特定のセットアップに最適な労働者プロセスを決定するにはどうすればよいですか

###ハードウェアの考慮事項

最も基本的なハードウェア関連の要因は、マシンで利用可能なCPUコアの数です。一般的にアドバイスされたベースラインは、CPUコアごとに1つのワーカープロセスから始めることです。その後、各ワーカープロセスをマルチスレッドにして、特にI/OバウンドシナリオでCPUサイクルをよりよく利用できます。このベースラインにより、CPUコアが過度のコンテキストの切り替えやプロセスの競合を引き起こすことなく効果的に利用されることが保証されます。

メモリの可用性も重要な役割を果たします。各ワーカープロセスは追加のRAMを消費するため、プロセスが重い場合や大規模なデータを処理する場合、利用可能なメモリの能力を超える労働者の数を増やすとスワッピングにつながり、パフォーマンスが劇的に減少します。したがって、プロセスごとのメモリサイズとメモリフットプリントは、労働者の数を決定する際に考慮する必要があります。

###ワークロードの特性

ワークロードタイプは、ワーカープロセスの最適数に大きく影響します。労働者が集中的な計算を実行するCPUバウンドアプリケーションは、CPUコアと一致する労働者数の恩恵を受けて、CPUを過負荷せずに利用を最大化します。対照的に、データの読み取り/書き込みを待つのにかなりの時間を費やすI/Oバインドワークロードは、1人の労働者が待っている間、他の人がCPU時間を使用できるため、CPUコアよりも多くの労働者の恩恵を受ける可能性があります。

CPUバウンドとI/Oバウンド作業のバランスを理解することは、ワーカーの数を調整するのに役立ちます。たとえば、アプリケーションがI/Oと50％の処理を待つ時間の50％を費やしている場合、理論的には、CPUコアよりも多くのワーカープロセスがスループットを増加させる可能性があります。

###オペレーティングシステムとスケジューラの動作

オペレーティングシステムのプロセススケジューラは、複数のワーカープロセスのパフォーマンスに影響します。労働者数が過剰になると、CPUがプロセスを頻繁に切り替えると、高度なコンテキストスイッチングオーバーヘッドにつながる可能性があります。各OSには、スケジューリングアルゴリズムとカーネル設計に応じて、効果的に管理できるプロセスの最適な範囲があります。

###アプリケーションとフレームワークの制限

特定のアプリケーションまたはフレームワークは、効果的に利用できる労働者プロセスの数に制限を課すことができます。たとえば、一部のサーバーまたはフレームワークは、CPUコアの数と使用可能なメモリの数に基づいてチューニングを推奨し、ワーカーごとのスレッドを調整してパフォーマンスを最適化します。また、一部のシステムには、スレッドとプロセス(データベースの最大ワーカースレッドなど)の最大設定可能な制限もあります。

###システムの監視とベンチマーク

経験的測定が重要です。さまざまなワーカーカウントでのCPUの使用、メモリ消費、応答時間、スループットの監視は、リターンの減少のポイントを特定するのに役立ちます。シミュレートされたワークロードまたは実際のワークロードの下でのベンチマークは、パフォーマンスを大幅に改善したり、劣化させたりしないスイートスポットを決定することができます。

###複数のアプリケーションの調整

複数のアプリケーションまたはサービスが同じマシンで実行される場合、ワーカーカウントは、CPUコアとメモリリソースを適切に共有するために調整する必要があります。コアをアプリケーション間で比例して除算したり、重要なサービスを優先したりすると、労働者の割り当てをガイドできます。

###その他の影響力のある要因

- 遅延感度：遅延が低い場合、より多くの労働者がリクエストキュー時間を短縮する可能性がありますが、これはリソースの制限とバランスをとる必要があります。
- 並行性モデル：労働者内でのマルチスレッドは、労働者数が多いカウントの必要性を減らしますが、スレッド管理オーバーヘッドも考慮されます。
- ガベージコレクションとグローバルインタープリターロック(GIL)：一部の言語またはランタイムには、PythonのGILなどの制約があり、ワーカーとスレッドのパフォーマンス、最適なカウントに影響を与えます。
- スケーラビリティと将来の成長：予想される負荷の増加の計画は、スケーリングのために容量が残っている現在のワーカーの構成に影響を与える可能性があります。
- ジョブの性質：長期的なタスク、ブロッキング、または短いタスクにはすべて、理想的な構成が異なります。

