Určenie optimálneho počtu pracovných procesov pre konkrétne nastavenie zahŕňa porozumenie niekoľkých aspektov, ktoré ovplyvňujú efektívne tieto procesy, pokiaľ ide o hardvér, architektúru softvéru a charakteristiky pracovného zaťaženia. Neexistuje žiadna jednoznačná odpoveď; Optimálne číslo závisí od systémových zdrojov, typu aplikácií a výkonnostných cieľov.
Hardvérové úvahy
Najzákladnejším faktorom súvisiacim s hardvérom je počet jadier CPU dostupných na stroji. Bežne odporúčanou východiskovou hodnotou je začať s jedným pracovným procesom na jadro CPU. Každý proces pracovníka môže byť potom multithreaded, aby lepšie využíval cykly CPU, najmä v scenároch I/O viazaných. Táto základná hodnota zaisťuje, že jadrá CPU sa efektívne využívajú bez toho, aby spôsobili nadmerné prepínanie kontextu alebo tvrdenie o procese.
Dostupnosť pamäte tiež hrá rozhodujúcu úlohu. Každý pracovný proces spotrebúva ďalší RAM, takže ak sú procesy ťažké alebo zvládajú veľké údaje, zvýšenie počtu pracovníkov nad kapacitou dostupnej pamäte môže viesť k výmene, čo dramaticky znižuje výkon. Preto sa pri rozhodovaní o počte pracovníkov musia byť zohľadnené veľkosť pamäte a pamäťová stopa na proces.
Charakteristiky pracovného zaťaženia
Typ pracovného zaťaženia významne ovplyvňuje optimálny počet pracovných procesov. Aplikácie viazané na CPU, v ktorých pracovníci vykonávajú intenzívne výpočty, majú úžitok z počtu pracovníkov, ktorý zodpovedá jadrám CPU, aby sa maximalizovalo využitie bez preťaženia CPU. Naopak, pracovné zaťaženie I/O, ktoré trávia značný čas čakaním na údaje/zápisy, môžu mať úžitok z vyššieho počtu pracovníkov ako jadrá CPU, pretože zatiaľ čo jeden pracovník čaká, iní môžu využívať čas CPU.
Pochopenie rovnováhy práce viazanej na CPU verzus I/O viazaná práca pomáha pri ladení čísla pracovníkov. Napríklad, ak aplikácia trávi 50% času čakaním na I/O a 50% spracovanie, teoreticky, viac pracovných procesov, ako jadrá CPU môže zvýšiť priepustnosť.
Správanie operačného systému a plánovača
Plánovač procesu operačného systému ovplyvňuje výkon viacerých pracovných procesov. Nadmerný počet pracovníkov môže viesť k vysokému prepínaniu kontextu, kde CPU často prepína medzi procesmi, čím sa znižuje účinnosť. Každý OS má optimálnu škálu procesov, ktoré dokáže efektívne riadiť v závislosti od svojho plánovania algoritmu a dizajnu jadra.
Limity aplikácie a rámca
Špecifická aplikácia alebo rámec môže ustanoviť svoje limity na to, koľko pracovných procesov je možné efektívne využiť. Napríklad niektoré servery alebo rámce odporúčajú ladenie na základe počtu jadier CPU a dostupnej pamäte a potom upraviť vlákna na pracovníka tak, aby optimalizovali výkon. Niektoré systémy majú tiež maximálne konfigurovateľné limity pre vlákna a procesy (napr. Maximálne vlákna pracovníkov v databázach).
Monitorovanie a porovnávanie systému
Empirické meranie je kritické. Monitorovanie využívania CPU, spotreby pamäte, časov odozvy a priepustnosti pri rôznych počtoch pracovníkov pomáha identifikovať bod znižovania výnosov. Benchmarking v rámci simulovaného alebo skutočného pracovného zaťaženia umožňuje určenie sladkého miesta, kde rastúci pracovníci už významne zlepšujú alebo dokonca degraduje výkon.
Úprava viacerých aplikácií
Ak sa na rovnakom počítači spustí viac aplikácií alebo služieb, potrebuje počet pracovníkov, aby sa primerane zdieľali jadrá CPU a pamäťové zdroje. Rozdelenie jadier úmerne medzi aplikácie alebo uprednostňovanie kritických služieb môže viesť pridelenie pracovníkov.
Ostatné vplyvné faktory
- Citlivosť na latenciu: Ak je nízka latencia kritická, viac pracovníkov môže skrátiť čas žiadosti, ale musí to byť vyvážené limity zdrojov.
- Model súbežnosti: Viacnásobné vlákna u pracovníkov znižuje potrebu vysokého počtu pracovníkov, ale zvažuje sa tiež režijné náklady na správu vlákien.
- Zbierka odpadu a zámok globálneho tlmočníka (GIL): Niektoré jazyky alebo runtime majú obmedzenia, ako je GIL v Pythone, ktoré môžu ovplyvniť výkon pracovníkov a vlákien a optimálne počty.
- Škálovateľnosť a budúci rast: Plánovanie očakávaného zvýšenia zaťaženia môže ovplyvniť súčasnú konfiguráciu pracovníkov, pričom kapacita zostane na škálovanie.
- Príroda Job: Dlhodobé, blokovanie alebo krátke úlohy majú rôzne ideálne konfigurácie.
