减缓超十万 CPU 内核,省下数千台主机,Uber 弄了个自动化 CPU 垂直扩展年省数百万美元
2025-09-23 12:15:57
所示 3:对大多数 Schemaless 程序中应用 CPU 扩张前后的最大系数 CPU 用以量概率分布。较较高(Low)是称之为最大系数耗电量较较高于 25%,较高(High)是称之为最大系数用以量较高于 45%。处于较较高几类在此之前都是不完美的,但有时是必要的。对于不受血案 / 机械故障移出因素的加载程序中来说,处于较高几类是特意味的。
所示 3 显示了 Schemaless 核心技术开幕 CPU 直线扩张前后的最大系数 CPU 耗电量的概率分布。匹配但亦会,扩缩器一新设为以 40% 的最大系数 CPU 耗电量为能够。考虑 40% 是为了必需有空时有来进行区域内机械故障移出(有可能亦会使输出减低一倍)。之所以考虑 40%,是因为我们不想将近将近 80% 的 CPU 用以量。由于开幕了超线程,当 CPU 用以量将近 80% 时亦会出现延时关键问题。
对比所示 3 中的的前后,我们可以仔细观察到扣除可用调配(较较高几类)的比率系数得注意下引了。它之所以很难完全消退,主要是因为 Schemaless 接入在基于 Raft 的氢心人物 / 追随者 (Leader/Follower) 一新设中的,每个炮兵部队只有一个氢心人物(leader)。只有氢心人物可以缺少完全一致的读取,并且对于某些用例,它的请求率值得注意较高于其他用例。在任何假定的时时有里,任何其他器皿都可以被选为氢心人物,因此,来自同一炮兵部队的所有器皿都要总体扩缩。
从所示 3 也可以明确地看得出,较高几类器皿的比例有所升较高。这实质上是特意为之的,因为我们早就意识到,在区域内机械故障移出前夕,一些加载炮兵部队的输出就亦会减低缘故多。因此,对于这些炮兵部队,我们可以设定一个值得注意越来越较高的最大系数耗电量。
正确优化与 Schemaless 相关的所有器皿的一般来说的最终效果是总体急剧下降了将近 10 万个多线程,即约 20%。Uber 用以的典型Dreamcast有 32 氢或 48 氢,调配率在 83% 将近,在大多数但亦会,CPU 多线程是瓶颈。因此,这 10 万个多线程可以越来越少 3000 台Dreamcast(终端用户的延后不衰)。
CPU 直线扩缩器 不仅越来越少了大量的价格,而且还必需了上半年完全一致的持续性能和正确持续性。在区域内机械故障移出前夕,这一因素极为值得注意,因为直到现在器皿普遍持续性无论如何调配了所须要的海洋资源,因此就亦会像以前那样激发延后下引。
2量度调配能够
上一节咨询了为什么可以用以 CPU 器皿举例来说来直线优化加载岗位输出的一般来说。在本节中的,我们将越来越详细地参考如何正确地量度能够。用法 Pod,转作自 Kubernetes,在下文中的它将用以描绘出在单个Dreamcast上接入的加载岗位输出的器皿集合。
正因如此,量度每个 Pod 要一新设的 CPU 调配基本概念是:基于量度最大系数 CPU 用以量,然后将其转换为必需假定最大系数 CPU 用以量的调配。另一个举足轻重的概要是,同一加载炮兵部队中的的所有 Pod 必须要调配相同数量的多线程。原因是加载炮兵部队内的职责有可能亦会随着时时有的很长而衰本土化,因此必须要为所有 Pod 调配足够的海洋资源,以便它们能够被选为炮兵部队中的最工作日的 Pod。
所示 4:量度假定加载炮兵部队的最大系数 CPU 用以量所关乎的流程。匹配但亦会,总是回溯两周,以必需周六最大系数在资料之外的给与很好的体现。
所示 4 显示了如何根据以前 14 天的 CPU 用以量资料量度最大系数 CPU 用以量。CPU 用以量资料是用以 cexporter 查阅的,并作为时时有序列发布到我们的防范堆栈 M3 中的。该方法的流程如下:
从同一加载炮兵部队所有 Pod 的完整 CPU 用以量接收机开始。用以两周的窗口与优步系统对输出衰本土化的持续时时有相一致,因为我们以每周模双管居多,最大系数输出发生在每周六和周六晚上。用以 2 周回溯可以必需资料之外的始终举例来说 2 个周六。 将完整时时有序列引调制(downsample)到 8 同一整整清晰度。在此流程中的,每个 Pod 的完整时时有序列被引调制为 8 同一整整清晰度,量度每个时时有窗口的 P99 CPU 用以量。8 同一整整时时有时有距的 P99 必需 CPU 用以量在每 8 同一整整的窗口中的最多有 5 分钟将近这个系数。我们早就试着了从 4 同一整整到 24 同一整整的相异调制窗口。用以 8 同一整整似乎可以缺少良好的信噪比,可以不致所致资料库极度系数,但也就亦会再继续举足轻重的最大系数。 将每个 Pod 接收机压缩为炮兵部队接收机。在此流程中的,根据时时有砍来考虑最工作日的 Pod 的系数。这亦会将每个 Pod 的接收机压缩为炮兵部队级接收机。对于像 Cassandra 这样的加载核心技术,每个炮兵部队有大量的 Pod,因此代替的是根据时时有砍考虑 P95 系数。 将第三较高最大系数假设为炮兵部队的最大系数 CPU 用以量。在最后一步中的,从炮兵部队的 42 个资料点(14 天 *3 个资料点 / 天)中的提炼最大系数 CPU 用以量。最大系数 CPU 用以量被假设为第三较高的资料点。通过考虑第三较高的资料点,我们不致了对极度系数的所致资料库。在确认了每个炮兵部队的最大系数 CPU 用以量后,我们将容许量度为:容许被最少到最差不多的整数,以不致小数点多线程调配。我们想不致由于用以 cpusets 来进行岗位输出分离而避免的小数点多线程调配。
3总 结
自 2021 当年开幕 CPU 直线扩张以来,优步通过该工具急剧下降了将近 12 万个多线程调配,越来越少了数百万美元的操作系统对开支。同时,我们通过必需所有加载 Pod 的一般来说完全相容持续性,降低了平台的基本正确持续性。
由于机械师直到现在只须要要隐含所须要的用以量,而不必手动量度和可执行调配越来越改,因此在正确优化加载炮兵部队一般来说不足之处所耗费的施工岗位也并不大了。他们刚刚来进行根据机械故障移出行为和临界持续性确认每个加载群集要一新设的最佳用以量的岗位。
原文链接:
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