jmeter的调度器中[持续时间(秒)]的优先级是高于[结束时间]和[启动时间]的 举例子: 前提:[循环次数]勾选[永远] 场景1:[持续时间(秒)]设置为120S,[启动时间]设置T+1min,[结束时间]设置T+2min,那么jmeter会在T+1min开始运行,然后运行120S之后结束. 场景2:[启动时间]不设置或者设置的是过期时间,[持续时间(秒)]设置为120S,那么jmeter会立即运行120S 场景3:[持续时间(秒)]:空,[启动时间]设置T+1min,[结束时间]设置T+2

Jmeter的线程组设置里有一个调配器设置,用于设置该线程组下脚本执行的开始时间.结束时间.持续时间及启动延迟时间.当需要半夜执行性能测试时会用到这个功能. ps:设置调度器配置,需要将前面的循环次数设置为永远 启动时间:测试计划什么时候启动,启动延迟会覆盖它.当启动时间已过,手动运行脚本时也当前时间也会覆盖它(但启动时间页面显示不会变). 结束时间:测试计划什么时候结束,持续时间会覆盖它. 持续时间(秒):测试计划持续多长时间,会覆盖结束时间. 启动延迟(秒):测试计划延迟多长时间启动,会覆盖

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/14157468.html

Jmeter的线程组设置里有一个调配器设置,用于设置该线程组下脚本执行的开始时间.结束时间.持续时间及启动延迟时间.当需要半夜执行性能测试时会用到这个功能. ps:设置调度器配置,需要将前面的循环次数设置为永远(自己感觉,因为这样才不会因循环次数不够而终止压测) 下面介绍下调度器的配置: 启动时间:测试计划什么时候启动,启动延迟会覆盖它.当启动时间已过,手动运行脚本时也当前时间也会覆盖它(但启动时间页面显示不会变). 结束时间:测试计划什么时候结束,持续时间会覆盖它. 持续时间(秒):测试计划持

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

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

前言 Quartz3与Quartz2的主要区别有两点: 1,Quartz3将它的资源类库拆的更细了,比如,想使用Quartz3开发,最少要引用Quartz,Quartz.Jobs,Quartz.Plugins这三个类库. 2,Quartz3整体上使用的是异步创建实例,所以我们使用时就必须要async,await的语法. 下面我们用Quartz3来做一个任务调度. 创建调度器管理类 首先创建Jops类库,然后在Nuget中搜索Quartz.Plugins:如下图: 因为Quartz.Plugins

摘要:Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. 本文分享自华为云社区<FusionInsight MRS的自研超级调度器Superior Scheduler原理简介>,作者:一枚核桃. Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. S

Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. Superior Scheduler可实现开源调度器.Fair Scheduler以及Capacity Scheduler的所有功能.另外,相较于开源调度器,Superior Scheduler在企业级多租户调度策略.租户内多用户资源隔离和共享.调度性能.系统资源利用率和支持大集群扩展性方面都做了针对性的增强.设计的目标是

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

概述 如果想在Spring中使用任务调度功能,除了集成调度框架Quartz这种方式,也可以使用Spring自己的调度任务框架. 使用Spring的调度框架,优点是:支持注解(@Scheduler),可以省去大量的配置. 实时触发调度任务 TaskScheduler接口 Spring3引入了TaskScheduler接口,这个接口定义了调度任务的抽象方法. TaskScheduler接口的声明: public interface TaskScheduler { ScheduledFuture<?>

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

最近在做一些和 NIF 有关的事情,看到 OTP 团队发布的 17 rc1 引入了一个新的特性“脏调度器”,为的是解决 NIF 运行时间过长耗死调度器的问题.本文首先简单介绍脏调度器机制的用法,然后简要分析虚拟机中的实现原理,最后讨论了一下脏调度器的局限性. 脏调度器机制的用法 了解 NIF 的同学都知道,在 Erlang 虚拟机的层面,NIF 调用是不会被抢占的,在执行 NIF 的时候调度器线程的控制权完全被 NIF 调用接管,因此除非 NIF 调用的代码主动交出控制权,否则调度器线程会一直执

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:

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.

这个版本的亮点是新的“隔离调度器”,使得在一些拓扑中分享集群变得简单和安全.隔离调度程序允许您指定哪些拓扑应该“孤立”, 这意味着它们运行在集群中的一组专用的机器,没有其他的拓扑将运行.这些孤立的拓扑在集群中给定优先级,如果有竞争与non-isolated 拓扑,资源将被分配到孤立的拓扑.如果需要得到资源给一个孤立的拓扑,资源将远离non-isolated拓扑.一旦所有隔离拓扑分配,剩余的 机器在所有non-isolated共享集群拓扑. 在Nimbus配置中你需要配置隔离调度器.设置"stor

在 SQL Server 中,当数据库启动后,SQL Server 会为每个物理 CPU(包括 Physical CPU 和 Hyperthreaded)创建一个对应的任务调度器(Scheduler),Scheduler 可以看作为逻辑 CPU(Logical CPU). 根据 Affinity Mask 选项的配置,Scheduler 的状态被设置为 ONLINE 或 OFFLINE.使用下面的 SQL 来查询当前环境中 Scheduler 的状态. SELECT is_online ,[st

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

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen