image.png 头图是加拿大lake simcoe自然风光,非常漂亮,基本没有中国游客,适合深度游。 这是操作系统底层技术第二篇,前一篇是《Codegen技术学习》 CPU亲和性 简单地说,CPU亲和性(affinity)就是进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。 Linux内核进程调度器天生就具有被称为软CPU亲和性(affinity)的特性,这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的,因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。2.6版本的L
超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
超线程技术(Hyper-Threading): 就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,(一个核模拟出两个核?)
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest,包括NULL字符(即字符串结束标志)。
最近开始学习Python自动化运维,特记下笔记。 学习中使用的系统是Kali Linux2017.2,Python版本为2.7.14+ 因为在KALI里面没有自带psutil模块,需要使用pip进行安装
其实,在进行ROS2/ROS1程序编写的时候,通常需要启动很多节点,有时候大于60+节点也非常常见的。
所以,将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率,从而提高性能。而进程与 CPU 绑定被称为:CPU 亲和性。
所谓cpu绑定,其实就是对进程或线程设置相应的cpu亲和力(affinity),确保进程或线程只会在设置了相应标志位的cpu上运行,进而提高应用对cpu的使用效率。如果应用可以在多个cpu上运行,操作系统会在cpu之间频繁切换应用,引起cpu缓存失效,降低缓存的命中率,导致cpu的使用效率下降。所以,如果使用cpu绑定技术,在一定程度上会避免上述问题,提升系统性能,类似技术还有gpu绑定、mic绑定等等。 There are only two hard things in Computer Science
嵌入式Linux系统中,Linux直接管理所有CPU。默认情况下,系统的目标是提高吞吐率,而不是实时性。为了保证实时性,可以根据应用场景,对CPU实行更加精确的控制。常见的办法有,进程CPU隔离、CPU亲和、中断CPU亲和、进程优先级。
这里的背景是遇到了一个小问题:我目前有3台机器(1台ssd+40m 带宽高性能),有些服务对网络、机器都有较大的要求,而其他一些则没有,请问我如何才能让特定服务运行在特定 node 上。
本文翻译自Analysis of the Effect of Core Affinity on High-Throughput Flows
图中一共有A、B、C、D四个应用,对外分别提供4种服务,此时B应用与C应用之间直接调用,A、B、C、D4个应用与操作系统之间直接交互,随着应用数量越来越多,就会导致层次化的应用不够隔离,服务之间耦合程度高,因此我们需要有一个东西来为我们代理和处理相关的一些通用请求,而只让应用处理相关的业务逻辑,这时就出现了一个叫做中间件的东西,如下图
进程或者线程绑定到某个CPU Core,仍然可能会有线程或者进程切换的发生,如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响,可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统,在启动时候加入isolcpus=2,3,那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的,但是可以通过taskset命令来设置
Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 中 , 定义的 struct sched_class 调度类结构体 , 就是 " 调度器 " 对应的类 ;
找到问题跟原所在,默认的maxPods: 110,K8S默认一个节点上的pod调度数是110,当前有限制pod数的需求。 vim /var/lib/kubelet/config.yaml
对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing " , 简称 SMP ;
我们在使用k8s过程中经常有这样的需求:我的k8s集群有多台服务器,配置不尽相同。我想把数据库部署到CPU、内存比较好的这几台机;我想把静态承载服务部署到有固态硬盘的机器等;而这些需求,就是我们今天要讲的k8s的调度:
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。
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。
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
psutil是一个跨平台库能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要用来做系统监控,性能分析,进程管理。它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统.
通常情况下在Kubernetes 集群中部署一个Pod, 默认调度器将会自动进行合理的调度(例如, 将Pod分散到节点上, 根据节点上的资源情况进行分配), 但是有时候我们需要更加细粒度的控制pod的调度. 比如一组pod需要最终调度到拥有SSD/GPU的硬盘的机器上,或者将两个不同的服务(服务间直接通信比较频繁)的pod 调度到同样的节点上 (比如gitlab.这里就需要 Kubernetes里面的亲和性来解决,亲和性分为2类: nodeAffinity 和 podAffinity.
