La détermination du nombre optimal de processus de travail pour une configuration spécifique consiste à comprendre plusieurs aspects qui affectent l'efficacité de ces processus en ce qui concerne le matériel, l'architecture logicielle et les caractéristiques de la charge de travail. Il n'y a pas de réponse unique; Le nombre optimal dépend des ressources système, du type d'application et des objectifs de performance.
Considérations matérielles
Le facteur lié au matériel le plus fondamental est le nombre de noyaux CPU disponibles sur la machine. Une base de référence communément conseillé est de commencer par un processus de travailleur par noyau CPU. Chaque processus de travailleur peut ensuite être multithread pour mieux utiliser les cycles CPU, en particulier dans les scénarios liés aux E / S. Cette ligne de base garantit que les noyaux du processeur sont effectivement utilisés sans provoquer une commutation de contexte excessive ou une affirmation de processus.
La disponibilité de la mémoire joue également un rôle essentiel. Chaque processus de travailleur consomme une RAM supplémentaire, donc si les processus sont lourds ou gérent de grandes données, l'augmentation du nombre de travailleurs au-delà de la capacité de la mémoire disponible peut conduire à l'échange, ce qui réduit considérablement les performances. Par conséquent, la taille de la mémoire et l'empreinte de la mémoire par processus doivent être pris en compte pour décider du nombre de travailleurs.
Caractéristiques de la charge de travail
Le type de charge de travail influence considérablement le nombre optimal de processus de travail. Les applications liées au processeur, où les travailleurs effectuent des calculs intensifs, bénéficient d'un nombre de travailleurs qui correspond aux noyaux du CPU pour maximiser l'utilisation sans surcharger le CPU. En revanche, les charges de travail liées aux E / S, qui passent beaucoup de temps à attendre les lectures / écritures de données, peuvent bénéficier d'un nombre plus élevé de travailleurs que les noyaux de processeur, car pendant qu'un travailleur attend, d'autres peuvent utiliser le temps de CPU.
Comprendre l'équilibre des travaux liés au processeur par rapport aux E / S aide à régler le numéro des travailleurs. Par exemple, si une application passe 50% du temps à attendre les E / S et le traitement à 50%, théoriquement, plus de processus de travailleurs que les noyaux CPU peuvent augmenter le débit.
Système d'exploitation et comportement du planificateur
Le planificateur de processus du système d'exploitation influence les performances de plusieurs processus de travailleurs. Un nombre excessif de travailleurs peut entraîner une vitesse de commutation contextuelle élevée, où le CPU bascule fréquemment entre les processus, ce qui réduit l'efficacité. Chaque système d'exploitation propose une gamme optimale de processus qu'il peut gérer efficacement en fonction de son algorithme de planification et de sa conception du noyau.
Limites d'application et de cadre
L'application ou le cadre spécifique peut imposer ses limites au nombre de processus de travailleurs peut être utilisé efficacement. Par exemple, certains serveurs ou frameworks recommandent un réglage en fonction du nombre de cœurs de CPU et de la mémoire disponible, puis ajusté les threads par travailleur pour optimiser les performances. Certains systèmes ont également des limites configurables maximales pour les threads et les processus (par exemple, les threads de travail maximum dans les bases de données).
Surveillance et comparaison du système
La mesure empirique est critique. La surveillance de l'utilisation du processeur, de la consommation de mémoire, des temps de réponse et du débit à différents dénombrements de travailleurs aide à identifier le point de diminution des rendements. L'analyse comparative sous des charges de travail simulées ou réelles permet de déterminer le point idéal où l'augmentation des travailleurs n'améliore plus, voire dégrade, les performances.
ajustement pour plusieurs applications
Lorsque plusieurs applications ou services s'exécutent sur la même machine, le nombre de travailleurs doit être ajusté pour partager de manière appropriée les cœurs de processeur et les ressources de mémoire. La division des cœurs proportionnellement entre les applications ou la hiérarchisation des services critiques peut guider l'allocation des travailleurs.
Autres facteurs influents
- Sensibilité à la latence: si une faible latence est critique, plus de travailleurs peuvent réduire le temps de file d'attente de demande, mais cela doit être équilibré avec les limites de ressources.
- Modèle de concurrence: le multi-threading au sein des travailleurs réduit le besoin de comptes de travailleurs élevés, mais les frais généraux de gestion des threads sont également une considération.
- Collection des ordures et verrouillage mondial des interprètes (GIL): Certaines langues ou temps d'exécution ont des contraintes telles que Gil dans Python, qui peuvent influencer les performances des travailleurs et du fil et des comptes optimaux.
- Évolutivité et croissance future: la planification des augmentations de charge attendues peut avoir un impact sur la configuration actuelle des travailleurs, avec la capacité à l'échelle.
- Nature du travail: les tâches de longue durée, de blocage ou courtes ont toutes des configurations idéales différentes.
