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Linux IO 调度层总结
I/O调度算法，也称I/O调度策略。 前言 现代计算机体系中，硬盘是数据存储的持久化介质，硬盘的访问速度相比内存存在数量级的差距，因此有效的调度能更好利用资源，优化响应。 和CPU调度算法相似,调度的本质是对请求排序。在Linux系统中，这由I/O调度层负责。 在I/O调度之前，如果多个I/O在同一个sector中，或者是相邻sector。 这是在Block层处理的，可以设置开启或关闭。 算法 Linus电梯 早期Linux的I/O调度算法被称之为电梯算法。 如果使用高性能固态硬盘，比如使用NVME协议，使用M.2或PCIE接口的硬盘。建议使用None调度算法。 如果业务对延迟要求非常高，比如数据库类应用，通常会选用Deadline算法。 目前默认的CFQ算法采用了时间片轮训，类似于进程调度。相比之下，CPU任务调度算法比I/O调度算法要复杂些，但看得出它们都是时间片轮询的方式。
2K40编辑于 2022-11-02 - 来自专栏labuladong的算法专栏
时间调度问题的千层套路
返回需要申请的会议室数量 int minMeetingRooms(int[][] meetings); 比如给你输入meetings = [[0,30],[5,10],[15,20]]，算法应该返回 2， 对于这种时间安排的问题，本质上讲就是区间调度问题，十有八九得排序，然后找规律来解决。 题目延伸 我们之前写过很多区间调度相关的文章，这里就顺便帮大家梳理一下这类问题的思路： 第一个场景，假设现在只有一个会议室，还有若干会议，你如何将尽可能多的会议安排到这个会议室里？
1.5K20发布于 2021-09-23 - 来自专栏一起学Golang
Go调度器系列（2）宏观看调度器
GMP的可视化感受 上面的两个宏观角度，都是根据文档、代码整理出来，最后我们从可视化角度感受下调度器，有2种方式。 g1运行在P2上，g18运行在P0上。 P1上实际上也有goroutine运行，可以看到短暂的竖线。 /one_routine2 结果： SCHED 0ms: gomaxprocs=8 idleprocs=5 threads=5 spinningthreads=1 idlethreads=0 runqueue /one_routine2 结果： ? 第2处：M2和P1进行了绑定，但M2上没有运行的G。 第3处：代码中使用fmt进行打印，会进行系统调用，P1系统调用的次数很多，说明我们的用例函数基本在P1上运行。
91550发布于 2019-04-11 - 来自专栏一起学Golang
Go调度器系列（2）宏观看调度器
GMP的可视化感受 上面的两个宏观角度，都是根据文档、代码整理出来，最后我们从可视化角度感受下调度器，有2种方式。 g1运行在P2上，g18运行在P0上。 P1上实际上也有goroutine运行，可以看到短暂的竖线。 /one_routine2 结果： SCHED 0ms: gomaxprocs=8 idleprocs=5 threads=5 spinningthreads=1 idlethreads=0 runqueue /one_routine2 结果： ? 第2处：M2和P1进行了绑定，但M2上没有运行的G。 第3处：代码中使用fmt进行打印，会进行系统调用，P1系统调用的次数很多，说明我们的用例函数基本在P1上运行。
82131发布于 2019-04-23 - 来自专栏架构师修炼
【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题
正是因为单体调度的一些缺陷，所以聪明的程序员们就想出了一个两层调度来解决这种问题。 01 什么是两层调度？ 两层调度就是将资源和任务分开调度，也就是说其中一层调度器做资源的管理和分配，另一层调度器则负责任务与资源的匹配。 资源的使用状态同时由中央调度器和第二层调度器管理，中央调度器从全局上进行资源的管理和分配，然后将资源分配到第二层调度器，接着第二层调度器就可以进行任务和资源的匹配。 如上图所示，scheduler-1就是第一层中央调度器，主要负责收集和管理集群中资源信息；上面的scheduler-2就是第二层调度器 scheduler-1将收集的集群资源信息发给scheduler- 这两层调度器的职责分别是: 第一层调度器负责管理资源同时像框架去分配资源 第二层调度器接收第一层调度器分配来的资源，然后根据实际任务情况和收到的资源进行匹配 有哪些项目都采用了两层调度结构呢？
2.6K11发布于 2020-07-17 - 来自专栏开源部署
Nginx七层负载均衡的几种调度算法
由于支持强大的正则匹配规则、动静分离、URLrewrite功能及安装配置简单且对网络稳定性依赖非常小等优点，所以常用来做为七层负载均衡使用。 以下是Nginx作为七层负载均衡常用的几种调度算法和适用的业务场景 1、轮询（默认调度算法） 特点：每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器处理。 max_fails=2 fail_timeout=10s; } 2、加权轮询 特点：指定轮询几率，weight值(权重)和访问比例成正比，用户请求按权重比例分配。 :80 max_fails=2 fail_timeout=10s; } 4、最少连接数 least_conn 特点：按nginx反向代理与后端服务器之间的连接数，连接数最少的优先分配。 max_fails=2 fail_timeout=10s; hash $request_uri; }
