Gopher  China  2015  Resource  Scheduling  &  Container  Technology  for  Financial  Service  动态资源管理和容器技术  在金融行业的架构探索和明天  余军  Gopher  China  2015  Gopher  China  2015  是Max-Min算法从 所有任务的最小完成时间中选取一个最大值，然后进行相应任务。主机映射，之后重复此过程直至待调度任务集合 为空。  ⑥ 轮询调度（Round  Robin  Scheduling）算法就是以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i  =  (i  +  1)  mod  n，并选出第i台服务器。轮叫调度算法假设所有服务器处理性能均相同，不管服务器的当前连接数和响

diversified architectures. Kernel innovations: • Linux kernel 5.10: In-depth optimizations for scheduling, I/O, and memory management • Tiered memory expansion etMem: unified management of various memory openEuler is designed for cloud applications. It integrates the two mainstream pieces of cloud scheduling and management software to build a solid cloud base. • High availability (HA) cluster solution: Auto-tuning tool A-Tune Test platform Compass-CI Toolchain OpenStack Kubernetes Kylin HA Cluster scheduling and management CPU: x86, ARM, RISC-V GPU NPU Chips Apps Virtualization Containers QEMU Docker

optimizer, distributed transaction engine, distributed execution engine, permission engine and scheduling engine. 2.3.2 L2 Feature Layer Used to provide enhancement capabilities. All components are optional updates in the distributed environment in real time, further provide information with control and scheduling. In the overload traffic scenario, circuit breaker and request limiting for a node to ensure whole application’s startup class to modify the system environment. Discuss two JVM environments. 1. Hotspot JVM determines the return value of java.util.Locale.getDefault() at RunTime. 2. GraalVM Native Image

· · · · · · · · 1862 12.10.5 Scheduling 配置文件描述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1864 12.10.6 Scheduling 配置参数 · · · · · · · · · · · · · 1 10.0.1.3 10.0.1.4 10.0.1.5 默认端口全局目录 配置 TSO 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.6 10.0.1.7 默认端口全局目录 配置 Scheduling 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.8 10.0.1.9 默认端口全局目录 配置 TiKV 3 16 VCore 32GB 2TB (nvme ssd) * 1 10.0 tso_servers: - host: 10.0.1.6 - host: 10.0.1.7 ### # Specifies the configuration of Scheduling servers. scheduling_servers: - host: 10.0.1.8 - host: 10.0.1.9 ### # Specifies the configuration of Prometheus

· · · · · · · · 1604 12.10.5 Scheduling 配置文件描述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1606 12.10.6 Scheduling 配置参数 · · · · · · · · · · · · · 1 10.0.1.3 10.0.1.4 10.0.1.5 默认端口全局目录 配置 TSO 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.6 10.0.1.7 默认端口全局目录 配置 Scheduling 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.8 10.0.1.9 默认端口全局目录 配置 TiKV 3 16 VCore 32GB 2TB (nvme ssd) * 1 10.0 tso_servers: - host: 10.0.1.6 - host: 10.0.1.7 ### # Specifies the configuration of Scheduling servers. scheduling_servers: - host: 10.0.1.8 - host: 10.0.1.9 ### # Specifies the configuration of Prometheus

· · · · · · · · 1537 12.10.5 Scheduling 配置文件描述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1538 12.10.6 Scheduling 配置参数 · · · · · · · · · · · · · 之 前的版本中，PD 微服务仅支持通过 TiDB Operator 进行部署。 从 v8.2.0 开始，PD 微服务支持通过 TiUP 进行部署。你可以在集群中单独部署 tso 微服务和 scheduling 微 服务，从而实现 PD 的性能扩展，解决大规模集群下 PD 的性能瓶颈问题。当 PD 出现明显的性能瓶颈且 无法升级配置的情况下，建议考虑使用该模式。 更多信息，请参考用户文档。 • 1 10.0.1.3 10.0.1.4 10.0.1.5 默认端口全局目录 配置 TSO 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.6 10.0.1.7 默认端口全局目录 配置 Scheduling 2 4 VCore 8GB * 1 10.0.1.8 10.0.1.9 默认端口全局目录 配置 TiKV 3 16 VCore 32GB 2TB (nvme ssd) * 1 10.0

EXISTS TEST_HOTSPOT( id BIGINT PRIMARY KEY, age INT, user_name VARCHAR(32), email VARCHAR(128) ) 这个表的结构非常简单，除了 id 为主键以外，没有额外的二级索引。将数据写入该表的语句如下，id 通过 随机数离散生成： INSERT INTO TEST_HOTSPOT(id, age, user_name ，在 Int64 空间内提前将表切分为 128 个 Region： SPLIT TABLE TEST_HOTSPOT BETWEEN (0) AND (9223372036854775807) REGIONS 128; 切分完成以后，可以通过 SHOW TABLE test_hotspot REGIONS; 语句查看打散的情况。如果 SCATTERING 列值全 部为 0，代表调度成功。 也可以通过 4 scripts]# python table-regions.py --host 172.16.4.3 --port 31453 test test_ �→ hotspot [RECORD - test.test_hotspot] - Leaders Distribution: total leader count: 127 store: 1, num_leaders: 21, percentage:

的时间戳分配和集群调度功能拆分为以下微服务单 独部署，从而实现 PD 的性能扩展，解决大规模集群下 PD 的性能瓶颈问题。 – tso 微服务：为整个集群提供单调递增的时间戳分配。 – scheduling 微服务：为整个集群提供调度功能，包括但不限于负载均衡、热点处理、副本修复、副 本放置等。 每个微服务都以独立进程的方式部署。当设置某个微服务的副本数大于 1 时，该微服务会自动实现主备的容 {type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"} {type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"}

{type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"} {type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"} 但理论场景和实际情况往往存在不同。以下实例说明了热点是如何产生的。 12.5.4.4 热点产生的实例 以下为一张示例表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS TEST_HOTSPOT( id BIGINT PRIMARY KEY, age INT, user_name VARCHAR(32), email VARCHAR(128) ) 这个表的结构非常简单，除了

{type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_store_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"} {type="write_thread_wait"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_scheduling_flushes_ �→ compactions_time"} + tikv_raftstore_apply_perf_context_time_duration_secs{type="write_wal_time"} 但理论场景和实际情况往往存在不同。以下实例说明了热点是如何产生的。 12.5.4.4 热点产生的实例 以下为一张示例表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS TEST_HOTSPOT( id BIGINT PRIMARY KEY, age INT, user_name VARCHAR(32), email VARCHAR(128) ) 这个表的结构非常简单，除了