Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Linuxのプロセススケジューラのしくみ その2 タイムスライスの計算方法
Search
Satoru Takeuchi
PRO
September 27, 2020
Technology
0
1.4k
Linuxのプロセススケジューラのしくみ その2 タイムスライスの計算方法
以下動画のテキストです
https://youtu.be/s7OEjcGHAXQ
Satoru Takeuchi
PRO
September 27, 2020
Tweet
Share
More Decks by Satoru Takeuchi
See All by Satoru Takeuchi
小学校5,6年生向けキャリア教育 大人になるまでの道
sat
PRO
8
3.3k
ファイルシステムの不整合
sat
PRO
2
120
書籍執筆での生成AIの活用
sat
PRO
1
400
ChatGPTに従って体調管理2026
sat
PRO
0
160
eBPF
sat
PRO
1
130
waruiBPF
sat
PRO
0
120
eBPFとwaruiBPF
sat
PRO
5
4.1k
Pythonのコードの気になる行でスタックトレースを出す
sat
PRO
1
110
ソースコードを読むときの思考プロセスの例 ~markdownのレンダリング方法を知りたかった2 markdownパッケージ~
sat
PRO
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
ヘルシーSRE
tk3fftk
2
240
バクラクのSREにおけるAgentic AIへの挑戦/Our Journey with Agentic AI
taddy_919
2
1.1k
Evolution of Claude Code & How to use features
oikon48
1
510
「ヒットする」+「近い」を同時にかなえるスマートサジェストの作り方.pdf
nakasho
0
150
チームメンバー迷わないIaC設計
hayama17
5
4k
Kaggleの経験が実務にどう活きているか / kaggle_findy
sansan_randd
6
1.2k
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.4k
AWS SES VDMで 将来の配信事故を防げた話
moyashi
0
160
Claude Cowork Plugins を読む - Skills駆動型業務エージェント設計の実像と構造
knishioka
0
290
Databricksアシスタントが自分で考えて動く時代に! エージェントモード体験もくもく会
taka_aki
0
350
AWS DevOps Agent vs SRE俺 / AWS DevOps Agent vs me, the SRE
sms_tech
3
360
モブプログラミング再入門 ー 基本から見直す、AI時代のチーム開発の選択肢 ー / A Re-introduction of Mob Programming
takaking22
4
620
Featured
See All Featured
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.3k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
250
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
190
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
150
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
270
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4k
Transcript
Linuxのプロセススケジューラのしくみ その2: タイムスライスの計算方法 Aug 30th, 2020 Satoru Takeuchi Twitter: satoru_takeuchi,
EnSatoru 1
おさらい • その17 Linuxのプロセススケジューラの仕組み その1 時分割によるスケジューリング ◦ 実行可能プロセス数 nが増えるとタイムスライスが短くなったような …?
2 0 1 0 1 2 0 1 2 3
• タイムスライス=レイテンシターゲット/実行可能プロセス数n ◦ レイテンシターゲットとして決めた時間に一回 CPU時間を得られる タイムスライスの計算方法 3 n=2 n=3 n=4
時間 t0 t1 t0 t1 t0 t1 t2 t0 t1 t2 t0 t1 t2 t3 t0 t1 t2 t3 レイテンシターゲット レイテンシターゲット
レイテンシターゲットの値 • sysctlパラメタによって読み書き可能 ◦ kernel/sched_latency_ns [ナノ秒] • パラメタチューニングの基準 ◦ 応答性能重視(主にデスクトップ環境
): 値を小さくする ◦ スループット重視(主にサーバ環境): 値を大きくする • CPU数が変わると変化する ◦ レイテンシターゲット =1CPUのときのレイテンシターゲット ×(1+log2(ncpus) ▪ CPU数が多いとサーバ用途が多いだろうという推測 ▪ CPU数が多いとプロセス起床時に他の CPU上ですぐ動ける可能性が高い 4
タイムスライスの最低保証値 • 例: レイテンシターゲットが10msでnproc=1000 ◦ 各タスクのタイムスライスはたったの 10us? • タイムスライスの最低保証値がある ◦
目的: コンテキストスイッチのコストを増やしすぎないようにするため ◦ Sysctlのkernel.sched_min_granularity_ns 5
nice値の意味 • niceの変化によってタイムスライスの比率が変わる ◦ nice値が小さい(高優先度): 比率が上がる ◦ nice値が大きい(低優先度): 比率が下がる •
レイテンシターゲットは変わらない 6 p0 p1 p0 p1 p0 p1 時間 p0 p1 p0のnice値 > p1のnice値 p0のnice値 == p1のnice値 p0のnice値 < p1のnice値 p0 p1 p0 p1 レイテンシターゲット レイテンシターゲット
実験 • 目的 ◦ タイムスライスにnice値が与える影響を確認 • 実験プログラムnice.cの概要 1. 1つのCPU上で無限ループするプロセス p0とp1を同時に100ミリ秒間動かす
▪ 第一引数としてp1のnice値を与える: -10 or 0(デフォルト値) or 10 2. 2つのプロセスはCPUを1ミリ秒使うごとに次の情報を記録する ▪ プロセスの番号 ▪ プロセス開始時からの経過時間を記録 3. 100ミリ秒経過後に2つのプロセスの記録を出力 7
結果 8 p0 p1 p0 p1 p0 p1
まとめ • タイムスライスは実行可能プロセス数が増えるほど短くなる ◦ レイテンシターゲットに定めた期間に一回 CPU時間を得られる ◦ コンテキストスイッチコストが高くなりすぎないように最低保証値がある • CPU数が増えるとレイテンシターゲットの値が増える
• nice値による優先度の高低によってタイムスライスの比率が上下する 9