Résumé des étapes pour déterminer le nombre optimal de travailleurs
1. Identifiez les ressources matérielles: commencez par le nombre de cœurs CPU et de mémoire disponible.
2. Analyser le type de charge de travail: Classifier comme lié au processeur, lié aux E / S ou mixte.
3. Commencez par une base de référence: Généralement, un travailleur par noyau CPU.
4. Ajuster les fils par travailleur: en particulier pour les travailleurs multithread, régimez les fils pour la saturation du processeur.
5. Mesurer et surveiller: les mesures de performance de référence comme le débit, la latence, le CPU et l'utilisation de la mémoire à différents paramètres.
6. Considérez les limites du système: vérifiez le système d'exploitation et les limites d'application pour les threads et les processus.
7. Compte pour plusieurs applications: allouer des travailleurs en fonction du partage des ressources.
8. Itérer le réglage: ajustez en fonction des goulots d'étranglement observés, visant aucune famine de base du CPU ou commutation de contexte excessive.
9. Considérez les facteurs spécifiques au système: tels que la collecte des ordures, le modèle de concurrence et les contraintes d'exécution.
10. Planification de la croissance: Laissez la hauteur de l'espace pour la mise à l'échelle avec des augmentations de charge.
En combinant les connaissances matérielles, l'analyse de la charge de travail, la surveillance et le réglage itératif, le nombre de processus de travail optimal peut être déterminé pour une configuration spécifique.
Explication détaillée de chaque facteur
Compte et utilisation de base du processeur
Les processeurs multi-core modernes offrent plusieurs unités de traitement. Chaque noyau peut exécuter un processus de travailleur sur son propre fil, maximisant le débit. Cependant, l'ajout de plus de travailleurs que de noyaux peut entraîner des affirmations et des frais généraux. Une correspondance optimale garantit que chaque noyau a un travailleur dédié, minimisant les retards de commutation de contexte et maximisant l'utilisation du cache du processeur. Le multithreading au sein de chaque processus de travailleur permet aux travailleurs de gérer plusieurs tâches simultanément, mais doit être équilibrée pour éviter les frais généraux.
Contraintes de mémoire
Chaque processus de travailleur consomme la mémoire du système, y compris la mémoire privée et les ressources partagées. Une RAM insuffisante signifie un échange ou une pagination fréquente vers le disque, ce qui entrave gravement les performances. La surveillance de l'empreinte mémoire par travailleur sous charge et la garantie de la consommation totale dans le RAM physique sont essentielles. Cela guide la limite supérieure pour les numéros de processus des travailleurs.
Nature de la charge de travail des applications
Les tâches liées au CPU poussent le processeur en continu, de sorte que le nombre de travailleurs ne doit pas dépasser les noyaux. Les tâches liées aux E / O obligent les travailleurs à attendre les ressources externes (disque, réseau), donc avoir un excès de travailleurs permet une meilleure utilisation car certains travailleurs attendent pendant que d'autres s'exécutent. Pour les charges de travail mixtes, un rapport approximatif basé sur le temps passé à attendre contre les guides informatiques.
Modèles de filetage et de concurrence
Les travailleurs peuvent engendrer des fils pour gérer plusieurs tâches simultanément. Le nombre de threads par travailleur affecte l'utilisation et la réactivité du processeur. Trop de fils provoquent des frais généraux; Trop peu réduisent la concurrence. Décider du bon équilibre dépend de la taille des tâches, des temps de blocage et des fonctionnalités d'exécution comme la planification de threads et les frais généraux de synchronisation.
Limites du système et de l'application
Les limites du système d'exploitation, telles que les processus ou threads max par utilisateur, et les configurations d'application (serveurs Web, bases de données, exécution du langage de programmation) contraindre le nombre de travailleurs. La compréhension est essentielle pour éviter l'épuisement des ressources, ce qui entraîne des accidents ou des performances dégradées.
outils de surveillance et d'analyse comparative
L'utilisation d'outils tels que le processeur et les profilants de mémoire, les moniteurs de latence et les systèmes de journalisation aide à évaluer l'impact du nombre de travailleurs variables. L'analyse comparative différentes configurations avec des charges de travail typiques révèle le paramètre optimal pour le meilleur débit et la réactivité.
Environnements multi-applications
Dans les environnements partagés, la division des cœurs de processeur et de la mémoire entre les applications permet une allocation équitable des ressources. Le numéro de travailleur de chaque demande est ensuite proportionnel aux ressources accordées ou au niveau de priorité.
Exemples du monde réel
Par exemple, un serveur Web Puma Ruby utilise souvent un travailleur par noyau CPU, ajustant les threads pour optimiser le débit. Dans les environnements conteneurisés avec des processeurs virtuels, expérimenter avec plus de travailleurs que les processeurs pourraient aider mais exige plus de mémoire. De même, les serveurs de base de données configurent les threads de travail maximum en fonction du CPU, de la mémoire et de la charge de travail pour empêcher les requêtes bloquées.
La détermination du nombre optimal de processus de travail pour une configuration spécifique nécessite d'équilibrer ces nombreux facteurs grâce à l'évaluation, à la mesure et à un réglage spécifique au système pour obtenir les meilleures performances pour la charge de travail et l'environnement matériel. Cette approche itérative et axée sur les données assure l'efficacité et la réactivité des ressources.