助力Koordinator云原生单机混部,龙蜥混部技术提升CPU利用率达60%
Posted 阿里云云栖号
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了助力Koordinator云原生单机混部,龙蜥混部技术提升CPU利用率达60%相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
01 什么是 CPU 混部
CPU 混部是指将不同类型的业务部署到同一台机器上运行,让它们共享机器上的 CPU 资源以提升 CPU 利用率,从而降低机器的采购和运营成本。但是,对于有些类型的任务来说,它们对延时非常的敏感,比如电商、搜索或 web 服务等,这类任务的实时性很高,但是通常对资源的消耗却不是很多,我们称之为在线任务;还有一类任务,它们更多的关注计算或者批处理,对延时没有要求,但是消耗的资源相对较多,我们称之为离线任务。
当这两类任务同时部署到同一台机器上时,由于离线任务对资源的占用较多,资源竞争导致在线任务的延时受到了很大的影响,而且,在超线程架构的机器上,即使离线任务和在线任务跑在不同的超线程 CPU 上,流水线和 cache 的竞争也会导致在线任务的运行受到影响。于是,CPU 混部技术诞生了,来解决离线任务对在线任务延时的影响,同时还能进一步提升 CPU 资源的利用率。
(图 1/混部单机 CPU 利用率示意图)
02 内核 CPU 混部技术
CPU 混部技术,主要是通过单机操作系统调度器来实现的,通过任务类型来决定所分配到的 CPU 资源。龙蜥社区的三大原生技术为 Koordinator 社区提供了强大的 CPU 混部底层技术支持,包括:
- Group Identity 混部技术
- Plugsched 调度器热升级技术
- CPU 混部插件产品
2.1 龙蜥 Group Identity 技术
龙蜥社区的 CPU 混部技术——Group Identity 给操作系统内核提供了 CPU 混部能力,例如 Alibaba Cloud Linux 2/3 和 Anolis7/8 OS 发行版均使用的是该技术。Group Identity 技术是在原有的 CFS 调度器中新增了另一个运行队列来区分在线和离线任务,而且,为了避免对端 CPU(超线程架构)上离线任务的干扰,Group Identity 会对其进行驱逐。龙蜥的 Group Identity 技术已经经过阿里双十一等大型活动以及大规模商业化的验证,其 CPU 混部能力也得到广大用户和开发者的认可。
2.2 龙蜥 CPU 混部插件
Koordinator 单机操作系统主要是 Alinux2/3 和 CentOS 7.9,对于前者,其 CPU 混部技术来源于龙蜥的 Group Identity,但是对 CentOS 7.9 而言,其内核目前没有提供 CPU 混部能力。对于这种情况,可能有以下几种解决方案:
- 制作 CentOS 的衍生版系统,并包含 CPU 混部技术。
- 迁移到 Alibaba Cloud Linux 2/3 操作系统发行版。
对于第一种方案,需要从 CentOS 镜像站中下载其内核源码,将 CPU 混部技术移植到内核,编译后安装,然后重启系统便可以使用该技术,但这会涉及到业务迁移和停机,势必会给业务方带来昂贵的代价。
对于第二种方案,虽然迁移工作会有一定的工作量,但是,Alinux2/3 或 Anolis OS 包含了完整的混部资源隔离方案(CPU 混部仅仅是其中一点),技术红利所带来的收益远比迁移代价要大得多。而且 CentOS 即将停服,为了解决 CentOS 停服问题,龙蜥社区推出了 Anolis OS 发行版操作系统,该发行版系统完全兼容 CentOS,用户可以进行无缝迁移。
针对 Koordinator 云原生 CentOS 单机操作系统 CPU 混部能力的缺失,龙蜥社区开发人员给出了另一种方案,利用 plugsched 调度器热升级技术提供一种 CPU 混部技术的调度器插件包,该插件包含了阿里云早期(2017年)的 CPU 混部技术 bvt + noise clean,可直接安装到 CentOS 7.9,不需要停机和业务迁移等工作。
2.2.1 Plugsched 神器
Plugsched 调度器热升级,是龙蜥社区推出的 plugsched SDK 调度器热升级开发工具,它可从 Linux 内核中将调度器解耦,形成一个独立的模块,然后将 CPU 混部技术移植到调度器模块,形成一个调度器插件,然后将其直接安装到运行的系统中就可以使用 CPU 混部技术。Plugsched,可以对内核调度器特性动态的进行增、删、改,来满足业务的需求,且无需进行业务迁移和停机升级,还可以回滚。内核开发人员可通过 plugsched SDK 生产出各种类型的调度器插件来满足不同的业务场景。
Plugsched 调度器热升级论文《Efficient Scheduler Live Update for Linux Kernel with Modularization》已被 ASPLOS 顶会收录,里面详细介绍了 plugsched 技术原理和应用价值,以及全面的测试和评估。目前,plugsched 生产的插件已在蚂蚁集团、阿里云和国内某大型互联网企业规模部署。
Plugsched 开源链接:https://gitee.com/anolis/plugsched
2.2.2 Group Identity 测试
