চুরি: কে ভার্চুয়াল মেশিন থেকে CPU সময় চুরি করে

হ্যালো! আমি আপনাকে ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে চুরি করার মেকানিক্স এবং কিছু অস্পষ্ট আর্টিফ্যাক্ট সম্পর্কে বলতে চাই যা আমরা এটির গবেষণার সময় খুঁজে বের করতে পেরেছিলাম, যা আমাকে একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের প্রযুক্তিগত পরিচালক হিসাবে ডুবতে হয়েছিল। Mail.ru ক্লাউড সলিউশন. প্ল্যাটফর্মটি KVM-এ চলে।

সিপিইউ স্টিল টাইম হল সেই সময় যে সময়ে ভার্চুয়াল মেশিন তার এক্সিকিউশনের জন্য প্রসেসর রিসোর্স পায় না। এই সময়টি শুধুমাত্র ভার্চুয়ালাইজেশন পরিবেশে গেস্ট অপারেটিং সিস্টেমে গণনা করা হয়। জীবনের মতো এই সর্বাধিক বরাদ্দকৃত সম্পদগুলি কোথায় যায় তার কারণগুলি খুব অস্পষ্ট। কিন্তু আমরা এটি বের করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, এমনকি বেশ কিছু পরীক্ষা-নিরীক্ষাও করেছি। এমন নয় যে আমরা এখন চুরি সম্পর্কে সবকিছু জানি, তবে আমরা এখন আপনাকে আকর্ষণীয় কিছু বলব।

1. চুরি কি

সুতরাং, চুরি হল একটি মেট্রিক যা একটি ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে প্রক্রিয়াগুলির জন্য প্রসেসরের সময়ের অভাব নির্দেশ করে। বর্ণনানুসারে KVM কার্নেল প্যাচেস্টিলথ হল সেই সময় যে সময়ে হাইপারভাইজার হোস্ট OS-এ অন্যান্য প্রসেস চালাচ্ছে যদিও এটি কার্যকর করার জন্য ভার্চুয়াল মেশিন প্রক্রিয়াটিকে সারিবদ্ধ করে রেখেছে। অর্থাৎ, প্রক্রিয়াটি চালানোর জন্য প্রস্তুত হওয়ার সময় এবং প্রক্রিয়াটির প্রসেসরের সময় বরাদ্দ করার সময়ের মধ্যে পার্থক্য হিসাবে চুরিকে গণনা করা হয়।

ভার্চুয়াল মেশিন কার্নেল হাইপারভাইজার থেকে চুরি মেট্রিক গ্রহণ করে। একই সময়ে, হাইপারভাইজার নির্দিষ্ট করে না যে এটি অন্য কোন প্রক্রিয়াগুলি চলছে, এটি কেবল বলে "যখন আমি ব্যস্ত থাকি, আমি আপনাকে সময় দিতে পারি না।" KVM-এ, চুরি গণনার জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে প্যাচ. এখানে দুটি মূল পয়েন্ট আছে:

• ভার্চুয়াল মেশিন হাইপারভাইজার থেকে চুরি সম্পর্কে শেখে। অর্থাৎ, ক্ষতির দৃষ্টিকোণ থেকে, ভার্চুয়াল মেশিনে প্রক্রিয়াগুলির জন্য এটি একটি পরোক্ষ পরিমাপ যা বিভিন্ন বিকৃতির বিষয় হতে পারে।
• হাইপারভাইজার ভার্চুয়াল মেশিনের সাথে অন্য কী করছে সে সম্পর্কে তথ্য ভাগ করে না - প্রধান জিনিসটি এটিতে সময় ব্যয় করে না। এই কারণে, ভার্চুয়াল মেশিন নিজেই চুরি সূচকে বিকৃতি সনাক্ত করতে পারে না, যা প্রতিযোগী প্রক্রিয়াগুলির প্রকৃতি দ্বারা মূল্যায়ন করা যেতে পারে।

2. কি চুরি প্রভাবিত করে

2.1। হিসাব চুরি

মূলত, চুরির হিসাব করা হয় সাধারণ CPU ব্যবহারের সময়ের মতোই। কিভাবে পুনর্ব্যবহারযোগ্য বিবেচনা করা হয় সে সম্পর্কে খুব বেশি তথ্য নেই। সম্ভবত কারণ বেশিরভাগ লোকেরা এই প্রশ্নটিকে সুস্পষ্ট মনে করে। কিন্তু এখানেও বিপত্তি আছে। এই প্রক্রিয়ার সাথে নিজেকে পরিচিত করতে, আপনি পড়তে পারেন ব্রেন্ডন গ্রেগের নিবন্ধ: আপনি ব্যবহার গণনা করার সময় অনেক সূক্ষ্মতা সম্পর্কে এবং নিম্নলিখিত কারণে এই গণনাটি ভুল হবে এমন পরিস্থিতি সম্পর্কে শিখবেন:

