Konkreetse seadistuse jaoks töötajate protsesside optimaalse arvu määramine hõlmab mitme aspekti mõistmist, mis mõjutavad need protsessid tõhusalt riistvara, tarkvara arhitektuuri ja töökoormuse omaduste osas. Ühele sobivale vastusele ei ole; Optimaalne arv sõltub süsteemiressurssidest, rakenduse tüübist ja jõudluse eesmärkidest.
Riistvara kaalutlused
Kõige põhilisem riistvaraga seotud tegur on masinas saadaolevate protsessori südamikud. Tavaliselt soovitatav lähtejoon on alustada ühe töötaja protsessiga protsessori südamiku kohta. Seejärel saab iga töötaja protsessi CPU-tsüklite paremaks kasutamiseks mitmekesistada, eriti I/O-ga seotud stsenaariumide korral. See lähtejoon tagab, et CPU südamikke kasutatakse tõhusalt ilma liigset konteksti lülitamist või protsesside väidet.
Mälu kättesaadavus mängib ka kriitilist rolli. Iga töötaja protsess tarbib täiendavat RAM -i, nii et kui protsessid on rasked või käsitlevad suuri andmeid, võib töötajate arvu suurendamine saadaoleva mälu mahutamisest põhjustada vahetust, mis vähendab dramaatiliselt jõudlust. Seetõttu tuleb töötajate arvu otsustamisel arvestada mälu suuruse ja mälujalajälje protsessi kohta.
töökoormuse omadused
Töökoormuse tüüp mõjutab märkimisväärselt töötajate optimaalset arvu. CPU-ga seotud rakendused, kus töötajad teostavad intensiivseid arvutusi, saavad kasu töötajate arvust, mis vastab protsessori tuumadele, et maksimeerida kasutamist ilma protsessori ülekoormata. Seevastu I/O-ga seotud töökoormused, mis kulutavad märkimisväärset aega andmete lugemise/kirjutamise ootamisele, võivad rohkem töötajaid kasu saada kui CPU südamikud, sest kuigi üks töötaja ootab, saavad teised kasutada CPU aega.
CPU-ga seotud tasakaalu ja I/O-ga seotud töö tasakaalu mõistmine aitab häälestada töötajate arvu. Näiteks kui rakendus kulutab 50% ajast I/O ja 50% töötlemist, võivad teoreetiliselt rohkem töötajaprotsesse kui protsessori südamikud läbilaskevõimet suurendada.
Operatsioonisüsteem ja ajakava käitumine
Operatsioonisüsteemi protsesside ajastaja mõjutab mitme töötaja protsessi toimivust. Liigne töötajate arv võib põhjustada kõrge konteksti vahetamise pea kohal, kus CPU vahetab sageli protsesside vahel, vähendades tõhusust. Igal OS -il on optimaalne protsessivalik, mida ta saab tõhusalt hallata, sõltuvalt selle ajakava algoritmist ja kerneli kujundusest.
rakenduse ja raamistiku piirid
Konkreetne rakendus või raamistik võib kehtestada oma piirid, kui palju töötajaid saab tõhusalt kasutada. Näiteks soovitavad mõned serverid või raamistikud häälestada protsessori tuumade arvu ja saadaoleva mälu põhjal, kohandades seejärel niiskeid töötaja kohta jõudluse optimeerimiseks. Mõnel süsteemil on ka niidide ja protsesside jaoks maksimaalsed konfigureeritavad piirid (nt andmebaasides maksimaalne töötaja niidid).
Süsteemi jälgimine ja võrdlusuuringud
Empiiriline mõõtmine on kriitiline. CPU kasutamise, mälu tarbimise, reageerimise aja ja läbilaskevõime jälgimine erineva töötaja arvu korral aitab tuvastada tulude vähenemise punkti. Võrdlusuuringud simuleeritud või reaalse töökoormuse alusel võimaldab määrata magusat kohta, kus kasvavad töötajad ei paranda enam märkimisväärselt ega isegi halvenemist.
Mitme rakenduse kohandamine
Kui samas masinas töötab mitu rakendust või teenust, vajab töötajate arv kohanemist protsessori südamike ja mäluressursside jagamiseks. Tuumade jagamine proportsionaalselt rakenduste vahel või kriitiliste teenuste tähtsuse järjekorda seadmine võib suunata töötajate jaotamist.
Muud mõjukad tegurid
- Latentsuse tundlikkus: kui madal latentsus on kriitiline, võib rohkem töötajaid vähendada taotluse järjekorda, kuid see tuleb tasakaalustada ressursside piiridega.
- Samaaegne mudel: mitmekeelne töötajate sees vähendab vajadust kõrgete töötajate arvu järele, kuid kaalutlus on ka keermehalduse üldkulud.
- prügikogu ja globaalse tõlgi luku (GIL): mõnel keelel või tööajal on sellised piirangud nagu GIL Pythonis, mis võib mõjutada töötaja ja lõime jõudlust ning optimaalseid loendusi.
- Mastaapsus ja tulevane kasv: eeldatava koormuse suurenemise kavandamine võib mõjutada töötaja praegust konfiguratsiooni, kusjuures maht on jäänud skaleerimiseks.
- Töö loodus: pikaajalisel, blokeerimisel või lühikestel ülesannetel on erinevad ideaalsed konfiguratsioonid.
