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…

从一个pod的创建开始 由kubectl解析创建pod的yaml,发送创建pod请求到APIServer. APIServer首先做权限认证,然后检查信息并把数据存储到ETCD里,创建deployment资源初始化. kube-controller通过list-watch机制,检查发现新的deployment,将资源加入到内部工作队列,检查到资源没有关联pod和replicaset,然后创建rs资源,rs controller监听到rs创建事件后再创建pod资源. scheduler 监听到po…

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 引言 调度器作为操作系统的核心部件,具有非常重要的意义,其随着linux内核的更新也不断进行着更新.本系列文章通过linux-3.18.3源码进行调度器的学习和分析,一步一步将linux现有的调度器原原本本的展现出来.此篇文章作为开篇,主要介绍调度器的原理及重要数据结构. 调度器介绍 随着时代的发展,linux也从其初始版本稳步发展到今天,从2.4的非抢占内核发展到今天的可抢占内核,调度器无论从代码结构还是设…

yarn当中的调度器介绍: 第一种调度器:FIFO Scheduler  (队列调度器) 把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,待最头上的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推. FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,也不需要任何配置,但它并不适用于共享集群.大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞.在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Schedule…

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.YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配空闲的Container运行并监控…

什么是定时调度器? 我们知道程序的运行要么是由事件触发的,而这种事件的触发源头往往是用户通过ui交互操作层层传递过来的:但是我们知道还有另外一种由机器系统时间触发的程序运行场景.大家想想是否遇到或者听过这样的使用场景: 用户操作 | --------> 程序运行 | 机器时间 机器运行资源自动定时回收.连接池管理的资源是数据库连接,连接打开后,有的可能很长时间没有使用了,而有些可能是已经因为各种因素断开连接了,这样为了销毁这些多余的活着废弃的连接,我们当然可以提供一个功能让运维管理人员来操作销毁…

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…

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…

(1)FIFO Scheduler 将所有的Applications放到队列中,先按照作业的优先级高低.再按照到达时间的先后,为每个app分配资源.如果第一个app需要的资源被满足了,如果还剩下了资源并且满足第二个app需要的资源,那么就为第二个app分配资源,and so on. 优点:简单,不需要配置. 缺点:不适合共享集群.如果有大的app需要很多资源,那么其他app可能会一直等待. 一个例子 上图的示例:有一个很大的job1,它先提交,并且占据了全部的资源.那么job2提交时发现没有资源…

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…