赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发，以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 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，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing " , 简称 SMP ;
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
到目前为止，我们只考虑了实时系统上的调度。事实上， Linux可以做得更好些。除了支持多个CPU之外，内核也提供其他几种与调度相关的增强功能，在以后几节里会论述。但请注意，这些增强功能大大增加了调度器的复杂性，因此我主要考虑简化的情形，目的在于说明实质性的原理，而不考虑所有的边界情形和调度中出现的奇异情况。
环境： [root@db02 ~]# uname -a Linux db02 2.6.32-696.el6.x86_64 #1 SMP Tue Mar 21 19:29:05 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@db02 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.9 (Final) Nginx反向代理知识概念 反向代理与正向代理 此图来源： http://colabug.com/866451.html
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
在多核系统中，为了更好的利用多CPU并行能力，进程调度器可以将进程负载尽可能的平均到各个CPU上。再具体实现中，如何选择将进程迁移到的目标CPU，除了考虑各个CPU的负载平衡，还需要将Cache利用纳入权衡因素。同时，对于进程A唤醒进程B这个模型，还做了特殊的处理。本文分析以Centos kernel 3.10.0-975源码为蓝本。
前面的调度学习都是默认在单个CPU上的调度策略。我们知道为了CPU之间减少“干扰”，每个CPU上都有一个任务队列。运行的过程种可能会出现有的CPU“忙的一笔”，有的CPU“闲的蛋疼”，于是便需要负载均衡。
当今计算机技术已进入以网络为中心的计算时期。由于客户/服务器模型的简单性、易管理性和易维护性，客户/服务器计算模式在网上被大量采用。在九十年代中 期，万维网（World Wide Web）的出现以其简单操作方式将图文并茂的网上信息带给普通大众，Web也正在从一种内容发送机制成为一种服务平台，大量的服务和应用（如新闻服务、网 上银行、电子商务等）都是围绕着Web进行。这促进Internet用户剧烈增长和Internet流量爆炸式地增长，图1显示了1995至2000年与 Internet连接主机数的变化情况[1]，可见增长趋势较以往更迅猛。
每个处理器各自设置一个调度队列，从而可能出现有的处理器的就绪队列进程很多而另一个处理器上的就绪队列任务很少的现象。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
在 Linux系统中,对于多核的ARM芯片而言,在Biotron代码中,每个CPU都会识别自身ID,如果ID是0,则引导Bootloader和 Linux内核执行,如果ID不是0,则Biotron一般在上电时将自身置于WFI或者WFE状态,并等待CPU0给其发CPU核间中断或事件(一般通过SEV指令)以唤醒它。一个典型的多核 Linux启动过程如图20.6所示。 被CPU0唤醒的CPUn可以在运行过程中进行热插拔,譬如运行如下命令即可卸载CPU1,并且将CPUI上的任务全部迁移到其他CPU中:
决定一次负载均衡是否要发生有很多的规则，因此也就很难推断如果有工作可作时一个空闲核能够维持空闲多久，也很难推断在系统中有空闲核时，任务变为可运行状态前还要在运行队列里等待多久。因为之前极少数的开发者可以在第一次就写出完美的代码，这种复杂性又导致了bug的出现。弄明白这个bug是必要的，这样才能搞明白为什么他们避开了传统的测试和调试工具。因此，我们首先将描述这引起bug, 延后在展示我们所使用的工具。
负载均衡，英文名称为Load Balance，是指建立在现有网络结构之上，并提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。其原理就是数据流量分摊到多个服务器上执行，减轻每台服务器的压力，多台服务器共同完成工作任务，从而提高了数据的吞吐量。
内核的调度操作分为触发和执行两个部分，触发时仅仅设置一下当前进程的TIF_NEED_RESCHED标志，执行的时候则是通过schedule()函数来完成进程的选择和切换。当前进程的thread_info->flags中TIF_NEED_RESCHED位表示需要调用schedule()函数进行调度。内核在两种情况下会设置该标志，一个是在时钟中断进行周期性的检查时，另一个是在被唤醒进程的优先级比正在运行的进程的优先级高时。
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器。同时也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 官方网站:http://nginx.org。
像Samba、Nfs这种共享文件系统，网络的吞吐量非常大，就造成网卡的压力很大，网卡bond是通过把多个物理网卡绑定为一个逻辑网卡，实现本地网卡的冗余，带宽扩容和负载均衡，具体的功能取决于采用的哪种模式。
IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。
什么是HTTP服务器？ HTTP服务器的基本功能就是提供Web信息浏览服务。它只需支持HTTP协议、HTML文档格式及URL。与客户端的网络浏览器配合。因为Web服务器主要支持的协议就是HTTP，所以通常情况下HTTP服务器和WEB服务器是相等的(有没有支持除HTTP之外的协议的web服务器)。目前常见的http服务器以及市场份额如下图： 什么是Nginx Nginx是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器，Nginx，它的发音为“engine X”，是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也
在现代网络应用中，负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上，负载均衡可以确保请求被合理地处理，并避免单点故障。
