调度器(scheduler) http://cn.cocos2d-x.org/article/index?type=cocos2d-x&url=/doc/cocos-docs-master/manual/framework/native/v3/scheduler/zh.md

此代码示例通过RMI协议向Scheduler调度器远程添加job任务. 代码文件包括:job任务类(SimpleJob.java).RMI服务端server类(RemoteServerExample.java).RMI客户端client类(RemoteClientExample.java). 注意:job任务类与client客户端在同一个应用里. RMI服务端server类(RemoteServerExample.java) 先设置server端的定时配置quartz.properties #=

Scheduler调度器 对ExecutionEngine执行引擎篇出现的Scheduler进行展开.Scheduler用于控制Request对象的存储和获取,并提供了过滤重复Request的功能. Scheduler对象 scheduler对象是通过类的from_cralwer方法生成的.scrapy/core/scheduler.py#Scheduler: from_crawler(cls, crawler): settings = crawler.settings dupefilter_c

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl

概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairSchedu

1.调度器(scheduler) 调度器的功能是调度Pod在哪个Node上运行,这些调度信息存储在master上的etcd里面,能够和etcd打交道的只有apiserver; kubelet运行在node节点上,监控着Node节点上的pod状态,并参与pod的创建等工作; kube-proxy也运行在node节点上,它监控着service资源的变动; kubelet和kube-proxy都要连接master上的apiserver去获取定义信息. 预选步骤--default scheduler通过

SchedulerCache是kubernetes scheduler中负责本地数据缓存的核心数据结构, 其实现了Cache接口,负责存储从apiserver获取的数据,提供给Scheduler调度器获取Node的信息,然后由调度算法的决策pod的最终node节点,其中Snapshot和节点打散算法非常值得借鉴 设计目标 数据感知 SchedulerCache的数据从apiserver通过网络感知,其数据的同步一致性主要是通过kubernetes中的Reflector组件来负责保证,Schedu

抢占调度是分布式调度中一种常见的设计,其核心目标是当不能为高优先级的任务分配资源的时候,会通过抢占低优先级的任务来进行高优先级的调度,本文主要学习k8s的抢占调度以及里面的一些有趣的算法 1. 抢占调度设计 1.1 抢占原理 抢占调度原理其实很简单就是通过高优先级的pod抢占低优先级的pod资源,从而满足高优先pod的调度 1.2 中断预算 在kubernetes中为了保证服务尽可能的高可用,设计PDB(PodDisruptionBudget)其核心目标就是在保证对应pod在指定的数量,主要是为

在kubernetes的scheduler调度器的设计中为用户预留了两种扩展机制SchdulerExtender与Framework,本文主要浅谈一下SchdulerExtender的实现, 因为还有一篇Framework, 所以本文的k8s代码切到1.18版本 1. 设计思路 1.1 实现机制 SchdulerExtender是kubernets外部扩展方式,用户可以根据需求独立构建调度服务,实现对应的远程调用接口(目前是http), scheduler在调度的对应阶段会根据用户定义的资源和接

欲看此文,必先可先看: golang实现并发爬虫一(单任务版本爬虫功能) gollang实现并发爬虫二(简单调度器) 上文中的用简单的调度器实现了并发爬虫. 并且,也提到了这种并发爬虫的实现可以提高爬取效率. 当workerCount为1和workerCount为10时其爬取效率是有明显不同的. 然而,文末其实也提到了这个简单调度器实现的爬虫有个不可控或者说是控制力太小了的问题. 究其原因就是因为我们实现的方法是来一个request就给创建一个groutine. 为了让这个程序变得更为可控.得想

非个人的全部理解,部分摘自cocos官网教程,感谢cocos官网. 在<CCScheduler.h>头文件中,定义了关于调度器的五个类:Timer,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback, TimerScriptHandler和Scheduler,Timer和Scheduler直接继承于Ref类,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback和TimerScriptHandler继承自Timer类. 先看看Timer类:

上一章,我们分析Node类的源码,在Node类里面耦合了一个 Scheduler 类的对象,这章我们就来剖析Cocos2d-x的调度器 Scheduler 类的源码,从源码中去了解它的实现与应用方法. 直入正题,我们打开CCScheduler.h文件看下里面都藏了些什么. 打开了CCScheduler.h 文件,还好,这个文件没有ccnode.h那么大有上午行,不然真的吐血了, 仅仅不到500行代码.这个文件里面一共有五个类的定义,老规矩,从加载的头文件开始阅读. #include <funct

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:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回

Scheduler作为Storm的调度器,负责为Topology分配可用资源. Storm提供了IScheduler接口,用户可以通过实现该接口来自定义Scheduler. 其定义如下: public interface IScheduler { //接收当前Nimbus的Storm配置作为参数,进行一些初始化工作 void prepare(Map conf); /** * 真正进行任务分配的方法,在Nimbus进行任务分配的时候会调用该方法. * 参数为topologies.cluster:前

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

settings里面的配置:'''当下面配置了这个(scrapy-redis)时候,下面的调度器已经配置在scrapy-redis里面了'''##########连接配置######## REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = # REDIS_PARAMS = {,,'retry_on_timeout': True,'encoding': REDIS_ENCODING,}) REDIS_ENCODING = "utf-8" # REDIS_URL =

pyspider源码解读--调度器scheduler.py scheduler.py首先从pyspider的根目录下找到/pyspider/scheduler/scheduler.py其中定义了四个类:class Project(object)class Scheduler(object)class OneScheduler(Scheduler)class ThreadBaseScheduler(Scheduler)这四个类的作用分别如下: Project单个项目的Paused状态切换即是由这个

继承关系 原理介绍 Cocos2d-x调度器为游戏提供定时事件和定时调用服务.所有Node对象都知道如何调度和取消调度事件,使用调度器有几个好处: 每当Node不再可见或已从场景中移除时,调度器会停止. Cocos2d-x暂停时,调度器也会停止.当Cocos2d-x重新开始时,调度器也会自动继续启动. Cocos2d-x封装了一个供各种不同平台使用的调度器,使用此调度器你不用关心和跟踪你所设定的定时对象的销毁和停止,以及崩溃的风险. 基础用法 游戏中我们经常会随时间的变化而做一些逻辑判断,如碰撞