Określenie optymalnej liczby procesów pracowników dla określonej konfiguracji polega na zrozumieniu kilku aspektów, które wpływają na to, jak skutecznie te procesy działają w odniesieniu do sprzętu, architektury oprogramowania i charakterystyk obciążenia. Nie ma jednej odpowiedzi na wszystko; Optymalna liczba zależy od zasobów systemowych, rodzaju zastosowania i celów wydajności.
Rozważania sprzętowe
Najbardziej fundamentalnym czynnikiem związanym ze sprzętem jest liczba rdzeni procesora dostępnych na komputerze. Powszechnie zalecaną linią wyjściową jest rozpoczęcie od jednego procesu pracownika na rdzeń procesora. Każdy proces pracownika może być następnie wielofunkcyjny, aby lepiej wykorzystać cykle procesora, szczególnie w scenariuszach związanych z we/wy. Ta podstawowa linia bazowa zapewnia, że rdzenie procesora są skutecznie wykorzystywane bez powodowania nadmiernego przełączania kontekstu lub rywalizacji procesowej.
Dostępność pamięci również odgrywa kluczową rolę. Każdy proces pracownika zużywa dodatkowy pamięć RAM, więc jeśli procesy są ciężkie lub obsługują duże dane, zwiększenie liczby pracowników poza pojemność dostępnej pamięci może prowadzić do zamiany, co znacznie zmniejsza wydajność. Dlatego wielkość pamięci i ślad pamięci na proces muszą być uwzględnione przy podejmowaniu decyzji o liczbie pracowników.
Charakterystyka obciążenia
Typ obciążenia znacząco wpływa na optymalną liczbę procesów pracowników. Aplikacje związane z procesorem, w których pracownicy wykonują intensywne obliczenia, korzystają z liczby pracowników, która odpowiada rdzeniom procesora, aby zmaksymalizować wykorzystanie bez przeciążenia procesora. Natomiast obciążenia związane z we/wy, które spędzają znaczący czas na czekanie na odczyty/zapisy danych, mogą skorzystać z większej liczby pracowników niż rdzenie procesora, ponieważ podczas gdy jeden pracownik czeka, inni mogą wykorzystać czas procesora.
Zrozumienie równowagi pracy związanej z procesorem w porównaniu do pracy związanej z we/wy pomaga w strojeniu liczby pracowników. Na przykład, jeśli aplikacja spędza 50% czasu, czekając na przetwarzanie we/wy i 50%, teoretycznie, więcej procesów pracowniczych niż rdzenie procesora może zwiększyć przepustowość.
System operacyjny i zachowanie harmonogramu
Harmonogram procesów systemu operacyjnego wpływa na wydajność wielu procesów pracowników. Nadmierna liczba pracowników może prowadzić do wysokiego przełączania kontekstu, gdzie procesor często przełącza się między procesami, zmniejszając wydajność. Każdy system operacyjny ma optymalny zakres procesów, które może skutecznie zarządzać w zależności od algorytmu planowania i projektowania jądra.
Limity aplikacji i frameworka
Konkretna aplikacja lub ramy mogą nałożyć swoje granice na to, ile procesów pracowników można skutecznie wykorzystać. Na przykład niektóre serwery lub frameworki zalecają strojenie na podstawie liczby rdzeni procesora i dostępnej pamięci, a następnie dostosowanie wątków na pracownika w celu optymalizacji wydajności. Niektóre systemy mają również maksymalne konfigurowalne limity dla wątków i procesów (np. Maksootwórcze wątków pracowników w bazach danych).
Monitorowanie systemu i porównywanie testów porównawczych
Pomiar empiryczny ma kluczowe znaczenie. Monitorowanie użycia procesora, zużycie pamięci, czasy reakcji i przepustowość przy różnych liczbie pracowników pomaga zidentyfikować punkt malejących zwrotów. Benchmarking w symulowanych lub rzeczywistych obciążeniach pozwala na określenie słodkiego miejsca, w którym rosnący pracownicy nie poprawia się, a nawet degraduje wydajność.
Dostosowanie dla wielu aplikacji
Gdy wiele aplikacji lub usług uruchomi się na tym samym komputerze, liczba pracowników wymaga dostosowania, aby odpowiednio udostępniać rdzenie procesora i zasoby pamięci. Proporcjonalne dzielenie rdzeni między aplikacjami lub priorytetyczne usługi krytyczne może kierować alokacją pracowników.
Inne wpływowe czynniki
- Wrażliwość na opóźnienie: Jeśli niskie opóźnienie ma kluczowe znaczenie, więcej pracowników może skrócić czas żądania kolejki, ale musi to być zrównoważone w stosunku do granic zasobów.
- Model współbieżności: wielokrotność pracowników zmniejsza potrzebę wysokiej liczby pracowników, ale pod uwagę również koszty zarządzania niciami.
- Kolekcja śmieci i globalny blokada interpretera (GIL): Niektóre języki lub czasy rundy mają ograniczenia, takie jak GIL w Python, które mogą wpływać na wydajność pracowników i wątków oraz optymalne liczby.
- Skalowalność i przyszły wzrost: Planowanie oczekiwanego wzrostu obciążenia może wpłynąć na obecną konfigurację pracowników, z pojemnością do skalowania.
- Natura pracy: długotrwały, blokujący lub krótkie zadania mają różne idealne konfiguracje.
Podsumowanie kroków w celu ustalenia optymalnej liczby pracowników
1. Zidentyfikuj zasoby sprzętowe: Zacznij od liczby rdzeni procesora i dostępnej pamięci.
2. Analizuj typ obciążenia: klasyfikuj jako związany z procesorem, związany we/wy lub mieszany.
3. Zacznij od wartości wyjściowej: ogólnie jeden pracownik na rdzeń procesora.
4. Dostosuj wątki na pracownika: szczególnie w przypadku pracowników wielowątkowych, dostosuj wątki do nasycenia procesora.
