1)环境机器品牌:DELL  型号:R620配置:32核 * 1/256 GB*1/300 GB*4() + 1200 GB*2() 系统版本:CentOSLinux release 7.2.1511 2)问题描述业务问题:查看CPU模式,并修改为高性能模式. 3)分析解决处理过程 Ø  下载tuned工具:wget http://mirrors.idc.jd.com/CentOS/7.2/os/x86_64/Packages/tuned-2.5.1-4.el7.noarch.rpm Ø  安装

转自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-lo-io-scheduler-optimize-performance/index.html 调整 Linux I/O 调度器优化系统性能 曹 元其2017 年 8 月 30 日发布 WeiboGoogle+用电子邮件发送本页面 0 前言 Linux I/O 调度器是Linux内核中的一个组成部分,用户可以通过调整这个调度器来优化系统性能.本文首先介绍Linux I/O 调度器的结构,然后介绍如何

Linux的文件预读readahead,指Linux系统内核将指定文件的某区域预读进页缓存起来,便于接下来对该区域进行读取时,不会因缺页(page fault)而阻塞.因为从内存读取比从磁盘读取要快很多.预读可以有效的减少磁盘的寻道次数和应用程序的I/O等待时间,是改进磁盘读I/O性能的重要优化手段之一. 维基百科上关于readhead的介绍资料: readahead is a system call of the Linux kernel that loads a file's content

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个

在游戏中,经常会周期执行一些检测.操作或更新一些数据等,我们称之为调度.Cocos2D-x中将调度封装为类CCScheduler,方便在游戏开发中使用.我们一起来学习一下,CCScheduler具有哪些调度功能.    从上图可知,CCScheduler直接从基类CCObject继承而来.CCScheduler的调度模式分为两种:一种是update定时器调度,它是按照优先级来进行调度,在Cocos2D-x中优先级分为三类(大于零.小于零和等于零),值越小优先级越高.另一种是按照自定义定时器调度.

每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应. IO调度器在内核栈中所处位置如下: 内核

IO调度器(IO Scheduler)是操作系统用来决定块设备上IO操作提交顺序的方法.存在的目的有两个,一是提高IO吞吐量,二是降低IO响应时间.然而IO吞吐量和IO响应时间往往是矛盾的,为了尽量平衡这两者,IO调度器提供了多种调度算法来适应不同的IO请求场景.其中,对数据库这种随机读写的场景最有利的算法是DEANLINE.接着我们按照从简单到复杂的顺序,迅速扫一下Linux 2.6内核提供的几种IO调度算法. 1.NOOPNOOP算法的全写为No Operation.该算法实现了最最简单的F

Linux IO Scheduler(Linux IO 调度器) 每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移

原创翻译,转载请注明出处. 分层调度器的时机主要体现在TX侧,正好在传递报文之前.它的主要目的是在每个网络节点按照服务级别协议来对不同的流量分类和对不同的用户的报文区分优先级并排序. 一.概述分层调度器跟以前使用网络处理器实现的每条流或一组流的报文队列和调度的流量管理器很相似.它看起来像在传输之前的一个临时存储了很大数量报文的缓冲区(入队操作).当网卡TX请求更多报文去发送的时候,这些报文递交给网卡TX的预定义的SLA的报文选择逻辑模块之后会删除.(出队操作). 分层调度器对大数量的报文队列做了

IO调度器(IO Scheduler)是操作系统用来决定块设备上IO操作提交顺序的方法.存在的目的有两个,一是提高IO吞吐量,二是降低IO响应时间.然而IO吞吐量和IO响应时间往往是矛盾的,为了尽量平衡这两者,IO调度器提供了多种调度算法来适应不同的IO请求场景.其中,对数据库这种随机读写的场景最有利的算法是DEANLINE.接着我们按照从简单到复杂的顺序,迅速扫一下Linux 2.6内核提供的几种IO调度算法. 1.NOOP NOOP(No Operation)算法的全写为No Operati

本文是<go调度器源代码情景分析>系列 第一章 预备知识的第4小节. 汇编语言是每位后端程序员都应该掌握的一门语言,因为学会了汇编语言,不管是对我们调试程序还是研究与理解计算机底层的一些运行原理都具有非常重要的作用,所以建议有兴趣的读者可以多花点时间把它学好. 与高级编程语言一样,汇编语言也是一门完整的计算机编程语言,它所涉及的知识内容也很多,好在我们的主要目标是通过对本小节的学习而有能力去读懂汇编代码,而不是要用汇编语言去写代码,所以本节并不会全面介绍汇编语言,而只会选取汇编语言的一个子集-

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度

每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应. IO调度器在内核栈中所处位置如下: 内核

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构. 上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,

每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列,  而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应.  IO调度器在内核栈中所处位置如下: 查看系统调度器 dmesg | grep

一.前言 随着内核版本的演进,其源代码的膨胀速度也在递增,这让Linux的学习曲线变得越来越陡峭了.这对初识内核的同学而言当然不是什么好事情,满腔热情很容易被当头浇灭.我有一个循序渐进的方法,那就是先不要看最新的内核,首先找到一个古老版本的内核(一般都会比较简单),将其吃透,然后一点点的迭代,理解每个版本变更背后的缘由和目的,最终推进到最新内核版本. 本文就是从2.4时代的任务调度器开始,详细描述其实现并慢慢向前递进.当然,为了更好的理解Linux调度器设计和实现,我们在第二章给出了一些通用的概

引言 进程调度是操作系统的核心功能.调度器只是是调度过程中的一部分,进程调度是非常复杂的过程,需要多个系统协同工作完成.本文所关注的仅为调度器,它的主要工作是在所有 RUNNING 进程中选择最合适的一个.作为一个通用操作系统,Linux 调度器将进程分为三类: 交互式进程 此类进程有大量的人机交互,因此进程不断地处于睡眠状态,等待用户输入.典型的应用比如编辑器 vi.此类进程对系统响应时间要求比较高,否则用户会感觉系统反应迟缓. 批处理进程 此类进程不需要人机交互,在后台运行,需要占用大量的系

如要转载,请注上作者和出处.  由于能力有限,如有错误,请大家指正. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了.  参考 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Had

0.多进程调度的本质 我们都知道UNIX上有一个著名的nice调用.何谓nice,当然是"好"了.常规的想法是nice值越大越好,实际上,nice值越好,自己的优先级越低.那么为何不用badness呢?       其实.假设我们理解了操作系统多进程调度系统是一个"利他"系统,这个问题就不是个问题了.nice当然还是好.不是对自己好.而是对别人好.利他系统是一个人人为我我为人人的系统,相似还有TCP流量控制和拥塞控制.人类的宗教社会组织等等,利他系统都有一个负反馈机

本文是<Go语言调度器源代码情景分析>系列的第12篇,也是第二章的第2小节. 本章将以下面这个简单的Hello World程序为例,通过跟踪其从启动到退出这一完整的运行流程来分析Go语言调度器的初始化.goroutine的创建与退出.工作线程的调度循环以及goroutine的切换等重要内容. package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello World!") } 首先我们从程序启动开始分

在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行,但是这样很可能一个大任务独占资源,其他的资源需要不断的等待.也可能一堆小任务占用资源,大任务一直无法得到适当的资源,造成饥饿.所以FIFO虽然很简单,但是并不能满足我们的需求. yarn默认还提供了两种调度规则,capacity和fair share.本篇就主要介绍下capacity调度器: 1.什么是capa