Zhrnutie krokov na určenie optimálneho počtu pracovníkov
1. Identifikujte hardvérové zdroje: Začnite s počtom jadier CPU a dostupnou pamäťou.
2. Analyzujte typ pracovného zaťaženia: klasifikujte ako CPU-viazaný, I/O-viazaný alebo zmiešaný.
3. Začnite základnou líniou: všeobecne jeden pracovník na jadro CPU.
4. Upravte vlákna na pracovníka: Najmä pre pracovníkov viacerých pracovníkov naladte vlákna pre saturáciu CPU.
5. Zmerajte a monitor: Referenčné metriky výkonnosti, ako je priepustnosť, latencia, procesor a používanie pamäte v rôznych nastaveniach.
6. Zvážte limity systémov: Skontrolujte limity vlákien a procesov aplikácií OS a aplikácií.
7. Účet pre viacero aplikácií: Prideľte pracovníkov na základe zdieľania zdrojov.
8. Iteračné ladenie: Úprava na základe pozorovaných úzkych miest, pričom sa zameriava na jadro hladu CPU alebo nadmerné prepínanie kontextu.
9. Zvážte faktory špecifické pre systém: napríklad zber odpadu, model súbežnosti a obmedzenia runtime.
10. Plán pre rast: Zanechajte výšku na škálovanie so zvyšovaním zaťaženia.
Kombináciou hardvérových znalostí, analýzy pracovného zaťaženia, monitorovania a iteračného ladenia je možné určiť optimálny počet pracovných procesov pre konkrétne nastavenie.
Podrobné vysvetlenie každého faktora
CPU Jadr a využitie
Moderné viacjadrové procesory ponúkajú niekoľko spracovateľských jednotiek. Každé jadro môže spustiť proces pracovníka na svojom vlastnom vlákne, čo maximalizuje priepustnosť. Pridanie ďalších pracovníkov ako jadier však môže viesť k sporu a režijným nákladom. Optimálna zhoda zaisťuje, že každé jadro má špecializovaného pracovníka, minimalizuje oneskorenie kontextu a maximalizuje využitie vyrovnávacej pamäte CPU. Multithreading v rámci každého pracovného procesu umožňuje pracovníkom zvládnuť viac úloh súčasne, ale musia byť vyvážené, aby sa predišlo režijným nákladom.
Pamäťové obmedzenia
Každý pracovný proces spotrebúva systémovú pamäť vrátane súkromnej pamäte a zdieľaných zdrojov. Nedostatočné RAM znamená časté výmenu alebo stránkovanie na disk, čo vážne brzdí výkon. Monitorovanie pamäťovej stopy na pracovníka pri zaťažení a zabezpečenie celkovej spotreby zostane v rámci fyzickej pamäte RAM. To vedie hornú hranicu pre čísla procesov pracovníkov.
V povahe pracovného zaťaženia aplikácií
Úlohy CPU viazané na CPU nepretržite tlačia CPU, takže čísla pracovníkov by nemali prekročiť jadrá. Úlohy viazaných na I/O vyžadujú, aby pracovníci čakali na externé zdroje (disk, sieť), takže mať nadbytočných pracovníkov umožňuje lepšie využitie, pretože niektorí pracovníci čakajú, kým iní bežia. Pri zmiešanom pracovnom zaťažení je približný pomer na základe času stráveného čakaním a výpočtovou výpočtovou spočítaním pracovníkov.
####Modely závitu a súbežnosti
Pracovníci môžu splodiť vlákna, aby zvládli súčasne viacero úloh. Počet vlákien na pracovníka ovplyvňuje využitie a citlivosť CPU. Príliš veľa vlákien spôsobuje režijné náklady; Príliš málo znižuje súbežnosť. Rozhodovanie o správnej rovnováhe závisí od veľkosti úloh, časov blokovania a funkcií runtime, ako je plánovanie vlákien a režijné náklady na synchronizáciu.
Systém a limity aplikácií
Limity operačného systému, ako sú maximálne procesy alebo vlákna na používateľa, a konfigurácie aplikácií (webové servery, databázy, programovací jazyk RunTimes) obmedzujú počet pracovníkov. Pochopenie je kľúčom k tomu, aby sa predišlo vyčerpaniu zdrojov, čo vedie k nehodám alebo degradovanému výkonu.
Monitorovacie a porovnávacie nástroje
Používanie nástrojov ako CPU a profily pamäte, monitorov latencie a systémov ťažby dreva pomáha merať vplyv rôznych počtu pracovníkov. Benchmarking rôznych konfigurácií s typickým pracovným zaťažením odhaľuje optimálne nastavenie pre najlepšiu priepustnosť a citlivosť.
viacerých aplikačných prostredí
V zdieľaných prostrediach umožňuje rozdelenie jadier CPU a pamäť medzi aplikácie pridelenie spravodlivých zdrojov. Číslo pracovníka každej aplikácie je potom úmerné udeleným zdrojom alebo úrovni priority.
v reálnom svete príklady
Napríklad webový server Puma Ruby často používa jedného pracovníka na jadro CPU a upravuje vlákna na optimalizáciu priepustnosti. Vo vkladoch kontajnerov s virtuálnymi procesormi môže experimentovať s väčším počtom pracovníkov ako CPU, ale vyžaduje viac pamäte. Podobne databázové servery nakonfigurujú maximálne vlákna pracovníkov na základe procesora, pamäte a pracovného zaťaženia, aby sa zabránilo zastaveným dopytom.
Určenie optimálneho počtu pracovných procesov pre konkrétne nastavenie si vyžaduje vyváženie týchto mnohých faktorov prostredníctvom hodnotenia, merania a ladenia špecifického pre systém, aby sa dosiahol najlepší výkon pre prostredie pracovného zaťaženia a hardvéru. Tento iteratívny prístup založený na údajoch zaisťuje efektívnosť a reakciu zdrojov.