• প্রসেসর অতিরিক্ত গরম হয়ে যায়, যার ফলে চক্র এড়িয়ে যায়।
• টার্বো বুস্ট সক্ষম/অক্ষম করুন, যা প্রসেসরের ঘড়ির গতি পরিবর্তন করে।
• টাইম স্লাইসের দৈর্ঘ্যের একটি পরিবর্তন যা প্রসেসর পাওয়ার-সেভিং প্রযুক্তি যেমন SpeedStep ব্যবহার করার সময় ঘটে।
• গড় গণনা করার সমস্যা: 80% এ এক মিনিটের ব্যবহার অনুমান করা 100% এর স্বল্পমেয়াদী বিস্ফোরণকে আড়াল করতে পারে।
• একটি স্পিন লক প্রসেসরকে পুনরুদ্ধার করতে দেয়, কিন্তু ব্যবহারকারীর প্রক্রিয়াটি কার্যকর করার কোনো অগ্রগতি দেখতে পায় না। ফলস্বরূপ, প্রক্রিয়া দ্বারা গণনাকৃত প্রসেসরের ব্যবহার একশত শতাংশ হবে, যদিও প্রক্রিয়াটি শারীরিকভাবে প্রসেসরের সময় ব্যয় করবে না।

আমি চুরির জন্য অনুরূপ গণনা বর্ণনা করে এমন একটি নিবন্ধ খুঁজে পাইনি (যদি আপনি জানেন, মন্তব্যে শেয়ার করুন)। কিন্তু, সোর্স কোড দ্বারা বিচার করে, গণনার পদ্ধতিটি পুনর্ব্যবহার করার মতোই। সহজভাবে, KVM প্রক্রিয়ার (ভার্চুয়াল মেশিন প্রক্রিয়া) জন্য সরাসরি কার্নেলে আরেকটি কাউন্টার যোগ করা হয়েছে, যা CPU সময়ের জন্য অপেক্ষা করা KVM প্রক্রিয়ার সময়কাল গণনা করে। কাউন্টারটি তার স্পেসিফিকেশন থেকে প্রসেসর সম্পর্কে তথ্য নেয় এবং তার সমস্ত টিকগুলি ভার্চুয়াল মেশিন প্রক্রিয়া দ্বারা ব্যবহার করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে। যদি এই সব হয়, তাহলে আমরা ধরে নিই যে প্রসেসরটি শুধুমাত্র ভার্চুয়াল মেশিন প্রক্রিয়ার সাথে দখল করা হয়েছিল। অন্যথায়, আমরা জানাই যে প্রসেসর অন্য কিছু করছিল, চুরি হাজির হয়েছিল।

চুরি গণনা প্রক্রিয়া নিয়মিত পুনর্ব্যবহারযোগ্য গণনা হিসাবে একই সমস্যা সাপেক্ষে. বলার অপেক্ষা রাখে না যে এই ধরনের সমস্যাগুলি প্রায়শই প্রদর্শিত হয়, তবে তারা নিরুৎসাহিত দেখায়।

2.2। KVM-এ ভার্চুয়ালাইজেশনের ধরন

বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, তিন ধরনের ভার্চুয়ালাইজেশন রয়েছে, যার সবকটিই KVM দ্বারা সমর্থিত। চুরি হওয়ার প্রক্রিয়া ভার্চুয়ালাইজেশনের ধরণের উপর নির্ভর করতে পারে।

ব্রডকাস্ট. এই ক্ষেত্রে, শারীরিক হাইপারভাইজার ডিভাইসগুলির সাথে ভার্চুয়াল মেশিন অপারেটিং সিস্টেমের ক্রিয়াকলাপ এইরকম কিছু ঘটে:

1. গেস্ট অপারেটিং সিস্টেম তার গেস্ট ডিভাইসে একটি কমান্ড পাঠায়।
2. গেস্ট ডিভাইস ড্রাইভার কমান্ডটি গ্রহণ করে, BIOS ডিভাইসের জন্য একটি অনুরোধ তৈরি করে এবং হাইপারভাইজারে পাঠায়।
3. হাইপারভাইজার প্রক্রিয়াটি ভৌত ​​ডিভাইসের জন্য কমান্ড থেকে কমান্ডকে অনুবাদ করে, এটিকে অন্যান্য জিনিসের মধ্যে আরও নিরাপদ করে তোলে।
4. ফিজিক্যাল ডিভাইস ড্রাইভার পরিবর্তিত কমান্ড গ্রহণ করে এবং এটিকে ফিজিক্যাল ডিভাইসে পাঠায়।
5. কমান্ড কার্যকর করার ফলাফল একই পথ বরাবর ফিরে যায়।

