经过负载调度器将报文的源地址和源端口改成虚拟IP地址和相应端口,然
LVS(linux virtual server)即linux虚拟服务器,由章文嵩博士主导开发的开源负载均衡项目,从2.6内核开始已经被集成到linux内核模块中了,该项目在linux内核中实现了基于IP的数据请求负载均衡调度方案,终端互联网用户从外部访问公司的外部负载均衡服务器,终端用户的web请求会发送给LVS调度器,调度器根据自己预设的算法决定将该请求发送给后端的某台web服务器,如果后端的所有web服务器存储的内容时相同的,那么用户不管访问哪台真实的web服务器得到的内容也都是相同的,所以整个集群对于用户而言是透明的。最后根据工作模式不同,真实服务器会选择不同的方式将用户需要的数据发送给终端用户。
Kernel-based Virtual Machine的简称,是一个开源的系统虚拟化模块,自Linux 2.6.20之后集成在Linux的各个主要发行版本中。它使用Linux自身的调度器进行管理,所以相对于Xen,其核心源码很少。KVM目前已成为学术界的主流VMM之一。
性能为王,系统的性能提升是每一个工程师的追求。目前,性能优化主要集中在消除系统软件堆栈中的低效率上或绕过高开销的系统操作。例如,内核旁路通过在用户空间中移动多个操作来实现这个目标,还有就是为某些类别的应用程序重构底层操作系统.
本文中若有任何疏漏错误,有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过caspar at linux.alibaba.com或者 tao.ma at linux.alibaba.com反馈。
在Linux里,一直以来就有对进程进行分组的概念和需求,比如session group, progress group等,后来随着人们对这方面的需求越来越多,比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等,于是出现了cgroup,用来统一将进程进行分组,并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
在一项圣诞黑客项目中,一位Canonical工程师开发了一个能够在用户空间运行的Linux调度器。
赖滨,腾讯云高级工程师,7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一,负责系统内 CPU 资源的合理分配,需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求,还需要能处理各种复杂的并发竞争环境,同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体),其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现,我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
Linux Kernel Development 一书中,关于 Linux 的进程调度器并没有讲解的很全面,只是提到了 CFS 调度器的基本思想和一些实现细节;并没有 Linux 早期的调度器介绍,以及最近这些年新增的在内核源码树外维护的调度器思想。所以在经过一番搜寻后,看到了这篇论文 A complete guide to Linux process scheduling,对 Linux 的调度器历史进行了回顾,并且相对细致地讲解了 CFS 调度器。整体来说,虽然比较啰嗦,但是对于想要知道更多细节的我来说非常适合,所以就有了翻译它的冲动。当然,在学习过程也参考了其它论文。下面开启学习之旅吧,如有任何问题,欢迎指正~
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation(VS/NAT) 3.2 Virtual Server via IP Tunneling(VS/TUN) 3.3 Virtual Server via Direct Routing(VS/DR) 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
1. LVS 简介 ---- 1. LVS 是什么? LVS 的英文全称是 Linux Virtual Server,即 Linux 虚拟服务器。它是我们国家的章文嵩博士的一个开源项目。在 linux 内核 2.6 中,它已经成为内核的一部分,在此之前的内核版本则需要重新编译内核。 2. LVS 能干什么? LVS 主要用于多服务器的负载均衡。它工作在网络 4 层,可以实现高性能,高可用的服务器集群技术。 它廉价,可把许多低性能的服务器组合在一起形成一个超级服务器。 它易用,配置非常简单,且有多种负载均衡的
本文主要理解的一个核心点,什么是Pod?我们先不关注Pod怎么使用,怎么调度,如何实现最佳实践。这些问题后续继续讨论,在不懂为什么k8s要有Pod的情况下,去先深究最佳实践没有实际意义。
renice 缺省以进程 ID 指定进程,也可以按照进程组或用户名指定进程,并修改所有隶属于进程组或用户进程的优先级。只有系统管理者可以改变其他用户进程的优先权,也仅有系统管理者可以设置负数优先级。
欢迎关注专栏:Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦,还有各种技术分享,如有好文章也欢迎投稿哦。
进程管理 : 包括 进程创建 , 销毁 , 线程组管理 , 内核线程管理 , 队列等待 ;
通过这三篇文章的学习我们知道,无论内核进程还是用户进程,都是可以用task_struct来描述的,那么本篇我们实践下如何通过task_struct字段把系统中所有的进程包含的信息打印出来,比如:属性信息,状态,进程标识符,优先级信息,亲属关系,文件系统信息,内存方面的信息等。
Linux内核是一个令人难以置信的马戏团的表演者,可以很小心的玩弄许多进程和它们的资源需求,来保证你的服务器一直嗡嗡作响。内核也是关于公平的一切:当有资源竞争时,内核试图公平的分发这些资源。 然而,如果你有一个需要优先级的重要进程怎么办?一个低优先级的进程呢?或者,限制一组进程的资源呢? 这需要你的帮助,因为没有你的帮助,内核是无法知道哪些是CPU的关键进程。 所有进程最开始都拥有相同的优先级,Linux内核会为每个任务分配均匀的CPU调度时间。总不能让一个CPU密集型的进程只运行在低优先级吧?所以,你需要
本文主要介绍了Linux服务器集群系统–LVS(linux Virtual Server),并简单描述下LVS集群的基本应用的体系结构以及LVS的三种IP负载均衡模型(VS/NAT、VS/DR和VS/TUN)的工作原理,以及它们的优缺点和LVS集群的IP负载均衡软件IPVS在内核中实现的各种连接调度算法。 参考文献 http://www.linuxvirtualserver.org/zh/index.html
cgroups(control groups,控制组群) 是 Linux 内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组的资源(如CPU、内存、磁盘输入输出等)。它是由 Google 的两位工程师进行开发的,自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止,有两个大版本, 即 v1 和 v2 。
每个处理器各自设置一个调度队列,从而可能出现有的处理器的就绪队列进程很多而另一个处理器上的就绪队列任务很少的现象。
大多数现代操作系统旨在尝试从底层硬件资源中提取最佳性能。这主要是通过两个主要硬件资源的虚拟化来实现的:CPU 和内存。现代操作系统提供了一个多任务环境,基本上为每个任务提供了自己的虚拟 CPU。任务通常不知道它不独占 CPU 使用权这一事实。
而实际上,在Linux中,进程不止一个执行流,而是可能会有几个或很多个。同一个进程中,每一个执行流都指向同一个虚拟地址空间,由操作系统创建。即在完整的进程中,进程包括:若干个执行流,虚拟地址空间,页表,以及存在物理内存中属于该进程的数据和代码。
作者 | 张磊 阿里云容器平台高级技术专家,CNCF 官方大使,CNCF Application Delivery SIG 首届联席主席
我们需要一些自动化的措施,包括自动调度、配置、监管和故障处理。这正是Kubernetes用武之地
进程是 Linux 事务管理的基本单元,所有的进程均拥有自己独立的处理环境和系统资源。进程的环境由当前系统状态及其父进程信息决定和组成,将某个可执行文件加载到内存中运行,那么就会演变成一个或者是多个进程。(产生多个进程的原因是进程在运行的时候可以再创建新的进程,但是加载的时候只有一个进程),为了更好的理解进程,以我们平时在 Linux 环境下运行一个 C 程序为例进行说明: 代码很简单,hello world:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云