亲和性专题
CPU亲和性设置 代码示例 sched_setaffinity sched_getaffinity
视频教程在这： cpu亲和性设置，NCCL，sched_setaffinity sched_getaffinity，CPU_ZERO、SET、ISSET、linux_哔哩哔哩_bilibili 一、CPU亲和性简介 CPU亲和性（CPU Affinity）设置是操作系统中一个重要的性能优化手段，它允许程序或进程被绑定到特定的CPU核心上运行。这样做的好处包括减少缓存未命中、降低线程迁移（co
Linux进程、线程与cpu的亲和性（affinity）
一、什么是cpu亲和性（affinity） CPU的亲和性， 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器，也称为CPU关联性；再简单的点的描述就将制定的进程或线程绑定到相应的cpu上；在多核运行的机器上，每个CPU本身自己会有缓存，缓存着进程使用的信息，而进程可能会被OS调度到其他CPU上，如此，CPU cache命中率就低了，当绑定CPU后，程序就会一直在指定的cpu
k8s节点亲和性配置
在Kubernetes中，你可以使用节点亲和性（Node Affinity）来控制Pod调度到特定的节点上。节点亲和性是通过Pod的spec.affinity.nodeAffinity属性来设置的。 以下是一个配置节点亲和性的YAML示例： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-pod spec: affinity: nodeA
3.10 node的亲和性和pod的亲和性/反亲和性
文章目录 一、pod调度在固定节点1、通过标签选择器调度pod到指定节点2、通过节点名字固定调度到指定节点 二、通过node节点亲和性调度pod1、requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 用法2、preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 用法 三、通过Pod的亲和性调度pod1、拓扑域
浅谈Windows 上的线程亲和性(Thread affinity)
前言 线程属性包括是否分离、亲和性、调度策略和优先级等。Linux默认的调度策略是CFS（完全公平调度算法），而 Windows 是基于优先级抢占式的策略。 在这些方面，Windows 和 Linux 差异巨大。本文仅针对 Windows 系统的线程亲和性进行探讨。 线程亲和性(Thread affinity) 什么是线程亲和性(T
K8s: 在Pod中使用亲和性调度节点
用节点亲和性把 Pods 分配到节点 在 K8s 集群中，如何使用节点亲和性把 Pod 分配到特定节点机器资源各不相同，配置不同，一些应用对配置有要求的需要部署到相关机器上应用场景 场景1: 对读写性能要求较高的pod部署到安装ssd的机器上场景2: 把同一类型的应用部署到一起，比如 db 数据库类的 列出集群中的节点及其标签：$ kubectl get nodes --show-labels
K8s Pod亲和性、污点、容忍度、生命周期与健康探测详解（下）
🐇明明跟你说过：个人主页 🏅个人专栏：《Kubernetes航线图：从船长到K8s掌舵者》 🏅 🔖行路有良友，便是天堂🔖 目录 五、健康探测 1、健康探测的概念 2、Pod启动探测（Startup Probe） 3、Pod存活探测（Liveness Probe） 4、Pod就绪探测（Readiness Probe） 5、Pod健康探测在故障转移与扩缩容中的应用 六
K8s Pod亲和性、污点、容忍度、生命周期与健康探测详解（中）
🐇明明跟你说过：个人主页 🏅个人专栏：《Kubernetes航线图：从船长到K8s掌舵者》 🏅 🔖行路有良友，便是天堂🔖 在上一章节中，我们详细探讨了Pod的亲和性，本期将作为上期文章的续篇，详细介绍 Pod污点、容忍度、生命周期等 三、污点与容忍度 1、污点与容忍度的基本概念 在Kubernetes（K8s）中，Pod的污点（Taints）和容忍度（Toler
kubernetes-Pod基于污点、容忍度、亲和性的多种调度策略(一)
