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CPU Burst有副作用吗?让数学来回答!| 龙蜥技术

原创 Linux操作系统 作者:OpenAnolis小助手 时间:2021-10-15 13:35:56 0 删除 编辑

在系列文章的上篇中,我们讨论了 让人讨厌的 CPU 限流,它会影响运行在容器中的应用的一些关键指标。为了避免限流的出现,有时我们不得不牺牲容器部署密度,从而导致资源浪费的产生。在解决方案部分,我们也介绍了新的CPU Burst 技术,通过这一技术,我们既能保证容器运行服务质量,又不降低容器部署密度。听起来有点像个银弹啊?那么,使用CPU Burst的副作用是什么?是否有不适用的场景呢?

为了回答这个问题,本文将介绍CPU Burst打破的调度保证,以及CPU Burst影响评估。尽管这些CPU突发的使用造成的CPU使用差异在CPU利用率上很多时候不明显,但是我们仍然关心这种改变的影响。当然,结论是明确的: CPU Burst的负面影响完全可以忽略 。仅在CPU利用率高达70%的环境里CPU Burst开始影响关键指标,而我相信大家日常生产环境的CPU利用率都远远低于这个水平。

CPU Bandwidth Controller的保证

使用CPU Bandwidth Controller可以避免某些进程消耗过多CPU时间,并确保所有需要CPU的进程都拿到足够的CPU时间。之所以有这样好的稳定性保证,是因为当Bandwidth Controller设置满足   时,有如下的 调度稳定性约束

其中 是第i个cgroup的quota,是一个period内该cgroup的CPU需求。Bandwidth Controller对每个周期分别做CPU时间统计,调度稳定性约束保证在一个period内提交的全部任务都能在该周期内处理完;对每个CPU cgroup而言,这意味着任何时候提交的任务都能在一个period内执行完,即 任务实时性约束:

不管任务优先级如何,最坏情况下任务执行时间(WCET, Worst-Case Execution Time)不超过一个period。

假如持续出现 调度器稳定性被打破,在每个period都有任务积攒下来,新提交的作业执行时间不断增加。

使用CPU Burst的影响

出于改善服务质量的需要,我们使用CPU Burst允许突发的CPU使用之后,对调度器的稳定性产生什么影响? 答案是当多个cgroup同时突发使用CPU,调度器稳定性约束和任务实时性保证有可能被打破。这时候两个约束得到保证的概率是关键,如果两个约束得到保证的概率很高,对大多数周期来任务实时性都得到保证,可以放心大胆使用CPU Burst;如果任务实时性得到保证的概率很低,这时候要改善服务质量不能直接使用CPU Burst,应该先降低部署密度提高CPU资源配置。 于是下一个关心的问题是,怎么计算特定场景下两个约束被打破的概率。

评估影响大小

定量计算可以定义成经典的排队论问题,并且用蒙特卡洛模拟方法求解。 定量计算的结果表明,判断当前场景是否可以使用CPU Burst的主要影响因素是平均CPU利用率和cgroup数目。CPU利用率越低,或者cgroup数目越多,两个约束越不容易被打破可以放心使用CPU Burst。反之如果CPU利用率很高或者cgroup数目较少,要消除CPU限流对进程执行的影响,应该降低部署提高配置再使用CPU Burst。
问题定义是:一共有 m 个cgroup,每个cgroup的quota限制为 1/m 每个cgroup在每个周期产生的计算需求(CPU利用率) 服从某个具体分布 ,这些分布是相互独立的。假设任务在每个周期的开始到达,如果该周期内的CPU需求超过100%,当前周期任务WCET超过1个period,超过的部分累积下来和下个周期新产生的CPU需求一起在下个需求处理。输入是cgroup的数目m和每个CPU需求满足的具体分布,输出是每个周期结束WCET > period的概率和WCET期望。
使用蒙特卡洛模拟求解过程省略,详细请关注后续系列文章。以输入的CPU需求为帕累托分布、m=10/20/30的结果为例进行说明。选择帕累托分布进行说明的原因是它产生比较多的长尾CPU突发使用,容易产生较大影响。表格中数据项的格式为 其中 越接近1越好, 概率越低越好。

u_avg

m=10

m=20

m=30


10%

1.0000/0.00%

1.0000/0.00%

1.0000/0.00%


30%

1.0000/0.00%
1.0000/0.00%
1.0000/0.00%


50%

1.0003/0.03%
1.0000/0.00%
1.0000/0.00%


70%

1.0077/0.66%
1.0013/0.12%
1.0004/0.04%


90%

1.4061/19.35%
1.1626/10.61%
1.0867/6.52%

结果跟直觉是吻合的。一方面,CPU需求(CPU利用率)越高,CPU突发越容易打破稳定性约束,造成任务WCET期望变长。另一方面,CPU需求独立分布的cgroup数目越多,它们同时产生CPU突发需求的可能性越低,调度器稳定性约束越容易保持,WCET的期望越接近1个period。

后续

看完本文相信您对CPU Burst的影响已经有了定性了解。如果希望对评估方法有更多了解,请期待系列文章的下篇。

关于作者

常怀鑫(一斋),阿里 云内核组工程师,擅长CPU调度领域。

丁天琛(鹰羽),2021年加入阿里云内核组,目前在调度领域等方面学习研究

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