要优化Linux性能，IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序，并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。 如果某台Linux服务器性能不佳，通常与存储信道有关。几十年前，还相对容易进行分析，服务器拥有RAID阵列，RAID阵列的顶层存在分区并且Ext2文件系统在分区顶层运行。然而在今天的数据中心，分析存储信道就不那么容易了。 许多现代数据中心的Linux服务器运行在VMware虚拟机管理程序的顶端，与不同类型的存储区域网络(Sto
协程是一种并发设计模式，您可以在Android上使用它来简化异步执行的代码。Kotlin1.3版本添加了 Coroutines，并基于其他语言的既定概念。
在很多软件编程任务中，或多或少你都会期望你写的代码能按照编写的顺序，一次一个的顺序执行和完成。但是在ReactiveX中，很多指令可能是并行执行的，之后他们的执行结果才会被观察者捕获，顺序是不确定的。为达到这个目的，你定义一种获取和变换数据的机制，而不是调用一个方法。在这种机制下，存在一个可观察对象(Observable)，观察者(Observer)订阅(Subscribe)它，当数据就绪时，之前定义的机制就会分发数据给一直处于等待状态的观察者哨兵。
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章，他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践，Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的，例如，任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库，该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
All：判断 Observable 发射的所有的数据项是否都满足某个条件； Amb：给定多个 Observable，只让第一个发射数据的 Observable 发射全部数据； And/Then/When：通过模式（And条件）和计划（Then次序）组合两个或多个 Observable 发射的数据集； Average：计算 Observable发射的数据序列的平均值，然后发射这个结果； Buffer：缓存，可以简单理解为缓存，它定期从 Observable 收集数据到一个集合，然后把这些数据集合打包发射，而不
Windows® Communication Foundation (WCF) 提供了许多扩展点，供开发人员自定义运行时行为,从而实现服务调度和客户代理调用。您可以通过编写能以声明方式应用到服务中的自定义行为来使用这些扩展点。本月将为您介绍这一流程的工作原理。 WCF 可扩展性 在上期专栏中，我重点介绍了 WCF 绑定概念，您可以为 WCF 服务上的各个终结点指定绑定。绑定控制该终结点的消息传递详细信息（发生在网络上的情况）。这是 WCF 建立一个能够在字节流（网络上的消息）和 WCF 消息间转换的通道堆栈
每个Android开发者，都是爱RxJava的,简洁线程切换和多网络请求合并，再配合Retrofit,简直是APP开发的福音。不知不觉，RxJava一路走来，已经更新到第三大版本了。不像RxJava 2对RxJava 1那么残忍，RxJava 3对RxJava 2的兼容性还是挺好的，目前并没有做出很大的更改。RxJava2到2020年12月31号不再提供支持，错误的会同时在2.x和3.x修复，但新功能只会在3.x上添加。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
我们知道，subscribeOn() 方法通过接收一个 Scheduler 参数，来指定对数据的处理运行在特定的线程调度器 Scheduler 上。若多次执行 subscribeOn() 方法，则只有最初的一次起作用。
原文地址：https://five.agency/debugging-rxjava
什么是 Scheduler ？ scheduler 控制 subscription 什么时候开始和通知什么时候派发。
调度是执行特定时间段的任务的过程。Spring Boot为在Spring应用程序上编写调度程序提供了很好的支持。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器，从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
Flask-APScheduler是根据APScheduler编写的一个flask模块，它提供了API管理任务。
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我正在学习 Zephyr，一个很可能会用到很多物联网设备上的操作系统，如果你也感兴趣，可点此查看帖子zephyr学习笔记汇总。
Kubernetes已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供了跨越公共和私有云环境的通用平台，开放源代码抽象层。
前面两节整理了调度小节课程上所讲内容，本节将对应教材章节内容进行整理(相关代码可能不会给出，大家可以参考前面两节配合食用)。
Spring Boot为使用Quartz调度程序提供了一些便利 ，包括 spring-boot-starter-quartz “Starter”。如果Quartz可用，则自动配
scheduling framework 是Kubernetes Scheduler的一种新的可插入架构，可简化调度程序的自定义, 它向现有的调度程序中添加了一组新的 pluginAPI。插件被编译到调度程序中。 这些API允许大多数调度功能实现为插件，同时使调度 core保持简单且可维护。有关该框架设计的更多技术信息，请参阅scheduling framework的设计建议。
最近跳槽到了一家新的公司, 居然发现这家公司的项目大量使用了RxJava3相关的技术, 这让我这个Rx系列轻度使用者有些无所适从.
首先给一个简明扼要的理解： Scheduler 调度程序-任务执行计划表，只有安排进执行计划的任务Job（通过scheduler.scheduleJob方法安排进执行计划），当它预先定义的执行时间到了的时候（任务触发trigger），该任务才会执行。
TestScheduler 是专门用于测试的调度器，跟其他调度器的区别是TestScheduler只有被调用了时间才会继续。TestScheduler是一种特殊的、非线程安全的调度器，用于测试一些不引入真实并发性、允许手动推进虚拟时间的调度器。
Netflix的应用程序可以在数百台智能电视、电视棒和付费电视机顶盒上运行。Netflix的合作工程师的角色是帮助设备制造商在他们的设备上启动Netflix应用程序。在这篇文章中，我们将讨论一个特别困难的问题，它影响了一款设备在欧洲的正常发布。
Rxjava由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。本文主要讲解的是： 线程控制（也称为调度 / 切换），即讲解功能性操作符中的：subscribeOn（） & observeOn（）
上周在内部分享会上大佬同事分享了关于 Kotlin 协程的知识，之前有看过 Kotlin 协程的一些知识，以为自己还挺了解协程的，结果...
