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

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

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此的基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU.内存.IO.差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现.同时,单独和整体的资源请求.硬件/软件/策略限制. 亲和性要求.数据区域.负载间的干扰等因素以及周期性流量场景

一.k8s调度流程 1.(预选)先排除完全不符合pod运行要求的节点2.(优先)根据一系列算法,算出node的得分,最高没有相同的,就直接选择3.上一步有相同的话,就随机选一个 二.调度方式 1.node(运行在那些node上)2.pod选择(当需要运行在某个pod在一个节点上(pod亲和性),或不要pod和某个pod运行在一起(pod反亲和性))3.污点 (pod是否能容忍污点,能则能调度到该节点,不能容忍则无法调度到该节点,如果存在则驱离pod),可以定义容忍时间 三.常用的预选机制 调度器

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

目录 k8s调度器.预选策略.优选函数 节点选择过程 调度器 预选策略 优选函数 高级调度设置机制 node选择器/node亲和调度 pod亲和性 污点调度 Taints 与 Tolerations k8s调度器.预选策略.优选函数 节点选择过程 节点预选过程(predicate) 优选过程(priority) 选定节点(select) 调度器 预选策略 CheckNodeCondition:检查节点是否正常 GeneralPredicates: Hostname:检查pod对象是否定义了pod

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

一.GMP模型原理first: 1. 全局队列:存放待运行的G2. P的本地队列:同全局队列类似,存放待运行的G,存储的数量有限:256个,当创建新的G'时,G'优先加入到P的本地队列,如果队列已满,会把P本地队列中一半的G移动到全局队列3. M线程:M运行G需要先获取P,然后从P本地队列中取G运行,如果P本地队列为空,M会把全局队列中一批G移动到P本地队列或去其它P队列中偷一半G到P本地队列,M运行G,G执行完后,M会从P获取下一个G,不断重复执行4. P列表:所有的P都在程序启动时创建,并保

goroutine与线程 /* goroutine与线程1. 可增长的栈os线程一般都有固定的栈内存,通常为2MB,一个goroutine的在其声明周期开始时只有很小的栈(2KB),goroutine的栈是不固定的,它可以按需增大或缩小,goroutine的栈大小限制可以达到1GB,虽然极少会用到这么大,所以在go语言中一次创建十万左右的goroutine也是可以的2. goroutine的调度GPM是go语言运行时(runtime)层面的实现,是go语言自己实现的一套调度系统,区别于操作系统调

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

导语 上篇系列文 混部之殇-论云原生资源隔离技术之CPU隔离(一) 介绍了云原生混部场景中CPU资源隔离核心技术:内核调度器,本系列文章<Linux内核调度器源码分析>将从源码的角度剖析内核调度的具体原理和实现,我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Server3 默认内核版本)为对象,从调度器子系统的初始化代码开始,分析 Linux 内核调度器的设计与实现. 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一,负责系统内 CPU 资源的合理分配,需要能处

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

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

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. (2) 计算能力调度器Capacity Sc

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

三种调度器 1.FIFO Scheduler 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,等最前面的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推.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. 2.Capacity Scheduler http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.ht

(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

源码分析系列文章已经开源到github,地址如下: github:https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis gitbook:https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis 本文大纲 概述 从 --config 开始 options.Option 对象 config.Config对象 runCommand ApplyFeatureGates 默认算法注册 特性开关

本文原始地址:https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis/core/scheduler/desigh.html github项目地址:https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis 1. 概述 我们先整体了解一下Scheduler的设计原理,然后再看这些过程是如何用代码实现的.关于调度器的设计在官网有介绍,我下面结合官网给的说明,简化掉不影响理解的复杂部分,和大家

首先需要思考的问题是:什么是调度器(scheduler)?调度器的作用是什么?调度器是一个操作系统的核心部分.可以比作是CPU时间的管理员.调度器主要负责选择某些就绪的进程来执行.不同的调度器根据不同的方法挑选出最适合运行的进程.目前Linux支持的调度器就有RT scheduler.Deadline scheduler.CFS scheduler及Idle scheduler等.我想用一系列文章呈现Linux 调度器的设计原理. 注:文章代码分析基于Linux-4.18.0. 什么是调度类 从