অনুবাদের সুবিধা হল যে এটি আপনাকে যেকোনো ডিভাইস অনুকরণ করতে দেয় এবং অপারেটিং সিস্টেম কার্নেলের বিশেষ প্রস্তুতির প্রয়োজন হয় না। তবে আপনাকে এর জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে, প্রথমত, গতিতে।

হার্ডওয়্যার ভার্চুয়ালাইজেশন. এই ক্ষেত্রে, হার্ডওয়্যার স্তরের ডিভাইসটি অপারেটিং সিস্টেম থেকে কমান্ডগুলি বোঝে। এটি দ্রুততম এবং সর্বোত্তম উপায়। কিন্তু, দুর্ভাগ্যবশত, এটি সমস্ত শারীরিক ডিভাইস, হাইপারভাইজার এবং গেস্ট অপারেটিং সিস্টেম দ্বারা সমর্থিত নয়। বর্তমানে, হার্ডওয়্যার ভার্চুয়ালাইজেশন সমর্থন করে এমন প্রধান ডিভাইসগুলি হল প্রসেসর।

প্যারাভার্চুয়ালাইজেশন. KVM-এ ডিভাইস ভার্চুয়ালাইজেশনের জন্য সবচেয়ে সাধারণ বিকল্প এবং গেস্ট অপারেটিং সিস্টেমের জন্য সাধারণত সবচেয়ে সাধারণ ভার্চুয়ালাইজেশন মোড। এর বিশেষত্ব হল কিছু হাইপারভাইজার সাবসিস্টেমের সাথে কাজ (উদাহরণস্বরূপ, নেটওয়ার্ক বা ডিস্ক স্ট্যাকের সাথে) বা মেমরি পৃষ্ঠাগুলির বরাদ্দ হাই-লেভেল কমান্ড অনুবাদ না করে হাইপারভাইজার API ব্যবহার করে ঘটে। এই ভার্চুয়ালাইজেশন পদ্ধতির অসুবিধা হল গেস্ট অপারেটিং সিস্টেম কার্নেল পরিবর্তন করা আবশ্যক যাতে এটি এই API ব্যবহার করে হাইপারভাইজারের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। তবে এটি সাধারণত অতিথি অপারেটিং সিস্টেমে বিশেষ ড্রাইভার ইনস্টল করে সমাধান করা হয়। কেভিএম-এ এই API বলা হয় virtio API.

প্যারাভার্চুয়ালাইজেশনের সাথে, সম্প্রচারের তুলনায়, ভার্চুয়াল মেশিন থেকে হোস্টের হাইপারভাইজার প্রক্রিয়াতে সরাসরি কমান্ড পাঠানোর মাধ্যমে ভৌত ডিভাইসের পথ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়। এটি আপনাকে ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে সমস্ত নির্দেশাবলী কার্যকর করার গতি বাড়াতে দেয়। KVM-তে, এটি virtio API দ্বারা করা হয়, যা শুধুমাত্র কিছু ডিভাইসের জন্য কাজ করে, যেমন একটি নেটওয়ার্ক বা ডিস্ক অ্যাডাপ্টার। এই কারণেই ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে ভার্টিও ড্রাইভার ইনস্টল করা হয়।

এই ত্বরণের নেতিবাচক দিক হল যে ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে চলা সমস্ত প্রক্রিয়াগুলি এর ভিতরে থাকে না। এটি কিছু বিশেষ প্রভাব তৈরি করে যার ফলে চুরির জন্ম হতে পারে। আমি এই সমস্যাটির সাথে একটি বিশদ অধ্যয়ন শুরু করার পরামর্শ দিই ভার্চুয়াল I/O এর জন্য একটি API: virtio.