Pod调度策略 一.标签1.什么是标签2.给Pod资源打标签3.给Node节点打标签4.查看标签资源 二.Node选择器1.nodeName(指定Pod调度到指定Node节点)2.nodeSelector(指定Pod调度到具有指定标签的Node节点) 三.亲和性1.Node亲和性-nodeAffinity2.Pod亲和性-pod-Affinity3.Pod反亲和性-podAntiAffini
k8s 集群调度，标签，亲和性和反亲和性，污点和容忍，pod启动状态 排错详解
目录 pod启动创建过程 kubelet持续监听的原因 调度概念 调度约束 调度过程 优点 原理 优先级选项 示例 指定调度节点 标签基本操作 获取标签帮助 添加标签（Add Labels）： 更新标签（Update Labels） 删除标签（Remove Labels） 查询标签（Query Labels） 使用标签选择器（Label Selectors） 标
22-k8s中pod的调度-亲和性affinity
一·、概述 在k8s当中，“亲和性”分为三种，节点亲和性、pod亲和性、pod反亲和性； 亲和性分类名称解释说明nodeAffinity节点亲和性通过【节点】标签匹配，用于控制pod调度到哪些node节点上，以及不能调度到哪些node节点上；（主角node节点）podAffinitypod亲和性通过【节点+pod】标签匹配，可以和哪些pod部署在同一个节点上（拓扑域）；（主角是
K8S之运用亲和性设置Pod的调度约束
亲和性 Node节点亲和性硬亲和实践软亲和性实践 Pod节点亲和性和反亲和性pod亲和性硬亲和实践 pod反亲和性 Pod 的yaml文件里 spec 字段中包含一个 affinity 字段，使用一组亲和性调度规则，指定pod的调度约束。 kubectl explain pods.spec.affinity 配置说明 nodeAffinity： node节点亲
十八、K8S-亲和性和反亲和性
目录 k8s中亲和性和反亲和性 一、固定节点调度 1、nodeSelector（通过标签选择方式调度） 2、nodeName调度（通过指定节点名称的方式） 二、node亲和性 1、node 硬亲和性 2、node软亲和性 三、pod亲和性 1、pod硬亲和性 2、pod软亲和性 3、pod反亲和性 四、亲和性和反亲和性详细yaml文件 五、topology拓扑域的概
管理处理器的亲和性（affinity）
了解 Linux® 2.6 调度器如何处理 CPU 亲和性（affinity）可以帮助您更好地设计用户空间的应用程序。软亲和性（affinity） 意味着进程并不会在处理器之间频繁迁移，而 硬亲和性（affinity） 则意味着进程需要在您指定的处理器上运行。本文介绍了当前的亲和性（affinity）机制，解释为什么和如何使用亲和性（affinity），并给出了几个样例代码来显示如何使用这种
ARM平台Linux系统设置SPI中断亲和性（中断cpu掩码设置）
首先看一下需要设置的中断的中断号，使用下面这个命令 cat /proc/interrupts 显示如下： 假设我们需要设置的中断时这个定时器10012000.timer0，中断号是13，然后进入目录 cd /proc/irq/13 该目录下会有这些文件 查看亲和性设置 cat smp_affinity_list 0-7表示这个中断可以被所有cpu核处理 可以通过往sm
k8s的node亲和性和pod亲和性和反亲和性 污点 cordon drain
node亲和性和pod亲和性和反亲和性 污点 cordon drain 集群调度: schedule的调度算法 预算策略 过滤出合适的节点 优先策略 选择部署的节点 nodeName:硬匹配，不走调度策略，node01 nodeSelector:根据节点的标签选择，会走调度的算法 只要是走调度算法，在不满足预算策略的情况下，所有pod都是pending状态。 node节点的亲和
K8S亲和性，反亲和性，及污点
nodeName：硬匹配，不走调度策略 nodeSelector：根据节点的标签选择，会走调度的算法 只要是走调度算法，在不满足预算策略的情况下，所有pod都是pending node节点的亲和性： 硬策略：必须满足的条件。匹配原则也是根据节点的标签 软策略：尽量满足你的要求，而不是一定满足 拓扑域：k8s集群节点当中的一个组织结构，可以根据节点的物理关系或者逻辑关系进行 可以用来表