5. Zmierz i monitoruj: wskaźniki wydajności porównawczej, takie jak przepustowość, opóźnienie, procesor i użycie pamięci w różnych ustawieniach.
6. Rozważ limity systemowe: Sprawdź limity systemu operacyjnego i aplikacji dla wątków i procesów.
7. Rozlicz wiele aplikacji: Przydziel pracowników na podstawie udostępniania zasobów.
8. Iteracja strojenia: Dostosuj na podstawie obserwowanych wąskich gardeł, dążąc do braku głodu rdzenia procesora lub nadmiernego przełączania kontekstu.
9. Rozważ czynniki specyficzne dla systemu: takie jak zbieranie śmieci, model współbieżności i ograniczenia środowiska wykonawczego.
10. Plan wzrostu: Pozostaw przewagę nad skalowaniem wraz ze wzrostem obciążenia.
Łącząc wiedzę sprzętową, analizę obciążenia, monitorowanie i iteracyjne strojenie, optymalną liczbę procesów pracowników można określić dla określonej konfiguracji.
Szczegółowe wyjaśnienie każdego czynnika
CPU Core Core i wykorzystanie
Nowoczesne wielordzeniowe procesory oferują kilka jednostek przetwarzania. Każdy rdzeń może uruchomić proces pracownika we własnym wątku, maksymalizując przepustowość. Jednak dodanie większej liczby pracowników niż rdzeni może prowadzić do rywalizacji i kosztów ogólnych. Optymalne dopasowanie zapewnia, że każdy rdzeń ma dedykowanego pracownika, minimalizując opóźnienia zmieniające kontekst i maksymalizując wykorzystanie pamięci podręcznej procesora. Multitreading w każdym procesie pracowniczym pozwala pracownikom obsługiwać wiele zadań jednocześnie, ale musi być zrównoważone, aby uniknąć kosztów ogólnych.
ograniczenia pamięci
Każdy proces pracownika zużywa pamięć systemową, w tym pamięć prywatną i wspólne zasoby. Niewystarczająca ilość pamięci RAM oznacza częste zamianę lub stronicowanie na dysk, co poważnie utrudnia wydajność. Monitorowanie śladu pamięci na pracownika pod obciążeniem i upewnienie się, że całkowite pozostanie zużycia w obrębie fizycznego pamięci RAM jest niezbędne. To kieruje górną granicę liczb procesów pracowników.
natura obciążenia aplikacji
Zadania związane z procesorem pchają procesor w sposób ciągły, więc liczby pracowników nie powinny przekraczać rdzeni. Zadania związane z I/O wymagają od pracowników oczekiwania na zasoby zewnętrzne (dysk, sieć), więc posiadanie nadmiernych pracowników umożliwia lepsze wykorzystanie, ponieważ niektórzy pracownicy czekają, podczas gdy inni działają. W przypadku mieszanych obciążeń przybliżony stosunek oparty na czasie spędzonym oczekiwaniem w porównaniu z przewodnikami obliczeniowymi.
Modele wątków i współbieżności
Pracownicy mogą odrodzić wątki, aby jednocześnie obsługiwać wiele zadań. Liczba wątków na pracownika wpływa na użycie i reakcję procesora. Zbyt wiele wątków powoduje narzut; Zbyt mało zmniejsz współbieżność. Decyzja o odpowiedniej równowagi zależy od wielkości zadania, czasów blokowania i funkcji środowiska wykonawczego, takich jak planowanie wątków i narzut synchronizacji.
limity systemu i aplikacji
Ograniczenia systemu operacyjnego, takie jak maksymalne procesy lub wątki na użytkownika, oraz konfiguracje aplikacji (serwery internetowe, bazy danych, programowanie języka programowania) ograniczają liczbę pracowników. Zrozumienie tych jest kluczem do uniknięcia wyczerpania zasobów, co prowadzi do awarii lub zdegradowanej wydajności.
narzędzia monitorowania i analizy porównawczej
Korzystanie z narzędzi takich jak CPU i profilery pamięci, monitory opóźnień i systemy rejestrowania pomagają ocenić wpływ różnych liczby pracowników. Benchmarking różnych konfiguracji za pomocą typowych obciążeń ujawnia optymalne ustawienie dla najlepszej przepustowości i reakcji.
Multi-Application Environments
W wspólnych środowiskach podział rdzeni procesora i pamięci między aplikacjami umożliwia sprawiedliwą przydział zasobów. Numer pracownika każdej aplikacji jest wówczas proporcjonalny do przyznanych zasobów lub poziomu priorytetu.
Przykłady świata rzeczywistego
Na przykład serwer WWW Puma Ruby często używa jednego pracownika na rdzeń procesora, dostosowując wątki w celu zoptymalizowania przepustowości. W środowiskach kontenerowych z wirtualnymi procesorami eksperymentowanie z większą liczbą pracowników niż procesory może pomóc, ale wymaga więcej pamięci. Podobnie serwery bazy danych konfigurują wątki robotnicze maksymalnie na podstawie procesora, pamięci i obciążenia, aby zapobiec zatrzymanym zapytaniom.
Określenie optymalnej liczby procesów pracowników dla określonej konfiguracji wymaga zrównoważenia tych licznych czynników poprzez ocenę, pomiar i dostrajanie specyficzne dla systemu, aby osiągnąć najlepszą wydajność dla obciążenia i środowiska sprzętowego. To iteracyjne podejście oparte na danych zapewnia wydajność i reakcję zasobów.