2.3। "ন্যায্য" সময়সূচী

হাইপারভাইজারে একটি ভার্চুয়াল মেশিন প্রকৃতপক্ষে একটি সাধারণ প্রক্রিয়া যা লিনাক্স কার্নেলের সময়সূচীর (প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে সংস্থান বিতরণ) আইন মেনে চলে, তাই আসুন এটিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক।

লিনাক্স তথাকথিত CFS ব্যবহার করে, কমপ্লিটলি ফেয়ার শিডিউলার, যা কার্নেল 2.6.23 থেকে ডিফল্ট শিডিউলার হয়ে উঠেছে। এই অ্যালগরিদম বোঝার জন্য, আপনি লিনাক্স কার্নেল আর্কিটেকচার বা সোর্স কোড পড়তে পারেন। CFS এর সারমর্ম হল প্রসেসরের সময়কে তাদের কার্যকর করার সময়কালের উপর নির্ভর করে প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে বিতরণ করা। একটি প্রক্রিয়ার জন্য যত বেশি CPU সময় প্রয়োজন, CPU সময় তত কম হবে। এটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত প্রক্রিয়া "ন্যায্যভাবে" সম্পাদিত হয়েছে - যাতে একটি প্রক্রিয়া ক্রমাগত সমস্ত প্রসেসর দখল করে না, এবং অন্যান্য প্রক্রিয়াগুলিও কার্যকর করতে পারে।

কখনও কখনও এই দৃষ্টান্ত আকর্ষণীয় শিল্পকর্মের দিকে নিয়ে যায়। কম্পাইলারের মতো রিসোর্স-ইনটেনসিভ অ্যাপ্লিকেশন চালানোর সময় দীর্ঘকালের লিনাক্স ব্যবহারকারীরা সম্ভবত ডেস্কটপে একটি নিয়মিত পাঠ্য সম্পাদকের জমাট বাঁধার কথা মনে রাখবেন। এটি ঘটেছে কারণ ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অ-সম্পদ-নিবিড় কাজগুলি সংস্থান-নিবিড় কাজগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করে, যেমন কম্পাইলার। সিএফএস মনে করে এটি অন্যায্য, তাই এটি পর্যায়ক্রমে পাঠ্য সম্পাদককে থামিয়ে দেয় এবং প্রসেসরকে কম্পাইলারের কাজগুলি পরিচালনা করতে দেয়। এটি একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে সংশোধন করা হয়েছিল sched_autogroup, কিন্তু কাজের মধ্যে প্রসেসরের সময় বণ্টনের অন্যান্য অনেক বৈশিষ্ট্য রয়ে গেছে। প্রকৃতপক্ষে, এটি সিএফএস-এ সবকিছু কতটা খারাপ সে সম্পর্কে একটি গল্প নয়, তবে প্রসেসরের সময়ের "ন্যায্য" বিতরণ সবচেয়ে তুচ্ছ কাজ নয় এই বিষয়টির প্রতি দৃষ্টি আকর্ষণ করার একটি প্রচেষ্টা।

শিডিউলারের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল প্রিম্পশন। প্রসেসর থেকে স্নিকারিং প্রক্রিয়াটি বের করে দিতে এবং অন্যদের কাজ করতে দেওয়ার জন্য এটি প্রয়োজনীয়। ইজেকশন প্রক্রিয়াকে বলা হয় প্রসঙ্গ স্যুইচিং। এই ক্ষেত্রে, টাস্কের সম্পূর্ণ প্রসঙ্গ সংরক্ষিত হয়: স্ট্যাক, রেজিস্টার ইত্যাদির অবস্থা, যার পরে প্রক্রিয়াটি অপেক্ষা করার জন্য পাঠানো হয় এবং অন্য একটি তার জায়গা নেয়। এটি OS এর জন্য একটি ব্যয়বহুল অপারেশন এবং খুব কমই ব্যবহার করা হয়, তবে এতে সহজাতভাবে কিছু ভুল নেই। ঘন ঘন প্রসঙ্গ স্যুইচিং OS-এ একটি সমস্যা নির্দেশ করতে পারে, কিন্তু সাধারণত এটি ক্রমাগত থাকে এবং বিশেষ করে কিছু নির্দেশ করে না।

