协程是一种并发设计模式,您可以在Android上使用它来简化异步执行的代码。Kotlin1.3版本添加了 Coroutines,并基于其他语言的既定概念。
Kubernetes 可用于导出指标、日志和事件以实现可观察性。事件是了解服务中正在发生的事情的丰富信息来源,并且可以使用多种工具来充分利用它们。
要优化Linux性能,IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序,并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。 如果某台Linux服务器性能不佳,通常与存储信道有关。几十年前,还相对容易进行分析,服务器拥有RAID阵列,RAID阵列的顶层存在分区并且Ext2文件系统在分区顶层运行。然而在今天的数据中心,分析存储信道就不那么容易了。 许多现代数据中心的Linux服务器运行在VMware虚拟机管理程序的顶端,与不同类型的存储区域网络(Sto
摘要:Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器,它同时管理着很多个应用集群,每个集群都有成千上万台机器,这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制,高效的任务打包,超额的资源分配和进程级隔离的机器共享,来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言,命名服务的集成机制,实时的作业监控,以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
微软最近发表了一篇文章,记录了HAFNIUM威胁参与者如何利用计划任务存储在注册表中的缺陷来隐藏它们的存在,这清楚地表明所呈现的漏洞很可能不是影响计划任务组件的唯一缺陷,我们开始研究如何滥用计划任务的注册表结构来实现各种目标,例如:横向移动和持久性
计划任务是几乎每个开发人员都会用到的功能,在服务器上可以用 Cron 作业来进行任务调度,它也是一种稳定的方式。但我们也可以完全程序化,全部使用 Python 来完成调度程序,而且可以有更简单的配置方式。
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例,但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求,以使Spark成为一个平台:
在 2020 年 12 月 17 日 Apache Airflow 团队发布了 Apache Airflow 2.0.0。当时就想写写 Airflow 的新特性,但是粗略的看了下《Apache Airflow 2.0 is here!》这篇文章,发现 Airflow2.0 是一个超级大的版本更新,不仅仅 UI 更新了,最核心的组件 Scheduler 性能也有了极大的提升,分布式环境下的高可用模型也做了改变,同时还有 Airflow 上的 Operator 和 Hook 也做了新的分门别类,对于这个版本在复杂的生产环境下是否能稳定运行,感到一丝怀疑,遂后面没有在关注了。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上,如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能,它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常,并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死,包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程,可能导致整个系统瘫痪。
Goroutine是Go中最基本的组织单位之一,所以了解它是什么以及它如何工作是非常重要的。事实上,每个Go程序至少拥有一个:main gotoutine,当程序开始时会自动创建并启动。在几乎所有Go程序中,你都可能会发现自己迟早加入到一个gotoutine中,以帮助自己解决问题。那么它到底是什么?
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
【引子】周末,读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》,很有启发,遂加入个人思考编译成文。
我不是任何这些引擎的专家,但已经使用了其中的一些(Airflow和Azkaban)并检查了代码,对于其他一些产品,我要么只阅读代码(Conductor)或文档(Oozie / AWS步骤函数),由于大多数是OSS项目,我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误,我很乐意更新。
Kubernetes 是一种开源容器管理工具,可自动执行容器部署、容器扩展、解缩放和容器负载均衡(也称为容器编排工具)。它是用Golang编写的,拥有庞大的社区,因为它最初由Google开发,后来捐赠给CNCF(云原生计算基金会)。Kubernetes 可以将“n”个容器分组到一个逻辑单元中,以便轻松管理和部署它们。它与所有云供应商(即公共云、混合云和本地云供应商)完美配合。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互;因此,良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而,实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作,并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进,以提供最佳的显示体验。