Sammude kokkuvõte töötajate optimaalse arvu määramiseks
1. Tuvastage riistvara ressursid: alustage protsessori südamike arvu ja saadaoleva mäluga.
2. Analüüsige töökoormuse tüüpi: klassifitseerige CPU-ga seotud, I/O-ga seotud või segatud.
3. Alustage algtasemega: üldiselt üks töötaja CPU südamiku kohta.
4. Reguleerige keermeid töötaja kohta: eriti mitmekeelsete töötajate jaoks, häälestage CPU küllastumise niite.
5. Mõõtke ja jälgige: võrdlusaluse mõõdikud nagu läbilaskevõime, latentsus, protsessor ja mälu kasutamine erinevates seadetes.
6. Kaaluge süsteemi piiranguid: kontrollige OS -i ja rakenduse limiite lõime ja protsesse.
7. Arvestage mitu rakendust: eraldage töötajad ressursside jagamise põhjal.
8. Iterake häälestamine: reguleerige täheldatud kitsaskohtade põhjal, eesmärgiga mitte protsessori südamiku nälgimist ega liigset konteksti lülitamist.
9. Mõelge süsteemispetsiifilistele teguritele: näiteks prügi kogumine, samaaegse mudeli ja tööpiirangud.
10. Kasvu plaan: jätke koormusega mastaapiks ruumi.
Ühendades riistvara teadmisi, töökoormuse analüüsi, seiret ja iteratiivset häälestamist, saab töötajate optimaalse protsesside arvu kindlaks määrata konkreetse seadistuse jaoks.
Iga teguri üksikasjalik selgitus
CPU südamiku arv ja kasutamine
Kaasaegsed mitmetuumad CPU-d pakuvad mitmeid töötlemisüksusi. Iga südamik saab töötaja protsessi juhtida oma lõime peal, maksimeerides läbilaskevõimet. Kuid rohkem töötajaid kui tuumade lisamine võib põhjustada vaidlust ja pea kohal. Optimaalne matš tagab, et igal südamikul on spetsiaalne töötaja, minimeerides konteksti lülitamise viivitusi ja maksimeerides CPU vahemälu kasutamist. Mitmekeelne iga töötaja protsessis võimaldab töötajatel samaaegselt hakkama saada mitmeid ülesandeid, kuid üldkulude vältimiseks tuleb see tasakaalus.
mälupiirangud
Iga töötaja protsess tarbib süsteemimälu, sealhulgas privaatmälu ja jagatud ressursse. Ebapiisav RAM tähendab sagedast vahetamist või kettale omistamist, mis takistab tugevalt jõudlust. Mälujalajälje jälgimine töötaja kohta koormusel ja kogu tarbimise tagamine füüsilises RAM -is on hädavajalik. See juhib töötajate protsesside numbrite ülemist piiri.
rakenduse töökoormuse olemus
CPU-ga seotud ülesanded lükkavad CPU-d pidevalt, nii et töötajate arv ei tohiks ületada südamikke. I/O-ga seotud ülesanded nõuavad, et töötajad ootaksid väliseid ressursse (ketas, võrk), nii et liigsete töötajate omamine võimaldab paremini ära kasutada, kuna mõned töötajad ootavad, kuni teised jooksevad. Segatud töökoormuste korral on ligikaudne suhe, mis põhineb ootamisajal, kui arvutusjuhendite arv töötajate arv.
keermestamise ja samaaegse mudeli
Töötajad võivad keermeid kudeda, et samaaegselt mitu ülesannet käsitleda. Kormide arv töötaja kohta mõjutab protsessori kasutamist ja reageerimisvõimet. Liiga paljud lõimed põhjustavad pea kohal; Liiga vähe vähendab samaaegsust. Õige tasakaalu otsustamine sõltub ülesande suurusest, blokeerimisaegadest ja käitusaja funktsioonidest nagu lõimede ajastamine ja sünkroonimise üldkulud.
Süsteemi ja rakenduse limiidid
Operatsioonisüsteemi limiidid, näiteks maksimaalne protsessid või lõime kasutaja kohta, ja rakenduste konfiguratsioonid (veebiserverid, andmebaasid, programmeerimiskeele tööaeg) piirangud töötajate arv. Nende mõistmine on võtmetähtsusega ressursside ammendumise vältimiseks, mis viib lennuõnnetuste või halvenenud jõudluseni.
Seire- ja võrdlusuuringute tööriistad
Selliste tööriistade nagu CPU ja mäluprofiilide, latentsuse monitoride ja logimissüsteemide kasutamine aitab mõõta erineva töötaja arvu mõju. Erinevate konfiguratsioonide võrdlusuuringute võrdlus tüüpiliste töökoormustega näitab parima läbilaskevõime ja reageerimise optimaalset sätet.
mitme rakenduskeskkonnaga
Jagatud keskkondades võimaldab CPU tuumade ja mälu jagamine rakenduste vahel ressursside õiglase jaotamise vahel. Seejärel on iga taotluse töötaja arv võrdeline antud ressursside või prioriteeditasemega.
reaalmaailma näited
Näiteks kasutab Puma Ruby veebiserver sageli ühte töötajat CPU südamiku kohta, kohandades lõime läbilaskevõime optimeerimiseks. Virtuaalse keskseadmega konteinerikeskkonnas võib aidata rohkem töötajaid kui CPU -dega katsetamine, kuid nõuab rohkem mälu. Sarnaselt konfigureerivad andmebaasiserverid Maxi töötajate lõime CPU, mälu ja töökoormuse põhjal, et vältida peatatud päringuid.
Töötajate optimaalse arvu määramine konkreetse seadistuse jaoks eeldab nende arvukate tegurite tasakaalustamist hindamise, mõõtmise ja süsteemispetsiifilise häälestamise kaudu, et saavutada töökoormuse ja riistvara keskkonna parim jõudlus. See iteratiivne, andmepõhine lähenemisviis tagab ressursi tõhususe ja reageerimisvõime.