测试背景及环境说明 阿里云ECS 主机配置: 4C8G root@zabbix-master:~# grep -i "model name" /proc/cpuinfo model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.6

由于对blktrace的好奇,来到了block层.通过阅读block层的代码,自己的几个错误认知被纠正,比如 一) 同步操作时,进程是在驱动中睡觉真实情况是:进程在文件系统睡觉 二) 对同一个数据块的读写是在block控制 真实情况是:对同一数据块的是在文件系统中控制. 两个周来,对文件系统肃然起敬,文件系统是一个你要花至少一年,才只能读懂其50%的模块,甚至,要想领悟文件系统的精髓,你要读page-cache,要读block层,甚至要理解存储芯片的读/写/擦除特性,真是a long long

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

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

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

前言 目前linux中包含anticipatory.cfq.deadline和noop这4个I/O调度器.2.6.18之前的linux默认使用anticipatory,而之后的默认使用cfq.我们在前面编写简单的ramdisk(有请求队列)中分配请求队列使用了blk_init_queue函数,该函数会默认该请求队列分配一个调度器,这里我们打算不使用该函数默认分配给请求队列的调度器,而是使用noop调度器.noop顾名思义,是一个基本上不干事的调度器.它基本不对请求进行什么附加的处理,仅仅假惺惺地

一.初始化数据库11张quartz表:qrtz_*   先从官网下载好quartz2.3.0包:http://www.quartz-scheduler.org/downloads/ 解压后进入目录:quartz-2.3.0-SNAPSHOT\src\org\quartz\impl\jdbcjobstore 得到22种数据库的11张qrtz_*表的初始化SQL,这里列举几个经典的数据库文件:tables_oracle.sql.tables_mysql_innodb.sql.tables_sqlSe

概述 由于对multi-quque的IO调度算法不太熟悉,为了避免误人子弟,本文暂时只会介绍如何选择single-queue的IO调度算法.等将来对multi-queue有充分认识后再补充. 如果不清楚什么是single-queue和multi-queue,可以看这文章<块层介绍 第二篇: request层> 最新版本的Linux内核已经完全切到multi-queue架构,因此single-queue下的IO调度算法在最新内核可能已经销声匿迹了.但实际上,multi-queue的IO调度算法很

IO的中断返回也是相当让人激动的一件事情: 28470  1)               |        handle_irq() { 28471  1)   0.237 us    |          irq_to_desc(); 28472  1)               |          handle_edge_irq() { 28473  1)   0.060 us    |            _raw_spin_lock(); 28474  1)           

IO体系概览 先看看本文主题IO调度和IO队列处于整个IO体系的哪个位置,这个IO体系是非常重要的,了解IO体系我们可以对整个IO过程有个全面的认识.虽然一下两下并不清楚IO体系各个部分的细节,但是我们总是能从这儿找到脉络.知道什么问题在什么位置,这个是解决问题的时候最关键的.任何所谓的专家都不太可能100%的了解全部细节,但是知道脉络,可以针对问题有的放矢. 实际上也不用完全明白,没有必要:):) 接下来咱们还是继续主题,请看下图 (注意:本图不涉及direct I/O) 图中数据流箭头1,2

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,  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

调度器 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理.更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由. 调度流程 默认情况下,kube-scheduler 提供的默认调度器能够满足我们绝大多数的要求,我们前面和大家接触的示例也基本上用的默认的策略,都可以保证我们的 Pod 可以被分配到资源充足的节点上运行.但是在实际的线

互联网公司不关注真实的文件系统,他们关注VFS层,关注block层,关注IO的管控. queue->make_request_fn ( blk_queue_bio ),其中blk_queue_bio是把bio插入到request queue中的核心函数 request_queue 和 request blk_queue_bio 函数是进行IO的调度合并 主要做了三件事情: 1)进行请求的后向合并:2)进行请求的前向合并:3)如果无法合并请求,那么为bio创建一个request,然后进行调度. 在

目录 I/O调度的4种算法 I/O调度程序的测试 ionice IO调度器的总体目标是希望让磁头能够总是往一个方向移动,移动到底了再往反方向走,这恰恰就是现实生活中的电梯模型,所以IO调度器也被叫做电梯 (elevator)而相应的算法也就被叫做电梯算法,而Linux中IO调度的电梯算法有好几种,一个叫做as(Anticipatory),一个叫做cfq(Complete Fairness Queueing),一个叫做deadline,还有一个叫做noop(No Operation),具体使用哪种

本文记录了本人对Golang调度器的理解和跟踪调度器的方法,特别是一个容易忽略的goroutine执行顺序问题,看了很多篇Golang调度器的文章都没提到这个点,分享出来一起学习,欢迎交流指正. 什么是调度器 为了方便刚接触操作系统和高级语言的同学,先用大白话介绍下什么是调度器. 调度,是将多个程序合理的安排到有限的CPU上来使得每个程序都能够得以执行,实现宏观的并发执行.比如我们的电脑CPU只有四核甚至双核,可是我们却可以在电脑上同时运行几十个程序,这就是操作系统调度器的功劳.但操作系统调度的

服务器使用的是centos系统,需要安装好pip和setuptools,同时注意更新安装的版本 接下来参考安装好Airflow Airflow 1.8 工作流平台搭建 http://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/78431484 airflow最简安装方法 centos 6.5 http://blog.csdn.net/Excaliburace/article/details/53818530 以mysql作为数据库,airflow默认使用s

一.概述 1.k8s集群中能运行pod资源的其实就是我们所谓的节点,也称为工作节点.master从本质上来讲,他其实是运行整个集群的控制平面组件的比如apiserver,scheal,controlmanager,除此之外master还依赖于etcd这样的存储节点.最好还是一个有冗余能力的集群才可以.后来我们使用kubeadm去部署时也把这个部署平面运行为了所谓静态pod的应用程序.从本质上来讲我们可以认为他就是一个简单运行在master本地的守护进程.所以从这个角度来讲master本身是不运行

kube-scheduler简介 调度是容器编排的重要环节,需要经过严格的监控和控制,现实生产通常对调度有各类限制,譬如某些服务必须在业务独享的机器上运行,或者从灾备的角度考虑尽量把服务调度到不同机器,这些需求在Kubernetes集群依靠调度组件kube-scheduler满足. kube-scheduler是Kubernetes中的关键模块,扮演管家的角色遵从一套机制为Pod提供调度服务,例如基于资源的公平调度.调度Pod到指定节点.或者通信频繁的Pod调度到同一节点等.容器调度本身是一件比