একটি সত্য ব্যাখ্যা করার জন্য এত দীর্ঘ গল্পের প্রয়োজন: একটি সৎ লিনাক্স শিডিউলারে একটি প্রক্রিয়া যত বেশি প্রসেসর সংস্থান গ্রহণ করার চেষ্টা করবে, তত দ্রুত এটি বন্ধ হয়ে যাবে যাতে অন্যান্য প্রক্রিয়াগুলিও কাজ করতে পারে। এটি সঠিক বা না একটি জটিল প্রশ্ন যা বিভিন্ন লোডের অধীনে ভিন্নভাবে সমাধান করা যেতে পারে। উইন্ডোজে, সম্প্রতি অবধি, সময়সূচী ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশনগুলির অগ্রাধিকার প্রক্রিয়াকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছিল, যা পটভূমি প্রক্রিয়াগুলিকে হিমায়িত করতে পারে। সান সোলারিসের পাঁচটি ভিন্ন শ্রেণীর শিডিউলার ছিল। যখন আমরা ভার্চুয়ালাইজেশন চালু করেছি, তখন আমরা একটি ষষ্ঠ যুক্ত করেছি, ন্যায্য ভাগ নির্ধারণকারী, কারণ আগের পাঁচটি সোলারিস জোন ভার্চুয়ালাইজেশনের সাথে পর্যাপ্তভাবে কাজ করেনি। আমি বইগুলির সাথে এই সমস্যাটির বিশদ অধ্যয়ন শুরু করার পরামর্শ দিই সোলারিস ইন্টারনাল: সোলারিস 10 এবং ওপেনসোলারিস কার্নেল আর্কিটেকচার বা লিনাক্স কার্নেল বোঝা.

2.4। কিভাবে চুরি নিরীক্ষণ?

অন্যান্য প্রসেসর মেট্রিকের মতো ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে চুরি করা নিরীক্ষণ করা সহজ: আপনি যেকোনো প্রসেসর মেট্রিক্স টুল ব্যবহার করতে পারেন। মূল জিনিসটি হল ভার্চুয়াল মেশিনটি লিনাক্সে। কিছু কারণে উইন্ডোজ তার ব্যবহারকারীদের এই তথ্য প্রদান করে না। 🙁

শীর্ষ কমান্ডের আউটপুট: প্রসেসর লোডের বিবরণ, ডানদিকের কলামে - চুরি করুন

হাইপারভাইজার থেকে এই তথ্যটি পাওয়ার চেষ্টা করার সময় অসুবিধা দেখা দেয়। আপনি হোস্ট মেশিনে চুরির ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, লোড এভারেজ (LA) প্যারামিটার ব্যবহার করে - এক্সিকিউশন সারিতে অপেক্ষা করা প্রসেসের সংখ্যার গড় মান। এই পরামিতি গণনা করার পদ্ধতিটি সহজ নয়, তবে সাধারণভাবে, যদি প্রসেসর থ্রেডের সংখ্যা দ্বারা LA স্বাভাবিক করা হয় 1-এর বেশি, এটি নির্দেশ করে যে লিনাক্স সার্ভার কিছু দিয়ে ওভারলোড হয়েছে।

এই সমস্ত প্রক্রিয়া কি জন্য অপেক্ষা করছে? স্পষ্ট উত্তর হল প্রসেসর। কিন্তু উত্তরটি সম্পূর্ণ সঠিক নয়, কারণ কখনও কখনও প্রসেসর বিনামূল্যে, কিন্তু LA স্কেল বন্ধ হয়ে যায়। মনে রাখবেন কিভাবে NFS বন্ধ হয়ে যায় এবং কিভাবে LA বৃদ্ধি পায়. একই একটি ডিস্ক এবং অন্যান্য ইনপুট/আউটপুট ডিভাইসের সাথে ঘটতে পারে। কিন্তু প্রকৃতপক্ষে, প্রক্রিয়াগুলি যেকোন লক শেষ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করতে পারে, হয় শারীরিক, একটি I/O ডিভাইসের সাথে যুক্ত, অথবা লজিক্যাল, যেমন একটি মিউটেক্স। এর মধ্যে রয়েছে হার্ডওয়্যারের স্তরে লক করা (ডিস্ক থেকে একই প্রতিক্রিয়া), বা যুক্তি (তথাকথিত লকিং আদিম, যার মধ্যে রয়েছে একগুচ্ছ সত্তা, মিউটেক্স অ্যাডাপ্টিভ এবং স্পিন, সেমাফোরস, কন্ডিশন ভেরিয়েবল, rw লক, আইপিসি লক ...)।

LA এর আরেকটি বৈশিষ্ট্য হল এটি একটি অপারেটিং সিস্টেম গড় হিসাবে বিবেচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, 100টি প্রক্রিয়া একটি ফাইলের জন্য প্রতিযোগিতা করছে, এবং তারপরে LA=50। এত বড় মান ইঙ্গিত করবে যে অপারেটিং সিস্টেম খারাপ। কিন্তু অন্যান্য কুটিলভাবে লিখিত কোডের জন্য, এটি একটি স্বাভাবিক অবস্থা হতে পারে, শুধুমাত্র এটি খারাপ হওয়া সত্ত্বেও, এবং অপারেটিং সিস্টেমের অন্যান্য প্রক্রিয়াগুলি ক্ষতিগ্রস্ত হয় না।