###最適な労働者数を決定するための手順の概要

1.ハードウェアリソースを特定する：CPUコアの数と使用可能なメモリから始めます。
2。ワークロードタイプの分析：CPUバウンド、I/Oバウンド、または混合として分類します。
3。ベースラインから始めます：一般に、CPUコアごとに1人のワーカー。
4.ワーカーごとのスレッドを調整します：特にマルチスレッドワーカーの場合、CPU飽和についてスレッドを調整します。
5.測定と監視：スループット、レイテンシ、CPU、さまざまな設定でのメモリ使用などのベンチマークパフォーマンスメトリック。
6。システムの制限を検討します：スレッドとプロセスのOSとアプリケーションの制限を確認します。
7。複数のアプリケーションを説明する：リソース共有に基づいて労働者を割り当てます。
8。反復チューニング：観測されたボトルネックに基づいて調整し、CPUコアの飢vまたは過度のコンテキストスイッチングを目的としています。
9。システム固有の要因を検討します：ガベージコレクション、並行性モデル、ランタイムの制約など。
10。成長計画：負荷の増加に伴いスケーリングのためにヘッドルームを離れます。

ハードウェアの知識、ワークロード分析、監視、および反復チューニングを組み合わせることにより、特定のセットアップで最適なワーカープロセス数を決定できます。

###各要因の詳細な説明

CPUコアカウントと利用

最新のマルチコアCPUは、いくつかの処理ユニットを提供しています。各コアは、独自のスレッドでワーカープロセスを実行して、スループットを最大化できます。ただし、コアよりも多くの労働者を追加すると、競合とオーバーヘッドにつながる可能性があります。最適な一致により、各コアには専用のワーカーがあり、コンテキストスイッチングの遅延を最小限に抑え、CPUキャッシュの利用を最大化します。各労働者プロセス内のマルチスレッドにより、労働者は複数のタスクを同時に処理できますが、頭上を避けるためにバランスをとる必要があります。

####メモリの制約

各ワーカープロセスは、プライベートメモリや共有リソースを含むシステムメモリを消費します。 RAMが不十分なことは、頻繁にスワッピングまたはディスクへのページングを意味することを意味し、パフォーマンスをひどく妨げます。荷重下の労働者あたりのメモリフットプリントを監視し、物理的なRAM内の総消費量が不可欠であることを確認することが不可欠です。これは、労働者のプロセス数の上限をガイドします。

####アプリケーションワークロードの性質

CPUバウンドタスクはCPUを継続的に押し続けるため、ワーカー数はコアを超えてはなりません。 I/Oバウンドタスクでは、労働者が外部リソース(ディスク、ネットワーク)を待つ必要があるため、過剰な労働者を使用すると、一部の労働者が走る間待っているため、より良い利用が可能になります。混合ワークロードの場合、待機とコンピューティングガイドのワーカーカウントに費やした時間に基づくおおよその比率。

####スレッドと並行性モデル

労働者は、複数のタスクを同時に処理するためにスレッドを生成する場合があります。ワーカーあたりのスレッドの数は、CPUの使用と応答性に影響します。スレッドが多すぎると頭上が発生します。並行性を減らす少なすぎる。適切なバランスを決定することは、タスクのサイズ、ブロッキング時間、スレッドスケジューリング、オーバーヘッドの同期などのランタイム機能に依存します。

####システムとアプリケーションの制限

ユーザーごとの最大プロセスまたはスレッドなどのオペレーティングシステムの制限、およびアプリケーション構成(Webサーバー、データベース、プログラミング言語のランタイム)は、ワーカーカウントを制約します。これらを理解することは、リソースの疲労を避けるための鍵であり、クラッシュやパフォーマンスの低下につながります。

####監視およびベンチマークツール

CPUやメモリプロファイラー、レイテンシモニター、ロギングシステムなどのツールを使用すると、さまざまなワーカーカウントの影響を測定できます。典型的なワークロードでさまざまな構成をベンチマークすると、最高のスループットと応答性のための最適な設定が明らかになります。

####マルチアプリケーション環境

共有環境では、アプリケーション間でCPUコアとメモリを分割すると、公正なリソース割り当てが可能になります。各アプリケーションのワーカー番号は、付与されたリソースまたは優先レベルに比例します。

####実際の例

たとえば、PUMA Ruby Webサーバーは、多くの場合、CPUコアごとに1人のワーカーを使用し、スレッドを調整してスループットを最適化します。仮想CPUを備えたコンテナ化された環境では、CPUよりも多くの労働者を実験することは役立つかもしれませんが、より多くのメモリを要求します。同様に、データベースサーバーは、CPU、メモリ、およびワークロードに基づいて最大ワーカースレッドを構成して、停止クエリを防止します。