本文在uCOS II上增加时间片任务调度的的原理: 对设置为同优先级的任务使用时间片调度,不同优先级任务仍然使用uCOS II的优先级调度策略.在同优先级任务的时间片调度中,所有任务暂时时间片长度固定,时间片的调度使用FIFO(先进先出)队列. 整体的描述参看下图. 上图中假设有3个优先级为5的任务,3个优先级为8的任务.纵向,第一列的OS_TCB形成OSTCBList双向链表(通过OSTCBNext和OSTCBPrev指针,这是原uCOS II系统已经有的部分).横向,通过OSPSPrev和O…

系列目录 Pod可以拥有优先级.优先意味着相对于其它pod某个pod更为重要.如果重要的pod不能被调度,则kubernetes调度器会优先于(驱离)低优先级的pod来让处于pending状态的高优先级pod被调度. kubernetes 1.9以后,优先级会影响pod的调度顺序和资源耗尽时pod的驱离顺序 警告:在一个不是所有用户都被信任的集群里,可能有恶意用户创建最高可能优先级的pod,导致其它pod被驱离或者无法调度.为了解决这个问题,需要增大资源配额来支持优先pod.集群管理员可以为特定…

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_yarn_resource_scheduler 搜了一些博客,发现写得最清楚的还是<Hadoop权威指南>,以下内容主要来自<Hadoop The Definitive Guide> 4th Edition 2015.3. Hadoop YARN Scheduler 三个调度器 YARN提供了CapacityScheduler, Fai…

1)时间片轮番调度法 假设系统中有5个任务,T1,T2,T3,T4,T5,这个时候,操作系统为每一个任务分配时间,比如说我们为T1任务分配10毫秒,为T2任务分配20毫秒,为T3任务分配5毫秒,为T4任务分配10毫秒,为T5任务分配10毫秒,系统启动以后,首先分配第一个任务10毫秒,第一个任务运行10毫秒以后,操作系统把第一个任务停止掉,开始运行第二个任务,第二个任务运行20毫秒以后,操作系统把第二个任务停止掉,然后运行第三个任务,这是个时间片轮番法,当然在这里会出现一个问题,什么问题呢? 假设…

这种问题就要和ucos结合起来嘛. 程序和进程: 程序:存放在磁盘上的一些列代码和数据的可执行映像,是一个静止的实体. 进程:是一个执行中的程序,它是动态的实体. linux进程的四要素: 1. 有一段程序供其执行.这段程序不一定是某个进程所专有,可以与其他进程共用. 2. 有进程专用的内核空间堆栈. 3. 在内核中有一个task_struct数据结构,即通常所说的"进程控制块".有了这个数据结构,进程才能成为内核调度的一个基本单位接受内核的调度. 4. 有独立的用户空间. 注:下图是…

建立一个属于自己的AVR的RTOS(序) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第一篇:函数的运行) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第二篇:人工堆栈) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第三篇:GCC中对寄存器的分配与使用) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第四篇:只有延时服务的协作式的内核) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第五篇: 完善的协作式的内核) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第六篇:时间片轮番调度法的内核) 建立一个属于自己的AVR的RTOS(第七篇:占先式内核(…

这个版本重点重构优化了下内部并行构建机制,实现多个target间源文件的并行编译,以及并行link的支持,同时优化了xmake的一些内部损耗,修复影响编译速度的一些bug. 通过测试对比,目前的整体构建速度基本跟ninja持平,相比cmake/make, meson/ninja都快了不少,因为它们还额外多了一步生成makefile/build.ninja的过程. 另外,xmake还增加了对sdcc编译工具链的支持,用于编译51/stm8等嵌入式程序. 项目源码 官方文档 一些优化点 多个targ…

时间片即CPU分配给各个程序的时间,每个线程被分配一个时间段,称作它的时间片,即该进程允许运行的时间,使各个程序从表面上看是同时进行的.如果在时间片结束时进程还在运行,则CPU将被剥夺并分配给另一个进程.如果进程在时间片结束前阻塞或结束,则CPU当即进行切换.而不会造成CPU资源浪费.在宏观上:我们可以同时打开多个应用程序,每个程序并行不悖,同时运行.但在微观上:由于只有一个CPU,一次只能处理程序要求的一部分,如何处理公平,一种方法就是引入时间片,每个程序轮流执行. 举例 编辑 你同时输入两篇…

资源管理与调度系统-资源管理系统Mesos 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Mesos是诞生于UC Berkeley的一个研究项目,它的设计动机是解决编程模型和计算框架在多样化环境下,不同框架间的资源隔离和共享问题. 尽管他的直接设计动机与YARN稍有不同,但它的架构和实现策略与YARN类似.当前部分公司在使用Mesos管理集群资源,比如外国的Twitrer,国内的豆瓣等. Mesos官方链接 :http://mesos.apache.org/ 豆瓣的dpark…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…