示例:http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
过去,你可能需要在服务器上为每一个调度任务去创建 Cron 条目。因为这些任务的调度不是通过代码控制的,你要查看或新增任务调度都需要通过 SSH 远程登录到服务器上去操作,所以这种方式很快会让人变得痛苦不堪。
scheduling framework 是Kubernetes Scheduler的一种新的可插入架构,可简化调度程序的自定义, 它向现有的调度程序中添加了一组新的 pluginAPI。插件被编译到调度程序中。 这些API允许大多数调度功能实现为插件,同时使调度 core保持简单且可维护。有关该框架设计的更多技术信息,请参阅scheduling framework的设计建议。
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
自从接触RxJS,就开始在我的项目中使用它。有一段时间我以为我知道如何有效地使用它,但有一个令人烦恼的问题:我怎么知道我使用的运算符是同步还是异步?换句话说,Operators到底什么时候发出通知?这似乎是正确使用RxJS的关键部分,但对我来说感觉有点模糊。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低,软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件,可以潜在地克服这些缺点。然而,为了保持软件分组调度器的灵活性,硬件中的分组调度器必须是可编程的,同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性(Push-In-First-Out(PIFO)),要么表达了各种数据包调度算法的能力(先进先出(FIFO)))。此外,即使是像PIFO这样的通用调度原语,其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此,在本文中,我们提出了PIFO原语的泛化,称为Push-In-Extract-Out(PIEO),它与PIFO一样,维护元素的有序列表,但与PIFO不同,PIFO只允许从列表的开头出队,PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤,允许从列表中的任意位置出队。接下来,我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计,并在FPGA上进行原型设计。总体而言,PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
生成器对象可以使用send()方法发送数据,发送的数据会成为生成器函数中通过yield表达式获得的值。这样,生成器就可以作为协程使用,协程简单的说就是可以相互协作的子程序。
下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace,或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
Superstellar 是一款开源的多人 Web 太空游戏,非常适合入门 Golang 游戏服务器开发。
在v0.2我们实现了所有运算符和可视线程的安全性之后,RxRust现在可以通过调度程序跨线程传递任务。这样,所有用户提供的闭包都必须满足Send + Sync + 'static,甚至永远不需要使用调度程序和多线程。
Kubernetes已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供了跨越公共和私有云环境的通用平台,开放源代码抽象层。
大多数现代操作系统旨在尝试从底层硬件资源中提取最佳性能。这主要是通过两个主要硬件资源的虚拟化来实现的:CPU 和内存。现代操作系统提供了一个多任务环境,基本上为每个任务提供了自己的虚拟 CPU。任务通常不知道它不独占 CPU 使用权这一事实。
翻译自 Kubernetes Evolution: From Microservices to Batch Processing Powerhouse 。
该文章介绍了Linux 系统中进程的调度、进程的优先级以及实时进程的调度策略。首先介绍了Linux 系统中的进程调度,包括不同的调度类型、调度算法和调度优先级。其次,讨论了Linux 系统中的实时进程调度,包括实时进程的定义、调度特性和实时进程的调度算法。最后,介绍了Linux 系统中进程调度的实现,包括内核中的进程管理、进程的地址空间、进程的调度和同步以及进程的内存管理。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器,从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
下面使用Python开发一个网页爬虫,爬取百度百科词条信息,整个程序涉及到url管理器,html下载器,html解析器,html显示以及调度程序:
线程是Java面试问题中的热门话题之一。在这里,我从面试的角度列出了大多数重要的Java多线程面试问题,但是您应该对Java线程有足够的知识来处理后续问题。