一、分区建议(对于经常访问的目录,单独分区): 1、/ swap /var /usr /home单独分区 2、/dev/hda1 比 /dev/hda2 比/dev/hda3访问速度快 3、hda1应该式swap分区,第二个分区/var,第三个/usr,剩下/ /home 二、I/O提升调度器 http://www.learnfuture.com/article/2150 1、deadline:数据库要改成这种。截止时间调度算法 2、noop:先进先出,SSD用这种 3、cfq:默认 更改:cat "deadline">/sys/block/sda/queue/scheduler 永久更改:GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash elevator=noop" 三、TLB:https://blog.csdn.net/liuchen_csdn/article/details/66975348 1、超大TLB:配置超大TLB的数量:echo x>/proc/sys/vm/nr_hugepages 2、配置后使用方式:
1、动态跟踪工具DTrace:https://blog.csdn.net/fishmai/article/details/72858261 2、在取得数据之前就把事情理论化是一个严重的错误 3、IOPS:每秒发生输入输出的次数 吞吐量:数据传输速度 响应时间: 一次操作完成的时间 延迟:等待时间 使用率 饱和度 瓶颈 工作负荷 缓存 SUT:system under test 4、网络延迟的三部分:DNS延迟 TCP连接延迟 TCP数据传输延迟 5、系统各种延迟
不同worker 绑定不同核心 均匀分配,多个核心自动切换的模式,会带来核心切换资源消耗。
大家好,我是飞哥!前几天看到一个有意思的问题,我前几天在朋友圈分享了,今天再在公众号里给大家发一下。
nodeSelector提供了一种非常简单的方法,将pods约束到具有特定标签的节点。而亲和性/反亲和性极大地扩展了可表达的约束类型。关键的增强是:
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
用 Gearman 搭建 Map/Reduce ,GearmanManager 来管理所有的 workers。启动多个 gearman-manager daemon,为了充分利用服务器资源,使其运行于不同的 CPU 内核上。 假设启动 10 个gearman-manager daemon,CPU 是 4核。 [root@www ~]# ps aux | grep gearman-manager | awk {'print $2;'} | sort -k1,1 | head -3 | xargs -n 1
萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
kubectl通过读取集群配置文件 ~/.kube/config 将请求发给apiserver,之后apiserver将创建pod的属性信息写入到etcd中,etcd会响应一个状态给apiserver,保存etcd成功会在控制台显示pod/<pod名称> created,之后调度组件scheduler上线,负责将新的pod分配到合适的节点上,调度之后,将结果响应给apiserver,apiserver再将结果保存到etcd中,kubelet当发现有个pod被绑定到自己的节点上时,就会调用docker的api去创建容器,容器创建之后,docekr会返回一个状态给kubelet,创建成功之后,kubelet再通知apiserver容器状态,之后apiserver再将状态写入到etcd中,之后就可以使用kubelet get pod去查看pod的状态了
Kubernetes 持续发展,提供可以显著增强集群性能、效率和安全性的新功能和优化。对于高级工程师,掌握这些优化可以带来更强大、更可扩展且更具成本效益的部署。以下是 18 个高级 Kubernetes 节点优化的精选列表,按其在 2024 年的预期实用性和受欢迎程度排序。
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
温馨提示,动图已压缩,流量党放心查看。CPU方面内容不多,我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇,垂直观测CPU。其余参见:
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。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理,其中提及拓扑管理,本文将对此进行深入剖析,拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐,从而满足低延迟需求。
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在多核结构中,每个核有各自的L1缓存,相同类型的核被划分在同一个cluster中,而不同cluster之间又有共用的L2缓存。讲负载均衡的时候我们讲过一个进程在核之间来回切换的时候,各个核之间的缓存命中率会降低,所以,将进程与 CPU 进行绑定可以提高 CPU 缓存的命中率,从而提高性能。这种绑定关系就叫做:进程的 CPU 亲和性。
不知道有没有小伙伴跟我一样在集群创建应用的时候没有详细计算过自己的资源配比。然后我是看到kubectl top node 一看每个节点还有很多的资源,就直接创建了几个资源配比较高的应用,而且这几个应用是高负载运行的....然后的结果就是集群中好多应用开始崩溃了......
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。
例如:当进程需要操作多个IO相关描述符时,服务器程序要同时查看监听socket和大量业务socket是否有数据到来,需要内核能够监控许多描述符,一旦这些描述符就绪就主动告诉进程哪些描述符就绪,站在进程的角度上,就不需要挨个查看每个文件的描述符。
Java线程使用技巧学习(二) 进阶篇 3.线程本地存储 这个和前面提到的两个略有不同。ThreadLocal是在Thread类之外实现的一个功能(java.lang.ThreadLocal),但它会为每个线程分别存储一份唯一的数据。正如它的名字所说的,它为线程提供了本地存储,也就是说你所创建出来变量对每个线程实例来说都是唯一的。和线程名,线程优先级类似,你可以自定义出一些属性,就好像它们是存储在Thread线程内部一样,是不是觉得酷?不过先别高兴得太早了,有几句丑话得先说在前头。 创建T
随着业务容器化的推进,经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美,并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题,而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践,总结容器场景下的性能调优心得,供读者参考。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
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。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:拓扑管理(上),其中介绍了拓扑管理,本文将对拓扑管理进行源码深入剖析。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。在这篇文章中zouyee会介绍CPU的相关概念以及Kubelet组件CPU Manager的源码。关于《Kubernetes调度框架系列》剩余的配置及源码部分,将陆续放出。
上回书讲到了运维小哥的调优方法论(上),对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的。
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