71920编辑于 2022-08-08 - 来自专栏python3
Catalyst2层交换的3层通信
当核心交换机配置第二IP，汇聚交换机的通过trunk连接到核心交换机，并且配置的接口IP和第二IP一个网段，当汇聚交换机没有启用3层路由功能的时候，它们之间可以正常通信，但当汇聚交换机启用3层路由功能之后 按照要求配置了3560G和2960S，当然2层的2960只能配ip default-gateway，的确是可以完全通信，没有任何问题，看来交换机和路由器的机制真的不一样。 打开2960的ip arp，发现刚才和交换机通信的并不是和交换机的IP一个网段的地址，也竟然都赫然在列，真正体现了2层交换，通信不靠IP路由，直接IP地址对应的就是mac地址，不是一个网段的也是这样，所以 2层交换机可以在2层的状态下，以2层的mac地址来通信，而启用了ip routing之后，按照3层的路由规则，反而不行了。
51110发布于 2020-01-14 - 来自专栏Ywrby
2-应用层
应用层概述 参考模型中的各层一般都满足“应用下层的服务，为上层提供服务”，但应用层较为特殊，因为应用层没有上层，所以应用层直接为模型外的用户提供服务，应用层是最靠近用户的一层 应用层特点 没有应用层，就没有网络通信支持 所以该体系结构难以管理，并且在未来可能面临安全性可靠性等的挑战 C/S和P2P混合体系结构 文件搜索：集中 主机在中心服务器上注册其资源 主机向中心服务器查询资源位置 文件传输：P2P 任意Peer节点之间 ，以保证能够正确的解析数据 一个进程：用IP+port标示 端节点 本质上，一对主机进程之间的通信由2个端节点构成 传输层如何为应用层提供服务 应用层需要向传输层传递的信息 层间接口必须要携带的信息 要传输的报文 FTP和TELNET的传输层都用的是TCP 域名系统DNS概述 在互联网中，直接使用IP地址作为机器的绝对地址是行不通的，具体原因有2点：1.计算机可能常常地更换IP地址，所以，通过IP地址去访问某台机器就会发生问题 P2P文件分发应用：BitTorrent BitTorrent协议是架构于TCP/IP协议之上的一个P2P文件传输通信协议，处于TCP/IP结构的应用层。
2.3K30编辑于 2022-10-27 - 来自专栏三好码农的三亩自留地
浅析 RxJava 2.x 线程调度
怎么理解RxJava中的Observable、Observer、Scheduler 看字面就知道，Observable是被观察者，Observer是观察者，Scheduler是调度器，在RxJava实现中 Observable subscribe实现.png 线程调度 核心问题就2个，数据的发射的调用在哪个线程， 数据的监听在哪个线程，Scheduler 就是 干这个的（基本原理 就是工作线程的话就是 起线程池来处理任务 方法实现：新建一个SuscribeOnObserver对象装饰原有的Observer，然后将新的Observer封装到SubscribeTask对象中(一个Runnable), 然后扔给scheduler调度 我们在这里只需要知道三类对象 Observable 被观察者，在我们的图中，从下往上，运用装饰者模式，层层装饰增强 Observer 观察者，我们的图中，从上往下，同样运用装饰者模式，层层装饰增强 Scheduler 调度器
75610发布于 2018-09-11 - 来自专栏Android相关
RxJava2--多线程调度Scheduler
Scheduler家族 所使用的Scheduler主要在Schedulers这个类中，RxJava仅仅提供了以下这些调度器： Schedulers.SINGLE Schedulers.COMPUTATION Scheduler.from(@NonNull Executor executor)： 指定一个线程调度器，由此调度器来控制任务的执行策略。 ..main 而如果将subscribeOn与ObserverOn都指定成同一个Scheduler都话，如Schedulers.computation()，则需要看这个Scheduler的调度策略了。 如果没有指定Schedulers的话，则会发送一个事件，就接收一个事件 如果指定了Schedulers的话，就会遵循线程调度了，如果没有阻塞的话，就会顺序调用，并且将事件传递到子线程接收 测试结果 都使用 ，只要使用了Scheduler后，在加入sleep的阻塞操作后，执行了线程的调度，就会打印出来事件的发射与接收的顺序。
2.2K40发布于 2018-12-28 - 来自专栏智能仓储物流技术研习社
子母车在智能密集存储中换层与调度策略