由于组织越来越依赖数据,因此数据管道(Data Pipeline)正在成为其日常运营的一个组成部分。随着时间的推移,各种业务活动中使用的数据量急剧增长,从每天兆字节到每分钟千兆字节。
随着分布式计算集群规模的不断扩张,任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。随着容器技术的快速兴起,基于容器的计算平台被大量应用,任务调度的规模及频率快速上升,这对任务调度系统提出了更为严苛的挑战。常见的调度系统往往兼顾了准确度却牺牲了性能,容器调度的复杂性使得在准确和效率之间找到平衡点很难,尤其是在交互式调度的场景下,可取的解决方案更是捉襟见肘。本篇文章就以此为背景,介绍大规模调度场景下分布式任务调度的难点、解决策略及现有的一些方案。
前面两节整理了调度小节课程上所讲内容,本节将对应教材章节内容进行整理(相关代码可能不会给出,大家可以参考前面两节配合食用)。
在各种各样的线程中,Java虚拟机必须实现一个有优先权的、基于优先级的调度程序。这意味着Java程序中的每一个线程被分配到一个优先权,使用定义好的范围内的一个正整数表示。优先级可以被开发者改变。即使线程已经运行了一定时间,Java虚拟机也不会改变其优先级。 优先级的值很重要,因为Java虚拟机和下层的操作系统之间的约定是操作系统必须选择有最高优先权的Java线程运行。所以我们说Java实现了一个基于优先权的调度程序。该调度程序使用一种有优先权的方式实现,这意味着当一个有更高优先权的线程到来时,无论低优先级的线程是否在运行,都会中断(抢占)它。这个约定对于操作系统来说并不总是这样,这意味着操作系统有时可能会选择运行一个更低优先级的线程。 注意 : Java并不限定线程是以时间片运行,但是大多数操作系统却有这样的要求。在术语中经常引起混淆 :抢占经常与时间片混淆。事实上,抢占意味着只有拥有高优先级的线程可以优先于低优先级的线程执行,但是当线程拥有相同优先级的时候,他们不能相互抢占。它们通常受时间片管制,但这并不是Java的要求。
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU,以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。在大型系统上的推送侧和拉取侧,有效的伸缩都是挑战。对于拉取,调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU,直到找到过载的 CPU,然后从最繁忙的组中拉取任务。这代价非常昂贵,在大型系统上要花费 10 到 100 微秒,因此搜索时间受到平均空闲时间的限制,并且某些范围不会被搜索。并非总能达到平衡,而且闲置的 CPU 依旧闲置。
本节提供有关选择Capacity Scheduler的好处和性能改进的信息,以及Fair Scheduler和Capacity Scheduler之间的功能比较。
摘要总结:本文介绍了一个用Python实现的百度音乐下载器,包括其爬虫程序、解析歌曲信息、下载歌曲以及UI界面实现等。该下载器支持快速扫描并下载热门歌曲,同时也可以登录百度账号进行歌曲的下载。通过使用多线程、BeautifulSoup和HtmlParser等技术,实现了快速下载歌曲的功能。
制作音频产品是一项极富创造性的事业,如果你是音频开发者,那么你开发的产品将为更多相关行业人员带来创作上的帮助,这不能不说是一件颇具成就感的事业。
在上一篇文章中,我们讨论了支持服务的生态系统,使我们能够在生产环境中运行微服务。如果说微服务是我们的“核心”,那些工具是“辅助”,那我们的“打野”呢?这就要介绍我们用于集群管理的开发者生态系统了。在过去的文章中,我们已经讨论了一些工具,例如build farm和使用容器来构建容器的策略,这里就不再过多介绍细节了。
YARN 的基本思想是将资源管理和作业调度/监控的功能拆分为单独的守护进程。这个想法是有一个全局 ResourceManager ( RM ) 和每个应用程序 ApplicationMaster ( AM )。应用程序是单个作业或作业的 DAG。
SUSE Labs 团队探索了 Kernel CPU 隔离及其核心组件之一:Full Dynticks(或 Nohz Full),并撰写了本系列文章:
上一篇文章中我们分析了挂起函数的本质(状态机),以及查看编译器为我们生成的类里面是如何借用状态机实现的“挂起”,那么在实际coding中我们该如何使用协程呢?
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章,他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践,Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的,例如,任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库,该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
进程切换的实质是回收当前运行进程对 CPU 的控制权,并将 CPU 控制权转交给新调度的就绪进程.
https://pypi.python.org/simple/apscheduler/
进程可看做是正在执行的程序。进程需要一定的资源(如CPU时间、内存、文件和I/O设备)来完成其任务。这些资源在创建进程或执行进程时被分配。
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