千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离，减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配，各个任务分配合理的资源，充分利用系统资源，减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级，优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统，存在不同时期，对资源需求不一样的情况，平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源，增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确，通过mesos支持虚拟主机的方式，动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
整流器通过延迟报文来满足所需的传输速率。整流是一种通过延迟传输到输出队列的报文来满足期望的输出速率的机制。这是寻求带宽控制解决方案的用户面临的最常见的需求之一。延迟报文作为流量控制解决方案的一部分，使得每种整流机制都变成了一种不会节省工作量的机制，即"为了延迟报文需要作额外的工作"。
当Pod中的容器CPU资源使用超出限制时，Kubernetes会采取以下策略来应对：
Go 的调度机制相当于我们微服务里的基础组件。很多运行时操作都涉及到了调度的关联。本文会细聊调度概念，策略，以及它的机制。当然，也少不了最常提及的 GMP 模型。
上一篇文章中kubernetes系列教程（六）kubernetes资源管理和服务质量初步介绍了kubernetes中的resource资源调度和服务质量Qos，介绍了kubernetes中如何定义pod的资源和资源调度，以及设置resource之后的优先级别Qos，接下来介绍kubernetes系列教程pod的调度机制。
Jmeter 是java 应用，对于CPU和内存的消耗比较大，因此，当需要模拟数以千计的并发用户时，使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心，甚至会引起JAVA内存溢出错误。为了让jmeter工具提供更大的负载能力，jmeter短小精悍一有了使用多台机器同时产生负载的机制
前几天和一个在某研究所的发小聊天，他说：现在的航空、航天和导弹等武器装备中，控制系统几乎都是用单片机，而不是嵌入式系统。
Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。
Go语言的设计亮点之一就是原生实现了协程，并优化了协程的使用方式。使得用Go来处理高并发问题变得更加简单。今天我们来看一下Go中的协程。
拥塞管理有哪些类型？默认一个接口有几个软件队列？不同优先级的报文怎么 映射进不同队列的？依据什么规则？
Volta架构下新增加的一个特性——独立线程调度机制。 独立线程调度机制可以这样理解，主要是为线程与线程之间的通信和同步提供更加灵活的方式。 GPU中的线程执行实际上是以WARP为基本单元执行的，
为大家总结新一期 好雨云帮一周问答集锦（11.7-11.13） 请各位老司机慢用 Q： 云帮社区版的定位是什么？ A： 中小企业CI/CD平台，生产环境的应用管理平台。云帮不是拉近开发和运维的距离，而是让开发和运维做他们本来应该做的事情。开发对程序和业务负责，运维对资源负责，云帮作为开发和运维的助手。 Q：发布社区版的目的是什么？ A：希望能有更多的企业和个人爱好者享受到容器及云计算技术所带来的高效与便利。通过社区版让广大的用户了解云帮产品的设计理念。 Q：社区版发展规划 A：云帮是个平台级的产品，即使是
1、FIFO：先进先出队列，是单队列技术，不会引入额外延迟，延迟只与队列长度有关，不提供任何差分服务。
笔者作为通信工程的学生，在学习这门课之前虽然会用Linux完成一些简单的任务，但却从没有接触过这个操作系统的内在之美。之前学完C语言的时候，就想认识这个神秘的Linux内核了，可是一直在数学建模和各种活动中抽不开身，学习的过程也是不得其法。直到我看到孟宁老师的《Linux内核分析》这门课时，我想我大概可以在二十年后吹牛了：“当年我大二，读Linux内核源码的时候.....” 只是在学习的过程中，没有找到合适的参考书，导致复习有些困难。到了第六、七周早早的把视频看完，周末想写博客的时候却记不起来了。与其参考别
众所周知，硬实时的概念，其核心并非追求速度的极致，而是确保系统能在预定的、可重复的时间范围内给予确定的响应。这意味着，实时系统的正确性不仅在于计算逻辑的正确，更在于结果的产生时间是否符合预期。以汽车为例，当发生碰撞时，安全气囊必须在极短的时间内弹开，否则可能无法起到应有的保护作用。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
作为一名在软件领域工程师，在职业生涯的尽头能有幸接触到一部分硬件产品是我莫大的荣幸。秉承我一贯刨根问底，不搞清楚问题本质不罢休的作风和态度，结合基本的计算机知识加一部分FreeRTOS源码，开始了文档标题中的工作，这项工作带来的价值可以指导未来在嵌入式工程领域软件研发工作（人或事），深入而透彻，也能告诉你怎么通过硬件看清软件运行的本质；同时，也作为在嵌入式领域工程实践方面总结与回顾。
网线测试仪：准确找出断点位置（网络传输介质断掉的位置）、测出哪里短路、可以测网线的长度，方便找线
上一篇我们阐述了Driver，Application，Worker的注册实现原理，本篇我们来接着聊聊Driver，Application在注册之后是如何实现调度的。废话不多说，直接上源码进行分析（本篇所述内容比较重要，请耐心看完）。
当线程处于IO操作时，线程是阻塞的，线程由运行状态切换到等待状态。此时CPU会做上下文切换，以便处理其他程序；当IO操作完成后，CPU会收到一个来自硬盘的中断信号，CPU正在执行的线程因此会被打断，回到ready队列。而先前因I/O而waiting的线程随着I/O的完成也再次回到就绪队列，此时CPU可能会选择他执行。
分布式意义：在使用Jmeter进行性能测试时，如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发)，单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持，这时可以使用Jmeter提供的分布式负载执行测试 一、Jmeter分布式执行原理 1. Jmeter分布式测试时，选择其中一台作为调度机(master/Controller)，其它机器做为执行机(slave/Agent) 2. 执行时，master会把脚本发送到每台slave上，slave 拿到脚本后就开始执行，slave执行时不需要启动GUI，我理解它应该是通
HCIER&S面试高频面试知识点QOS，近期会将QOS专题的所有知识点及面试中考官问到的问题点做一个分析。
一段代码能否把机器硬件性能发挥到极致，我们通常用cpu和IO利用率（本地存储io和网络io）来衡量。
