1.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
2.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
3.一文读懂，调度调度硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
4.fsIO调度算法之NOOP
5.linux内核——调度之SMP负载均衡
6.利用苹果iOS群控系统源码进行项目开发

一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、系统系统调度延迟和平均负载，源码源码对系统的调度调度性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的系统系统是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的源码源码H5神兽源码免公众号版轻量级进程。如果准备运行的调度调度轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，系统系统运行队列长表明系统负载可能已经饱和。源码源码

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的调度调度部分代码。

       在系统压力测试前后，系统系统使用压力测试工具stress-ng，源码源码可以看到运行队列长度的调度调度明显变化，从3左右变化到了左右。系统系统

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，源码源码观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，外卖人源码 8.8可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，其资源管理与调度仅支持FIFO机制。然而，随着Hadoop的普及与用户量的增加，单个集群内的应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，也无法满足不同应用的服务质量需求，故需设计适用于多用户的资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，水手趋势指标源码用户自定。YARN作为统一调度系统，满足调度规范的分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，AM自行完成Container至Task分配。YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。猫推网站源码

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，优秀网页设计源码首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。

fsIO调度算法之NOOP

       NOOP，全称为No Operation，即电梯式调度算法。在Linux2.4或更早版本的系统中，它是唯一的I/O调度算法。NOOP实现了一个简单的FIFO队列，其运作原理类似于电梯的工作方式，将新来的I/O请求合并到最近的请求之后，从而保证了请求在同一介质上的连续性。NOOP倾向于优先处理写请求，对读请求较为不利。在闪存设备、RAM和嵌入式系统中，NOOP表现最佳。

       电梯算法导致读请求“饿死”的原因在于，写请求比读请求更容易处理。写请求通过文件系统缓存，无需等待一次写操作完成即可开始下一次写操作。写请求可以通过合并和堆积在I/O队列中。而读请求需要在前面的所有读操作完成后才能进行下一次读操作。在读操作之间存在几毫秒的等待时间，而在此期间，新的写请求到来，导致后续的读请求“饿死”。

       在Linux 3.0版本中，对NOOP调度器进行了优化和改进。

       在I/O调度器NOOP中，请求的处理流程如下：

       1. 向前合并请求：`noop_merged_requests`。

       IO调度器NOOP与deadline源码级分析 - hiyachen - ChinaUnix博客

linux内核——调度之SMP负载均衡

       在多处理器系统上，内核必须考虑额外问题，确保良好的调度。Linux SMP调度，即进程安排和迁移到合适的CPU，保持各CPU负载均衡的过程。系统启动时开始构建CPU拓扑关系。

       以ARM的4核处理器为例，系统构建的调度域与调度组的拓扑关系图展现如下。在唤醒进程时，内核需决定由哪个CPU执行该进程。若唤醒的CPU与该进程之前运行的CPU不同，优先选择唤醒CPU执行，否则选择先前运行该进程的CPU。

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利用苹果iOS群控系统源码进行项目开发

       在移动互联网时代，集中管理和控制大量iOS设备成为了企业和开发者的重要需求。苹果iOS群控系统应运而生，提供中心化管理系统，实现设备同步操作和数据管理。本文将引导开发者获取并使用iOS群控系统的源码进行项目开发。

       理解iOS群控系统源码是开发的关键。系统架构包含服务器端和客户端两大部分，服务器端负责任务调度、指令分发，客户端在iOS设备上运行，执行服务器指令。深入学习源码逻辑，是进行二次开发的基础。

       获取源码需遵循苹果规定，确保合规性。使用Git进行版本管理，Xcode解析阅读源码。理解模块功能，包括设备连接管理、指令编码解码、任务队列处理等。

       依据项目需求，对源码进行裁剪、扩展或优化。增加批量安装应用、自动化测试、大数据采集等功能模块。确保修改后的代码满足苹果的安全性和隐私政策。

       完成源码改造后，进行编译构建，生成可部署的服务器程序及iOS客户端应用。使用模拟器或真实设备进行多轮测试，确保群控系统稳定运行。

       部署时，配置服务器环境，承载预期数量的设备接入。建立监控体系，实时跟踪状态，快速响应问题并修复。

       综上，通过利用iOS群控系统源码进行项目开发，开发者需深入理解其机制，结合实际业务需求，灵活运用和创新。整个过程既需专业技能，又需细心规划与执行。