1）固定分配原则,此方式是较简单的分配作业方式,一套子母车设备只进行固定两层的入出库任务执行,即平均分配4台子母车固定初始位置为1,3,5,7层,子母车1,2,3,4号依次控制1、2层,3、4层,5、6 2）就近分配原则,如4台子母车初始位置为1,3,5,7层,2层有任务,就近调度原则进行分配,1层和3层的子母车都可以通过换层提升机来执行此任务,即空闲巷道最近的子母车执行任务。 对比之前两种方式设备调度更加灵活,但是未考虑高层换至低层换层时间。 4）空闲就近分配原则,子母车初始位置为1,3,5,7层,2层有任务,1层、3层、5层子母车都正执行任务,但是5层子母车执行完任务后不再有任务下发,且5层子母车进入二层时间短于7层子母车进入2层时间,将调度 通过有优化机械设计、电控及调度设计满足了密集存储系统中的子母车设备能够调度到任意层,并实现产品的入出库作业。
72830编辑于 2023-10-09 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Docker｜了解容器镜像层(2)
在设计的根本是层。层是存储和分发容器化文件系统内容的基本方式。这种设计既出人意料地简单，同时又非常强大。在今天的帖子[1]中，我将解释什么是层以及它们的概念性工作原理。 它首先通过下载清单并构建一个要下载的层列表开始。对于每个层，会创建一个包含层父目录内容的目录。这个目录被称为活动快照。接下来，差异应用器负责解压压缩的层文件，并将更改应用到活动快照上。 使用我们之前的例子： 初始层，FROM scratch，意味着我们可以从下一层和一个空目录开始。没有父层。 创建了一个 layer2 的目录。这个空目录现在是一个活动快照。 文件 layer2.tar.gz 被下载、验证（通过比较摘要和文件名），并解压到目录中。结果是包含 /work/message.txt 的目录。这是第一个提交快照。 创建了一个 layer3 的目录，并将 layer2 的内容复制进去。这是一个新的活动快照。文件 layer3.tar.gz 被下载、验证并解压。
30010编辑于 2024-06-18 - 来自专栏腾讯云原生团队
TKE qGPU 通过两层调度解决 GPU 资源碎片问题
为了解决该资源碎片问题，为用户提供更好、更细粒度的调度能力，TKE qGPU 设计了两层调度方案，用户可以在节点和 GPU 卡两个维度灵活配置不同调度策略，从而进一步提升资源分配效率。 节点 / GPU 两层调度 TKE qGPU Scheduler 支持节点和 GPU 卡两个层面的调度，每个调度层级均支持 binpack 或者 spread 策略，通过不同层的调度策略组合，更好的贴合用户场景 节点调度 TKE qGPU 定义了算力和显存两种 GPU 资源。TKE qGPU 调度器将每张卡算力切分成 100 份，每个算力单位代表 1% 整卡算力。显存为 MB 级切分。 在预选阶段，qGPU Scheduler 会遍历每个节点找到最合适的 GPU 卡进行调度，具体由 GPU 卡调度器决策。在优选阶段，qGPU Scheduler 会根据两个资源分配率的加权平均打分。 Spread：GPU 分配率越高，打分越低，Pod 分散调度到各个节点。 GPU 卡调度 GPU 卡调度是指在选定节点后进行卡维度的分配决策，为 Pod 中每个容器选择和分配节点上的 GPU 卡。
2.5K20编辑于 2022-05-30 - 来自专栏分布式系统进阶
Kafka源码分析-网络层-2
. ---- Kafka网络层一哥:SocketServer类 所在文件: core/src/main/scala/kafka/network/SocketServer.scala; 统筹组织所有的网络层组件 recvBufferSize, brokerId, processors.slice(processorBeginIndex, processorEndIndex), connectionQuotas) (2) endpoint.port), acceptor, false).start() acceptor.awaitStartup() Kafka网络层头号马仔 server failed to bind to %s:%d: %s.".format(socketAddress.getHostName, port, e.getMessage), e) } (2) {},里面依次调用如下函数: (1) configureNewConnections():从并发队列Q1里取出SocketChannel,添加到自身的nio selector中,监听读事件; (2)
81510发布于 2018-09-05 - 来自专栏懒人的运维备忘录
七层调度：ingress 资源及 Ingress Controller 控制器
apply -f mandatory.yaml kubectl apply -f service-nodeport.yaml 绑定 node 节点 （可选） 目前 ingress-controller 会被调度器分配到某一个节点 1）添加 hostNetwork true：添加该字段，暴露 nginx-ingress-controller pod 的服务端口（80） 2）添加亲和性属性 增加亲和性部署，有 custom/ingress-controller-ready
2.2K40发布于 2020-11-30 - 来自专栏Don的成长史
【GPLT】L2-014 列车调度