Linux中CPU亲和性
Linux中CPU亲和性 超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高的CPU的运行效率。我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU 物理CPU:机器上安装的实际CPU, 比如说你的主板上安装了一个8
k8s中pod的亲和性与反亲和性
一、节点选择 nodeSelector 提供了一个非常简单的方式，将 Pod 限定到包含特定标签的节点上。亲和性与反亲和性（affinity / anti-affinity）特性则极大地扩展了限定的表达方式。主要的增强点在于： 表达方式更加有效（不仅仅是多个精确匹配表达式的“和”关系） 可以标识该规则为“soft” / “preference” （软性的、偏好的）而不是 hard requi
十三、K8S之亲和性
亲和性 一、概念 在K8S中，亲和性（Affinity）用来定义Pod与节点关系的概念，亲和性通过指定标签选择器和拓扑域约束来决定 Pod 应该调度到哪些节点上。与污点相反，它主要是尽量往某节点靠。 亲和性是 Kubernetes 中非常有用的调度策略，作用是优化 Pod 的调度策略，以便将 Pod 调度到满足特定条件的节点上，从而实现更高效的资源利用、提高容错性和性能等方面的需求。 亲和
CPU亲和性和NUMA架构
何为CPU的亲和性 CPU的亲和性，进程要在某个给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性，进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。亲和性一词是从affinity翻译来的，实际可以称为CPU绑定。 在多核运行的机器上，每个CPU本身自己会有缓存，在缓存中存着进程使用的数据，而没有绑定CPU的话，进程可能会被操作系统调度到其他CPU上，如此CPU cache（高速缓冲存储器）
k8s上Pod全自动调度、定向调度、亲和性调度、污点和容忍调度详解
目录 一.Pod调度简介 二.Deployment/RC全自动调度 1.简介 2.案例演示 （1）Deployment （2）RC 三.nodeSelector/nodeName指定节点调度 1.原理简介 （1）nodeSelector原理 （2）nodeName原理 2.案例演示 3.kubernetes预定义pod标签 四.Affinity亲和性调度 1.简介 2
Linux性能挖潜的隐藏招数:内核CPU亲和性参数调整
作者：李彬，赵雪枫，金融科技工程师，架构师社区特邀作者！ 应用服务性能调优，是每个系统投产前都需要关注的问题，系统及软件层面的调优方法均有大量文章介绍，但在所有招数使出后，是否就无潜可挖了？如果了解Linux内核运行特征，经过简单的配置，仍存在不少可行的方案。本文将介绍的是基于Linux内核CPU亲和性参数调整，榨取最后一丝性能优势的方案。 一、背景知识 CPU是常规应用运行计算的核心，从性能
数据挖掘系列笔记（1）——亲和性分析
亲和性分析是根据样本个体（物体）之间的相似度，确定它们关系的亲疏。在数据挖掘中有大量的应用场景，比如顾客更愿意同时购买哪些物品。 亲和性有多种测量方法。例如，统计两件商品一起出售的频率，或者统计顾客购买了商品1 后再买商品2的比率。最常用的用来进行亲和性分析的两个重要概念是：支持度（support）和置信度（confidence）。举个例子：我们说在全班同学的样本中间，地理90分以上的同学历史也
python亲和度_Python数据挖掘 亲和性分析
本文学习资源来自《Python数据挖掘入门与实践》中国工信出版集团 人民邮电出版社 亲和度 亲和度是用来表示一个实体与其他实体之间的亲和程度。 假设有两个实体Ｅ１和Ｅ２，如果他们从来没有被相同的活动使用，则他们的亲和度E(E1,E2)=0；如果他们总是同时被每一个活动所使用，则他们的亲和度E(E1,E2)=1。如果仅被某些活动一起使用，则其亲和度E(E1,E2)在(0,1)的区间内。 ——百度百