在使用JMeter进行压测时，当被测接口需要很高的并发量，或者有些接口访问数很高的时候，Linux网络相关的内核参数需要根据实际服务进行调整，从而导致本地端口被占满，出现请求报错的情况。此时，本机的一些TCP配置、本机性能峰值就可能是性能测试的瓶颈点。 因此，本文梳理了基于JMeter的分布式压测环境的搭建方法，并能够满足参数化的需求。
对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是，它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言，数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的，响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA，怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西，比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G，swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存，而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存，这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件，或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候，文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache，一不小心就会导致L使用swap。
今天要跟大家一起来学习一下Python的多线程机制。有两个原因，其一是自己在学习中经常会使用到多线程，其二当然是自己对Python中的多线程并不是很了解。那么，今天和大家一起了解下~
Fair Scheduler会在所有运行的作业之间动态地平衡资源，第一个（大）作业启动时，它是唯一运行的作业，因而可以获得集群中的全部资源，当第二个（小）作业启动时，它可以分配到集群的一半资源，这样每个作业都能公平共享资源。
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
Redis使用事件驱动的方式来处理文件事件和时间事件。它通过epoll、kqueue、select等IO复用技术来监听网络和文件描述符的事件，以实现高性能的异步IO操作。
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室研二在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络，邮箱地址: hyduni@163.com.
RTOS，英文全称是 Real-time Operation System，中文就是 实时操作系统，又称及时操作系统。
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
今天看了几篇关于后台开发的面试经验贴，感受到了来自面试官的满满恶意。 主要考察领域：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说docker原理与架构[docker中文手册],希望能够帮助大家进步!!!
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战， 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
开放最短路径优先（OSPF）是一种广泛使用的内部网关协议（IGP），用于在IP网络中实现路由选择。SPF（Shortest Path First）是OSPF协议中的一个关键算法，用于计算最短路径并构建路由表。本文将深入探讨OSPF中的SPF调度和限制机制，以及如何优化这些机制以提高路由计算的效率和网络的性能。
LVS的英文全称是Linux Virtual Server，即Linux虚拟服务器。它是我们国家的章文嵩博士的一个开源项目。在linux内存2.6中，它已经成为内核的一部分，在此之前的内核版本则需要重新编译内核。二.LVS能干什么？
本文讲解了 Java 中线程让步的语法和应用场景，并给出了样例代码。线程让步是一种线程调度的机制，当线程调用 Thread.yield() 方法时，它就会主动放弃当前的CPU执行时间片，让给其他具有相同优先级的线程执行。
导读：Kubernetes是一种可自动实施Linux容器编排的开源平台。Kubernetes（希腊语，意为“舵手”或“飞行员”）又称k8s，由Google在2014年首次对外发布。
nodeSelector是什么鬼？这么说吧，假设有一个K8S集群，其中有多个节点，并且想将一个特定的应用程序只部署在具有特定标签的节点上。这时候就可以在Pod的定义中添加nodeSelector字段，指定一个键值对，例如app: my-app。然后，K8S调度器将查找具有app=my-app标签的节点，并将该Pod调度到其中之一上运行。
这篇文章我们来讨论一下Master的注册机制；那么有哪些信息需要注册到Master上面去呢？很简单，分别有Worker的注册，Driver的注册，Application的注册。明确了这个以后我们来看一张图；
本篇介绍的是 Kubernetes 系统的核心组件之一——kube-scheduler，它是 k8s 的默认调度器，负责为新创建出来的 pod寻找一个最合适的节点，这里的“最合适”指两种最优解：从集群中的所有节点中找出的全局最优解，和从集群中的部分节点中找出的局部最优解。它们分别可以解决调度器在小型和大型 k8s 集群规模上的性能问题，比如集群中有几百台主机时 kube-scheduler 采用全局最优解，当集群规模大时采用局部最优解。
并且它们会共享相同的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（也称为睡眠） ；
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
Kubernetes能够保证集群的高可用性和容错性，即使一个节点上的kubelet失去连接，集群仍然能够正常工作，并且可以自动将受影响的Pod重新调度和运行在健康的节点上。
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。
Yarn是Hadoop2的产物。提到这个问题就不得不说下Hadoop1与Hadoop2的差别。详细的内容可参考博客：https://blog.csdn.net/jiangheng0535/article/details/12946529 。
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