এই গড় (এবং এক মিনিটেরও কম সময়ের মধ্যে) কারণে, LA সূচক দ্বারা কিছু নির্ধারণ করা সবচেয়ে ফলপ্রসূ কাজ নয়, নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে খুব অনিশ্চিত ফলাফল সহ। আপনি যদি এটি বের করার চেষ্টা করেন, আপনি দেখতে পাবেন যে উইকিপিডিয়া এবং অন্যান্য উপলব্ধ সংস্থানগুলির নিবন্ধগুলি প্রক্রিয়াটির গভীর ব্যাখ্যা ছাড়াই কেবলমাত্র সহজ ক্ষেত্রে বর্ণনা করে। যারা আগ্রহী তাদের আমি আবার পাঠাই, এখানে ব্রেন্ডন গ্রেগের কাছে  - নীচের লিঙ্ক অনুসরণ করুন. ইংরেজি বলতে কে খুব অলস - এলএ সম্পর্কে তার জনপ্রিয় নিবন্ধের অনুবাদ.

3. বিশেষ প্রভাব

এখন আসুন চুরির প্রধান কেসগুলি দেখি যা আমরা সম্মুখীন হয়েছি। আমি আপনাকে বলব যে তারা উপরের সমস্তগুলি থেকে কীভাবে অনুসরণ করে এবং কীভাবে তারা হাইপারভাইজারের সূচকগুলির সাথে সম্পর্কিত।

রিসাইক্লিং. সবচেয়ে সহজ এবং সবচেয়ে সাধারণ: হাইপারভাইজার পুনরায় ব্যবহার করা হয়েছে। প্রকৃতপক্ষে, প্রচুর চলমান ভার্চুয়াল মেশিন রয়েছে, তাদের ভিতরে উচ্চ প্রসেসরের ব্যবহার, প্রচুর প্রতিযোগিতা, LA ব্যবহার 1-এর বেশি (প্রসেসর থ্রেড দ্বারা স্বাভাবিক)। সমস্ত ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে সবকিছু ধীর হয়ে যায়। হাইপারভাইজার থেকে প্রেরিত চুরিও বাড়ছে, লোড পুনরায় বিতরণ করা বা কাউকে বন্ধ করা প্রয়োজন। সাধারণভাবে, সবকিছু যৌক্তিক এবং বোধগম্য।

প্যারাভার্চুয়ালাইজেশন বনাম একক দৃষ্টান্ত. হাইপারভাইজারে শুধুমাত্র একটি ভার্চুয়াল মেশিন রয়েছে; এটি এটির একটি ছোট অংশ গ্রহণ করে, কিন্তু একটি বড় I/O লোড তৈরি করে, উদাহরণস্বরূপ ডিস্কে। এবং কোথাও থেকে এটিতে একটি ছোট চুরি প্রদর্শিত হয়, 10% পর্যন্ত (যেমনটি বেশ কয়েকটি পরীক্ষা দ্বারা দেখানো হয়েছে)।

ঘটনাটি আকর্ষণীয়। প্যারাভার্চুয়ালাইজড ড্রাইভারের স্তরে ব্লক করার কারণে চুরি এখানে স্পষ্টভাবে উপস্থিত হয়। ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে একটি বাধা তৈরি করা হয়, ড্রাইভার দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয় এবং হাইপারভাইজারে পাঠানো হয়। হাইপারভাইজারে বাধা হ্যান্ডলিংয়ের কারণে, ভার্চুয়াল মেশিনের জন্য এটি একটি প্রেরিত অনুরোধের মতো দেখায়, এটি কার্যকর করার জন্য প্রস্তুত এবং প্রসেসরের জন্য অপেক্ষা করছে, তবে এটি প্রসেসরের সময় দেওয়া হয় না। ভার্চুয়াল মেয়েটি মনে করে এবার চুরি হয়েছে।

বাফারটি পাঠানোর মুহুর্তে এটি ঘটে, এটি হাইপারভাইজারের কার্নেল স্পেসে যায় এবং আমরা এটির জন্য অপেক্ষা করতে শুরু করি। যদিও, ভার্চুয়াল মেশিনের দৃষ্টিকোণ থেকে, তার অবিলম্বে ফিরে আসা উচিত। অতএব, চুরি গণনা অ্যালগরিদম অনুযায়ী, এই সময় চুরি বলে মনে করা হয়। সম্ভবত, এই পরিস্থিতিতে অন্যান্য প্রক্রিয়া থাকতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, কিছু অন্যান্য সিএস কল প্রক্রিয়াকরণ), তবে সেগুলি খুব বেশি আলাদা হওয়া উচিত নয়।