在 Koordinator 社区的在离线最佳实践手册中,对 Group Idnetity 混部技术做了测试,在线任务是 nginx 服务,离线任务是 ffmpeg 视频转码,机器采用的是阿里云神龙裸金属服务器,系统发行版是 Alibaba Cloud Linux 2,系统内核是 Alibaba Cloud Kernel 4.19,里面搭载了龙蜥社区的 Group Identity CPU 混部技术,测试 case 如下:
基线:单独运行 Nginx 容器
对照组:同时运行 Nginx 容器和 ffmpeg 容器,不设置优先级
实验组:设置 Nginx 为在线高优先级任务,ffmpeg 为离线低优先级
压测机:在另一台服务器上使用 wrk 工具向 Nginx 服务发送请求测试结果:(单位:ms)
(数据来源:阿里云 ACK 在离线混部最佳实践手册)
从对照组中可以看到,当在、离线任务同时运行时,在线任务 Nginx 的长尾延时受到了很大的影响,尤其是 P99 延时,增加了 70% 左右。但是,给在线容器和离线容器设置优先级后(启用 Group Identity 混部功能),Nginx 的 P90 和 P99 长尾延时受到的干扰非常小,延时仅增加了 2.8% 和 3.2%。
2.2.3 CPU 混部插件测试
为了比较 CPU 混部插件与 Group Identity 的性能差异,开发人员对该调度器插件进行了相同的测试,服务端配置:
测试机器:阿里云神龙裸金属服务器
系统配置:CentOS 7.9 发行版,内核版本 3.10,安装 CPU 混部调度器插件
在线容器和离线容器的配置与压力均与 Group Identity 测试的相同,测试结果如下:(单位:ms)
基线 | 对照组 | 实验组 | |
RT-P90 | 0.444 | 0.575(+29.50) | 0.504(+13.51%) |
RT-P99 | 0.706 | 1.7(+140.79) | 0.88(+24.64%) |
CPU% | 25.15% | 71.7% | 49.15% |
从上面的结果来看,没有 CPU 混部插件,离线任务对在线任务的影响很大,P99 延时增长了一倍多,而安装 CPU 混部插件后,P99 延时的影响显著降低,CPU 利用率也接近 50%。但是它的性能不及 Group Identity,Group Identity 能让在线任务受离线任务的干扰小于 5%(CPU 插件是 20% 以上),而且 CPU 利用率能达 60% 以上(CPU 插件接近 50%)。
2.3 Group Identity 更胜一筹
从上面的测试数据来看,不论是离线任务对在线任务的干扰,还是 CPU 利用率的提升,Group Identity 的性能均明显优于 Bvt + noise clean 插件。这是因为两套技术的实现原理不同导致的:noise clean 技术采用的是 throttle 机制,当调度器选择下一个任务时,它会检测对端 CPU 上的任务类型以及当前 CPU 正在执行的任务类型,如果在、离线任务同时存在,则会将离线任务 throttle 掉,然后继续选择下一个任务进行调度,保证在线任务优先执行且不被对端 CPU 上的离线干扰;而 Group Identity 则是给 CFS 调度器增加了低优先级的运行队列,每次选择下一个任务执行时,优先从高优先级队列中选择任务,而且新增了驱逐队列来驱逐对端 CPU 上正在执行的离线任务。从方案设计来看,Group Identity 的设计更加适用于 CPU 混部场景。
从技术演进上来看,龙蜥社区对 Group Identity 技术仍然在维护更新,而 bvt + noise clean 技术已不再更新迭代。再者,龙蜥社区有完整的混部资源隔离方案,而且下一代 CPU 混部技术 Group Identity v2.0 正在投入研发,将会带来更为强大的功能和性能。
对于 plugsched 调度器热升级而言,它对龙蜥社区的 cloud kernel 4.19 和 5.10 的支持更加全面,且会持续维护。但本文的 bvt + noise clean CPU 混部插件是支持在 CentOS 3.10 内核上,该内核不属于龙蜥社区,因此 plugsched 对该内核的支持度不是很高,热升级能力和范围不及龙蜥内核。Plugsched 对 3.10 内核的支持后续也不再更新和维护。
03 结语
最后,欢迎广大技术人员、开源爱好者和读者用户来体验、参与和使用龙蜥带来的 CPU 混部技术 Group Identity 和 Plugsched 神器。我们相信,不论是 Anolis OS、Cloud Kernel 还是 Plugsched,一定都会为各位看官带来意想不到的收益和价值。同时,欢迎广大技术人员、开源爱好者和读者用户一起加入龙蜥社区(入群方式见二维码),与社区共同进步和发展。
Cloud Kernel SIG 主页地址:https://openanolis.cn/sig/Cloud-Kernel
文/OpenAnolis Kernel SIG
本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。
以上是关于助力Koordinator云原生单机混部,龙蜥混部技术提升CPU利用率达60%的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Koordinator 0.6:企业级容器调度系统解决方案,引入 CPU 精细编排资源预留与全新的重调度框架