CPU Burst有副作用吗？让数学来回答！| 龙蜥技术
时间：2021-09-23 15:42:09
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[导读]编者按：CPUBurst特性已合入Linux5.14，AnolisOS8.2、AlibabaCloudLinux2、AlibabaCloudLinux3也都支持CPUBurst特性。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...
编者按：CPU Burst 特性已合入 Linux 5.14，Anolis OS 8.2、Alibaba Cloud Linux2、Alibaba Cloud Linux3也都支持CPU Burst特性。
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。
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：
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
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m=10
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m=20
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m=30
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1.0000/0.00%
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1.0000/0.00%
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1.0000/0.00% |
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1.0000/0.00% | 1.0000/0.00% | 1.0000/0.00% |
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1.0003/0.03% | 1.0000/0.00% | 1.0000/0.00% |
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1.0077/0.66% | 1.0013/0.12% | 1.0004/0.04% |
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1.4061/19.35% | 1.1626/10.61% |
1.0867/6.52% |
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
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