সময়সূচী বনাম অত্যন্ত লোড ভার্চুয়াল মেশিন. যখন একটি ভার্চুয়াল মেশিন অন্যদের তুলনায় বেশি চুরিতে ভোগে, এটি শিডিউলারের কারণে হয়। একটি প্রক্রিয়া যত বেশি প্রসেসর লোড করবে, শিডিউলকারী তত তাড়াতাড়ি এটিকে বের করে দেবে যাতে অন্যরাও কাজ করতে পারে। যদি ভার্চুয়াল মেশিন সামান্য খরচ করে, এটি খুব কমই চুরি দেখতে পাবে: এর প্রক্রিয়া সততার সাথে বসে অপেক্ষা করেছিল, আমাদের এটিকে আরও সময় দিতে হবে। যদি একটি ভার্চুয়াল মেশিন তার সমস্ত কোরে সর্বাধিক লোড তৈরি করে, তবে এটি প্রায়শই প্রসেসর থেকে বের হয়ে যায় এবং তারা এটিকে অনেক সময় না দেওয়ার চেষ্টা করে।

এটি আরও খারাপ যখন ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে প্রসেসগুলি আরও প্রসেসর পাওয়ার চেষ্টা করে কারণ তারা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সাথে মানিয়ে নিতে পারে না। তারপর হাইপারভাইজারে অপারেটিং সিস্টেম, সৎ অপ্টিমাইজেশনের কারণে, কম এবং কম প্রসেসর সময় প্রদান করবে। এই প্রক্রিয়াটি একটি তুষারপাতের মতো ঘটে এবং চুরি করে আকাশে লাফ দেয়, যদিও অন্যান্য ভার্চুয়াল মেশিনগুলি এটি খুব কমই লক্ষ্য করতে পারে। এবং আরো কোর, খারাপ প্রভাবিত মেশিন. সংক্ষেপে, অনেকগুলি কোর সহ উচ্চ লোড ভার্চুয়াল মেশিনগুলি সবচেয়ে বেশি ক্ষতিগ্রস্থ হয়।

কম LA, কিন্তু চুরি আছে. যদি LA আনুমানিক 0,7 হয় (অর্থাৎ, হাইপারভাইজারটি আন্ডারলোড করা হয় বলে মনে হয়), তবে পৃথক ভার্চুয়াল মেশিনের মধ্যে চুরি দেখা যায়:

• প্যারাভার্চুয়ালাইজেশন সহ বিকল্পটি উপরে বর্ণিত হয়েছে। ভার্চুয়াল মেশিন চুরির ইঙ্গিত মেট্রিক পেতে পারে, যদিও হাইপারভাইজার ঠিক আছে। আমাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষার ফলাফল অনুসারে, এই চুরি বিকল্পটি 10% এর বেশি নয় এবং ভার্চুয়াল মেশিনের অভ্যন্তরে অ্যাপ্লিকেশনগুলির কার্যকারিতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলবে না।
• LA প্যারামিটারটি ভুলভাবে গণনা করা হয়েছে। আরও স্পষ্টভাবে, প্রতিটি নির্দিষ্ট মুহুর্তে এটি সঠিকভাবে গণনা করা হয়, তবে যখন এক মিনিটের বেশি গড় করা হয় তখন এটি অবমূল্যায়ন করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি হাইপারভাইজারের প্রতি তৃতীয়াংশে একটি ভার্চুয়াল মেশিন তার সমস্ত প্রসেসরকে ঠিক অর্ধেক মিনিটের জন্য গ্রাস করে, তাহলে হাইপারভাইজারে প্রতি মিনিটে LA হবে 0,15; এরকম চারটি ভার্চুয়াল মেশিন একসাথে কাজ করে 0,6 দেবে। এবং সত্য যে তাদের প্রতিটিতে অর্ধেক মিনিটের জন্য 25% এ বন্য চুরি ছিল LA সূচক অনুসারে আর টেনে আনা যাবে না।
• আবার, সময়সূচীর কারণে যারা সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে কেউ খুব বেশি খাচ্ছে এবং কাউকে অপেক্ষা করতে দিন। ইতিমধ্যে, আমি প্রসঙ্গ পরিবর্তন করব, বাধাগুলি পরিচালনা করব এবং সিস্টেমের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির যত্ন নেব। ফলস্বরূপ, কিছু ভার্চুয়াল মেশিনে কোনো সমস্যা দেখা যায় না, অন্যরা কার্যক্ষমতার গুরুতর অবনতি অনুভব করে।

