关键技术分析之 进程的放置和迁移
通过对本系列前面二篇文章的学习,您对于集群系统应该已经有了一个整体的认识。从本篇开始作者将对集群系统进行更深入的探讨。本篇作为《关键技术分析》的第一篇将向我们讲述进程放置和迁移的一些关键技术。
1. 进程的放置
在集群系统中,进程的到达时间和新到达进程所需的资源量都是不可预测的,因此进程的放置和迁移是非常重要的问题。由于集群系统中的不可预测性,进程有时就会被放置在不合适的机器上,进程迁移就给了系统一个弥补这样的错误的机会。通过较好的算法将新创建的进程放置到合适的节点上执行,并且对某些进程进行迁移可以缩短任务的平均执行时间,因此从整体上提高了系统的性能。
进程的放置问题是非常复杂的,因为集群中的资源是异构的,如:内存、CPU、进程间通讯等等。衡量这些资源耗费的方法也是不同的:内存的单位是字节,CPU的单位是循环、通讯资源的单位是带宽。
进程的放置策略分为静态放置策略和动态放置策略。静态放置策略通过预先定义的规则对新创建的进程进行分配,它不使用运行时的信息。而动态放置策略则根据系统状态的变化将进程重新放置到最适宜的节点上。
常见的静态放置策略由三种:Round Robin(RR)、Best-Fit(BF)、Round Robin Next-Fit (NF)。
Round Robin将新创建的进程以轮转的形式放置到集群中的各节点上。这种方法的缺陷在于如果新创建的进程所需的内存量大于将要分配到其上的节点的可用内存大小,则会导致算法的失败。
一种改进的方法是使用Best-Fit方法,进程将被放置到具有最大可用内存的节点上。
Round Robin Next-fit以Round Robin的方式扫描各节点,并且将进程发送到第一个有足够大内存的节点上。它的缺点就是可能会导致负载不均衡地分配到各个节点。
三种进程放置策略的性能如图1-1所示。(进程的平均大小是16MB)
从该图可以看出,NF算法能够最充分地利用内存资源。当集群中的节点数增加时,BF算法和RR的算法的性能也随之有明显的下降,之所以产生这种情况是因为当节点数增加时,集群中的内存总量也随之成比例地增加,而且新增加的节点也会创建新的进程,这也就意味着大进程的数量也会随之增多,这些大进程对于BF算法和RR算法而言是很难放置的,因此会导致它们的性能的下降。
一种动态的进程放置策略叫做MS(Migrate the Smallest process),它以Round Robin的形式扫描所有的节点,并且将新进程放置到下一个节点上。与Round Robin不同的是,如果要放置的节点的内存不足以提供给新来的进程使用,则MS算法将迁移走一个进程。将要被迁移的进程是该节点上所有进程中最小的一个但是迁移走它刚好能满足新进程所需内存,而且也有其它的节点能够容纳这个将被迁移的节点,这种方法有较小的网络开销,如果不存在这样的节点,如其它的所有节点都没有足够大的内存空间,则算法失败。MS算法和NF算法的比较如下图所示。当进程的平均大小为1M时,两种算法都取得了将近100%的内存利用率,但是如图1-2所示当进程的平均大小为16M时,MS 算法比NF 算法高了20多个百分点。
以上各种算法都是集中式的进程放置策略,都需要使用全局信息来决定放置策略,不利于可扩展性,不能有效地在拥有多个节点的集群上执行。一种基于MS的分布式进程放置算法(Windowed MS)是这样实现的:它将迁移的进程放置到从信息窗口中选出的具有最大可用内存的节点上。所谓信息窗口指的是一个缓冲区,里面保存着其它节点的可用内存的信息。每隔一定的时间就会将其它各节点的内存信息收集到信息窗口中,并对信息窗口进行更新。
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