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openEuler 资源利用率提升之道 01:概论

问题背景 据 Canalys 发布的一份报告显示[1],全球云基础设施服务支出在 2022 年第一季度同比增长 34%,达到 559 亿美元。然而,多个研究表明,当前全球数据中心用户集群的平均 CPU 利用率低于 20%,存在巨大的资源浪费。因此,提升数据中心资源利用率是当前急需解决的一个重要问题[2]。 问题成因 资源利用率低下的主要原因是任务和资源调配失衡,这种失衡又有多种表现形式,例如: 调度系统和集群独立:不同的作业采用不同的调度系统,作业不能在更加广泛的集群中流动,其他集群的空闲资源不能有效利用。 任务类型缺乏多样性:集群中的作业同质化严重,作业集中使用一部分资源,导致这部分资源利用率较高,但是其余资源空闲。 缺乏优先级分级管理:要么是缺乏低优先级作业填补空闲资源,要么是有低优先级作业但是集群不具备分级管控能力,导致资源过度分配。 集群中资源类型单一:集群内部资源整体规格单一,不能根据总体业务对各类资源的动态需求进行弹性伸缩,导致部分资源配置过高。 总体而言,是集群内部任务和资源的多样性不足,调度对多样性任务和资源的管理能力薄弱导致。 解决思路 将不同类型的作业混合部署,分别...

ThreadLocal源码解析及实战应用

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