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
RxJava的编程思想已经在Android开发者中变得越来越流行。有个不好的点就是上手不太容易，尤其是大部分人之前都是使用命令式编程语言。
任务是需要资源(CPU 时间、内存、存储、网络带宽等)在指定时间内完成的一段计算工作。
在 协程中 , 定义在 kotlinx.coroutines 包下的 suspend 挂起函数 是可以取消的 ;
Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler，其内置了很多节点预选和优选的调度算法，一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下，默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。我们就需要对调度器进行扩展，以达到调度适合业务场景的目的。
这是创建可以处理一个或多个请求的控制器类的最简单方法。仅通过用构造型注释一个类@Controller ，例如：
RxJava可以说是2016年最流行的项目之一了，最近也接触了一下RxJava，于是想写一篇博客，希望能通过这篇博客让大家能对其进行了解，本篇博客是基于RxJava2.0，跟RxJava1.0还是有很多不同的
本文翻译自https://blog.cloudera.com/blog/2019/07/yunikorn-a-universal-resource-scheduler/
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。
其实从rxjava14年出现到现在，我是去年从一个朋友那里听到的，特别是随着现在app项目越来越大，分层越来越不明确的情况下，rxjava出现了，以至于出现了rxandroid。其实如果你了解观察者模式的话，rxjava并没有你说的那么神秘。再次，我对rxjava并不崇拜，我的原则是怎么写代码简单，代码结构清晰，维护简单，就是好框架。 讲rxjava之前首先说一下Android mvp开发模式。 MVP的工作流程 Presenter负责逻辑的处理， Model提供数据， View负责显示。 作为一种新
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
每个Android开发者，都是爱RxJava的,简洁线程切换和多网络请求合并，再配合Retrofit,简直是APP开发的福音。不知不觉，RxJava一路走来，已经更新到第三大版本了。不像RxJava 2对RxJava 1那么残忍，RxJava 3对RxJava 2的兼容性还是挺好的，目前并没有做出很大的更改。RxJava2到2020年12月31号不再提供支持，错误时同时在2.x和3.x修复，但新功能只会在3.x上添加。
在各种各样的线程中，Java虚拟机必须实现一个有优先权的、基于优先级的调度程序。这意味着Java程序中的每一个线程被分配到一个优先权，使用定义好的范围内的一个正整数表示。优先级可以被开发者改变。即使线程已经运行了一定时间，Java虚拟机也不会改变其优先级。 优先级的值很重要，因为Java虚拟机和下层的操作系统之间的约定是操作系统必须选择有最高优先权的Java线程运行。所以我们说Java实现了一个基于优先权的调度程序。该调度程序使用一种有优先权的方式实现，这意味着当一个有更高优先权的线程到来时，无论低优先级的线程是否在运行，都会中断（抢占）它。这个约定对于操作系统来说并不总是这样，这意味着操作系统有时可能会选择运行一个更低优先级的线程。 注意 ： Java并不限定线程是以时间片运行，但是大多数操作系统却有这样的要求。在术语中经常引起混淆 ：抢占经常与时间片混淆。事实上，抢占意味着只有拥有高优先级的线程可以优先于低优先级的线程执行，但是当线程拥有相同优先级的时候，他们不能相互抢占。它们通常受时间片管制，但这并不是Java的要求。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>和<Yarn在全局级别配置调度程序属性>。
SUSE Labs 团队探索了 Kernel CPU 隔离及其核心组件之一：Full Dynticks（或 Nohz Full），并撰写了本系列文章：
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
随着分布式计算集群规模的不断扩张，任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。随着容器技术的快速兴起，基于容器的计算平台被大量应用，任务调度的规模及频率快速上升，这对任务调度系统提出了更为严苛的挑战。常见的调度系统往往兼顾了准确度却牺牲了性能，容器调度的复杂性使得在准确和效率之间找到平衡点很难，尤其是在交互式调度的场景下，可取的解决方案更是捉襟见肘。本篇文章就以此为背景，介绍大规模调度场景下分布式任务调度的难点、解决策略及现有的一些方案。
在软件开发中经常会遇到使用任务调度的情况，比如需要定时，或者某个时刻执行某项任务。Quartz 是一个在java开中优秀的可选框架。
考虑到这一现实，请继续阅读有关Kubernetes性能优化的技巧。无论您是刚开始构建集群，还是已经建立并运行了生产环境，我们都将专注于可以提高Kubernetes性能的简单操作。
操作系统的作业管理是指操作系统对于作业的调度、分配、控制和管理等一系列操作。作业是指用户提交给操作系统的一些任务或程序，作业管理是操作系统的一个核心功能。
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
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