VM Infrastructure 3 (VI3)平台是目前最为流行的虚拟化平台。VI3的庞大阵容使得他成为目前市场上最健壮，最稳定，最可靠的服务器化产品。动态资源控制，高可用性，分布式资源管理，自带备份工具，使得IT管理人员拥有所有他们需要的工具来管理整套企业环境所拥有的几十到几千台服务器。
当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
随着移动互联网的加速，应用大规模同时使用的情况成为了常态，如微博、知乎、今日头条等大型应用，作为Linux运维从业者，高并发场景的解决能力成为了高薪的关键。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家普及高并发场景 LVS的实现过程，助你高薪之路顺畅。 作者：惨绿少年Linux，马哥Linux原创作者社群特约作者，资深Linux运维工程师，作者博客：www.nmtui.com，擅长虚拟化、OpenStack等前沿技术。 1.1 负载均衡介绍 ---- 1.1.1 负载均衡的
通过对本文章的阅读：你可以了解LVS+KeepLive的安装，按照步骤一步一步完成就能实现对2台或N台web服务器进行负载均衡，实现LVS的负载均衡及失效转移。
在Kubernetes集群中，网络代理是实现负载均衡和服务发现的重要组件。在Kubernetes中，有两种主要的代理模式：IPVS和iptables。这两种代理模式都可以实现负载均衡和服务发现，但它们有着不同的优缺点。
负载均衡也不是什么新鲜词儿了，相信大家都有所了解，甚至有的人有过深入的学习和实操，那么本文就来把常见的负载均衡相关东东总结一下。
本文主要讨论在高实时要求、高效能计算、DPDK等领域，Linux如何让某一个线程排他性独占CPU；独占CPU涉及的线程、中断隔离原理；以及如何在排他性独占的情况下，甚至让系统的timer tick也不打断独占任务，从而实现最低的延迟抖动。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载，提高了系统的性能和可靠性。
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器，应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问，当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高，遇见这种情况我们
处理外部事件是 CPU 必须要做的事，因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件，其实它们是平等的，只不过冯氏机器不这么认为罢了，既然要处理外部事件，那么就需要一定的方法，方法不止一种，大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式，也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式，也就是说 CPU 不知道何时中断，只要有了中断就会通知 CPU，而 CPU 此时必须停 下一切来处理，而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程，CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的，这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如
在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。
在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通过扩容的方式来提供更好的服务。我们一般会把多台机器组成一个集群对外提供服务。然而，我们的网站对外提供的访问入口都是一个的，比如www.taobao.com。那么当用户在浏览器输入 www.taobao.com 的时候如何将用户的请求分发到集群中不同的机器上呢，这就是负载均衡在做的事情。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是Web应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章，源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决，但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
一、为什么使用Nginx 互联网飞速发展的今天,大用户量高并发已经成为互联网的主体.怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢？这是一些中小网站急需解决的问题。为了解决这个问题引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决，并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理，这样压力就被分解开来。 负载均衡服务器分为两种一种是通过硬件实现的负载均衡服务器，简称硬负载例如：f5。另一种是通过软件来实现的负载均衡，简称软负载:例如a
1、负载均衡：把客户端的请求通过负载均衡算法分发到不同的正常运行的服务器来处理，从而减少单个服务器的压力。
导语：STGW作为公司七层接入网关，在云和自研业务中承担多种网络协议接入与转发的功能，由于业务数量庞大、接入形式多样、网络环境复杂，会遇到一些很有挑战的疑难杂症。某次业务出现了流量突然下降，此时用户侧也有延迟上升和重试增多的问题。在团队自研的秒级监控助力下，我们从CPU软中断热点入手追查，发现了内核listen port哈希机制存在消耗过高问题，但热点只出现在部分核心上，接着在网卡多队列、内核Receive Packet Steering(RPS)上发现了负载均衡策略的缺陷，找出最终原因后我们在硬件和
指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行，从而提高并发处理能力。
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
Kube-proxy的主要作用是将集群内部服务的访问请求分发到正确的Pod上。在Kubernetes中，每个服务都有一个唯一的DNS名称和一个虚拟的IP地址，这个IP地址是由Kube-proxy维护的。当有访问请求到达该IP地址时，Kube-proxy会根据负载均衡算法，将请求分发到后端的Pod上。同时，Kube-proxy还可以检测后端Pod的状态，以确保服务的高可用性和可靠性。
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