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/86635741 题目描述： 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 ? 在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁轨用于调度？ 输入描述： 输入第一行给出一个整数N (2 ≤ N ≤105)，下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列。数字间以空格分隔。 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 解题思路： 用upper_bound(num)函数来查找set中有无比num大的数字，若有则将这个数从set中删除，然后在set中插入
61130发布于 2019-11-08 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
L2-014 列车调度 (25 分)
火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 image.png 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。 在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁轨用于调度？ 输入格式： 输入第一行给出一个整数N (2 ≤ N ≤10^5)，下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列。数字间以空格分隔。 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 分析 可以这样调度：先查看当前所有轨道的最左边火车编号是否小于当前编号，插入到最小的比当前火车编号大的火车后，如果不存在则开辟新轨道
57620编辑于 2022-08-08 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-2 列车调度（25 分）
7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。 在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁轨用于调度？ 输入格式： 输入第一行给出一个整数N (2 ≤ N ≤105)，下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列。数字间以空格分隔。 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 #include <iostream> // 类比最长上升子序列做 #include <cstdio> #include <cstring
2.7K90发布于 2017-12-29 - 来自专栏深入理解Android
Android framework学习（2）——Handler Native层
，如下图Native层的消息机制。 Java层可以向MessageQueue消息队列中添加消息，Native层也可以向MessageQueue消息队列中添加消息 MessageQueue 初始化过程的调用链如下： 在MessageQueue 层的Looper与Java层的Looper没有任何的关系，只是在Native层重实现了一套类似功能的逻辑。 nativePollOnce(ptr, nextPollTimeoutMillis); //阻塞操作 【2】 ... } 【2】android_os_MessageQueue_nativePollOnce sendMessage 讲述了Java层如何向MessageQueue类中添加消息，那么接下来讲讲Native层如何向MessageQueue发送消息。
99220编辑于 2022-06-23 - 来自专栏网络日志
graphql+koa2 前端bff层
使用graphql的优势： 前端把握查询的主动权，可定义你需要查询的字段过滤冗余，另外减少两端的沟通 接手bff层前端可作为空间更大，包括做一些鉴权 请求合并更加便利（以前初始化多个请求需要一起返回都是使用 另外后端同学对于bff层其实不怎么感冒，因为数据聚合对他们来说没什么含量，完全是对前端同学服务。所以我们完全可以引入查询来接手后端同学的bff层。 后端同学直接集成 (java接口(restful或者graphql)-->前端) 前端增加中间服务层（java接口-->前端中间服务层nodejs(graphql)-->前端） 对于第一种方式，后端同学可能更改会更大 前端中间服务层的配置 中间服务层使用koa2搭建，当然你也可以使用express等等其他。 graphql的查询中另外一个比较好的地方在于指令，指令的加入会让bff层更加有做为（放在下一次讲）
77410编辑于 2024-05-30
腾讯云开发者
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