4. অন্যান্য বিকৃতি

ভার্চুয়াল মেশিনে প্রসেসরের সময় ন্যায্য রিটার্ন বিকৃত করার জন্য আরও এক মিলিয়ন কারণ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, হাইপারথ্রেডিং এবং NUMA গণনার ক্ষেত্রে অসুবিধার পরিচয় দেয়। তারা প্রক্রিয়াটি কার্যকর করার জন্য কার্নেলের পছন্দকে সম্পূর্ণরূপে বিভ্রান্ত করে, কারণ সময়সূচী সহগ ব্যবহার করে - ওজন, যা প্রসঙ্গ পরিবর্তন করার সময় গণনাকে আরও কঠিন করে তোলে।

টার্বো বুস্ট বা, বিপরীতভাবে, শক্তি সঞ্চয় মোডের মতো প্রযুক্তির কারণে বিকৃতি রয়েছে, যা ব্যবহার গণনা করার সময়, কৃত্রিমভাবে ফ্রিকোয়েন্সি বা এমনকি সার্ভারে টাইম স্লাইস বাড়াতে বা হ্রাস করতে পারে। টার্বো বুস্ট সক্ষম করা একটি প্রসেসর থ্রেডের কার্যক্ষমতা হ্রাস করে অন্যটির কার্যক্ষমতা বৃদ্ধির কারণে। এই মুহুর্তে, বর্তমান প্রসেসরের ফ্রিকোয়েন্সি সম্পর্কে তথ্য ভার্চুয়াল মেশিনে প্রেরণ করা হয় না এবং এটি বিশ্বাস করে যে কেউ তার সময় চুরি করছে (উদাহরণস্বরূপ, এটি 2 GHz অনুরোধ করেছে, কিন্তু অর্ধেক পেয়েছে)।

সাধারণভাবে, বিকৃতির অনেক কারণ থাকতে পারে। আপনি একটি নির্দিষ্ট সিস্টেমে অন্য কিছু খুঁজে পেতে পারেন। আমি উপরে যে বইগুলির লিঙ্কগুলি দিয়েছি সেগুলি দিয়ে শুরু করা এবং পারফ, সিসডিগ, সিস্টেমট্যাপের মতো ইউটিলিটিগুলি ব্যবহার করে হাইপারভাইজার থেকে পরিসংখ্যান পুনরুদ্ধার করা ভাল কয়েক ডজন.

5। উপসংহার

1. প্যারাভার্চুয়ালাইজেশনের কারণে কিছু পরিমাণ চুরি ঘটতে পারে এবং এটি স্বাভাবিক হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। তারা ইন্টারনেটে লিখে যে এই মান 5-10% হতে পারে। ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে থাকা অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে এবং এটি তার শারীরিক ডিভাইসগুলিতে লোড রাখে। ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে অ্যাপ্লিকেশনগুলি কেমন অনুভব করে সেদিকে মনোযোগ দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
2. ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরে হাইপারভাইজার এবং চুরির লোডের অনুপাত সবসময় স্পষ্টভাবে পরস্পর সম্পর্কিত নয়; চুরির উভয় অনুমানই বিভিন্ন লোডের অধীনে নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ভুল হতে পারে।
3. শিডিউলারের এমন প্রক্রিয়াগুলির প্রতি একটি খারাপ মনোভাব রয়েছে যা অনেক জিজ্ঞাসা করে। যারা বেশি চায় তাদের কম দেওয়ার চেষ্টা করেন। বড় ভার্চুয়াল মেশিন খারাপ.
4. প্যারাভার্চুয়ালাইজেশন (ভার্চুয়াল মেশিনের ভিতরের লোড, প্রতিবেশীদের লোডের বৈশিষ্ট্য, থ্রেড জুড়ে লোড বিতরণ এবং অন্যান্য কারণগুলি বিবেচনায় নেওয়া) ছাড়াও সামান্য চুরি করা আদর্শ হতে পারে।
5. আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট সিস্টেমে চুরি বের করতে চান তবে আপনাকে বিভিন্ন বিকল্পগুলি অন্বেষণ করতে হবে, মেট্রিক্স সংগ্রহ করতে হবে, সেগুলি সাবধানে বিশ্লেষণ করতে হবে এবং কীভাবে সমানভাবে লোড বিতরণ করতে হবে সে সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে। যেকোন ক্ষেত্রে থেকে বিচ্যুতি সম্ভব, যা পরীক্ষামূলকভাবে নিশ্চিত করতে হবে বা কার্নেল ডিবাগারে দেখতে হবে।

উত্স: www.habr.com