A. linux内核进程管理之SMP调度
Linux文件系统详解
一文透彻了解缺页异常
ARM架构处理器解析【最全的一篇！】
Linux内核操作系统： 内存映射（图文详解）！
代码大佬的【Linux内核开发笔记】分享，前人栽树后人乘凉！
Linux文件系统详解
深入理解Linux内核中的文件系统架构和操作，提供实用的编程技巧和解决方案。
一文透彻了解缺页异常
详细解析Linux内核中缺页异常的原理和处理机制，包括系统调用和内核线程接口。
ARM架构处理器解析【最全的一篇！】
全面解析ARM架构处理器的特性、设计原理以及在Linux内核中的应用。
Linux内核操作系统： 内存映射（图文详解）！
详细介绍Linux内核中内存映射的工作原理、实现机制及其在系统设计中的重要性。
代码大佬的【Linux内核开发笔记】分享，前人栽树后人乘凉！
分享Linux内核开发过程中的技巧、经验和最佳实践，帮助开发者提高编程技能和效率。
SMP调度详解
深入分析SMP系统中的进程调度策略，包括处理器亲和性设置、调度类拓展、负载均衡算法等关键概念。
进程的cpu亲和性设置
解释如何通过系统调用和API接口来设置进程的cpu亲和性，以及内核线程的相关操作。
使用cpuset配置
阐述管理员如何使用cpuset管理进程的处理器亲和性和内存资源分配，以及与cgroup的整合。
调度器的拓展
介绍SMP系统中调度器的扩展特性，包括进程的cpu负载均衡和优先级调整机制。
公平调度类的cpu负载均衡
详解公平调度类在多处理器系统中的负载均衡实现，关注进程迁移策略和负载均衡算法。
实时调度类的cpu负载均衡
分析实时调度类如何在处理器负载均衡中实现动态调整，以保证关键进程的优先级。
公平运行队列的计算与负载均衡
阐述公平运行队列的计算方法，以及如何基于这些信息执行处理器负载均衡策略。
迁移线程与主动负载均衡
解释迁移线程在SMP调度中的作用，包括处理迁移请求和执行主动负载均衡的过程。
隔离处理器
说明如何通过引导内核参数来隔离特定处理器，避免它们参与SMP负载均衡。
Linux内核进程管理之SMP调度
总结SMP系统中进程管理的核心概念、实现机制以及最佳实践，为开发者提供深入理解与高效应用的指南。
B. linux内核SMP负载均衡浅析
在Linux SMP（对称多处理器）环境下，进程的调度与负载均衡是一个关键问题。每个CPU对应一个可执行队列（run_queue），当进程处于可执行状态（TASK_RUNNING）时，会被加入到其中一个队列，以便由调度程序安排在相应的CPU上运行。这种设计有其优势：持续运行的进程倾向于在同一CPU上运行，有利于进程数据的缓存，提高运行效率；各个CPU的调度程序仅访问自己的队列，避免了竞争。然而，这种设计也可能导致各个队列中的进程不均衡，产生“一些CPU空闲、一些CPU过载”的混乱局面。
为了解决这个问题，引入了负载均衡（load_balance）机制，通过在一定时机将进程从一个队列迁移到另一个队列，以保持CPU负载均衡。负载均衡的“均衡”定义涉及对不同调度策略（实时进程与普通进程）的具体逻辑区分。
对于实时进程，调度遵循严格优先级原则。在单CPU环境下，总是运行优先级最高的进程，直到该进程离开可执行状态，新优先级最高的进程开始运行。在SMP环境下，所有CPU运行优先级最高的进程，如果实时进程数量不足CPU数量，剩余CPU用于普通进程。实时进程的负载均衡侧重于维持优先级最高的进程在各个CPU上的分布，通过优先级变化触发负载均衡，确保实时进程的调度与分配保持平衡。
实时进程的负载均衡通过pull_rt_task和push_rt_task函数实现。pull_rt_task函数将其他CPU的队列中优先级较高的实时进程迁移到当前CPU的队列，而push_rt_task函数则将当前队列中多余的实时进程推至其他队列。这些操作基于优先级和运行状态的严格规则，确保实时进程的高效分配。
普通进程的负载均衡相对宽松，不强制要求严格优先级关系。普通进程的均衡意味着CPU时间的合理分配，通过允许一定程度的不均衡，采用异步策略调整负载。普通进程的负载均衡在进程状态改变（如睡眠、退出可执行状态）时触发，尝试平滑调整系统中的负载分布。
负载均衡的核心逻辑在于维护队列负载的均衡状态。实时进程通过特定的优先级变化触发负载均衡，而普通进程则在进程状态改变时触发。负载均衡的目标是通过平滑的进程迁移，确保各个队列的负载接近均衡状态，从而实现CPU资源的有效利用。
调度域（sched_domain）的概念用于描述CPU之间的亲缘关系，通过调度域层次结构，内核能够识别CPU间的亲缘性。实时进程的负载均衡在调度域的层次中较为有限，主要关注于调度组间的负载平衡。普通进程的负载均衡则在较低层次的调度域中频繁进行，以实现更细粒度的负载均衡。
在处理负载均衡时，还需考虑进程亲和力、迁移线程以及负载迁移的限制。负载迁移过程中，如果遇到进程亲和力限制或进程正在目标CPU上运行，可能会导致迁移失败。为了解决这种情况，内核会触发主动负载均衡（active_load_balance），尝试通过唤醒目标CPU的迁移线程，将未能迁移的进程推到当前CPU上。此外，负载均衡过程中考虑了进程的热缓存状态，以减少数据丢失和提高迁移效率。
综上所述，Linux内核通过一系列策略和机制实现SMP环境下的负载均衡，确保CPU资源的合理分配，提高系统整体性能和稳定性。
C. linux负载均衡lvs原理详细讲解 什么是lvs负载均衡技术
LVS共有三种模式，优缺点比较如下：
NAT模式
优点：集群中的物理服务器可以使用任何支持TCP/IP操作系统，物理服务器可以分配Internet的保留私有地址，只有负载均衡器需要一个合法的IP地址。
不足：扩展性有限。当服务器节点（普通PC服务器）数据增长到20个或更多时,负载均衡器将成为整个系统的瓶颈，因为所有的请求包和应答包都需要经过负载均衡器再生。假使TCP包的平均长度是536字节的话，平均包再生延迟时间大约为60us（在Pentium处理器上计算的，采用更快的处理器将使得这个延迟时间变短），负载均衡器的最大容许能力为8.93M/s，假定每台物理服务器的平台容许能力为400K/s来计算，负责均衡器能为22台物理服务器计算。
TUN模式
我们发现，许多Internet服务（例如WEB服务器）的请求包很短小，而应答包通常很大。
优点：负载均衡器只负责将请求包分发给物理服务器，而物理服务器将应答包直接发给用户。所以，负载均衡器能处理很巨大的请求量，这种方式，一台负载均衡能为超过100台的物理服务器服务，负载均衡器不再是系统的瓶颈。使用VS-TUN方式，如果你的负载均衡器拥有100M的全双工网卡的话，就能使得整个Virtual Server能达到1G的吞吐量。
不足：但是，这种方式需要所有的服务器支持”IP Tunneling”(IP Encapsulation)协议，我仅在Linux系统上实现了这个，如果你能让其它操作系统支持，还在探索之中。
DR模式
优点：和VS-TUN一样，负载均衡器也只是分发请求，应答包通过单独的路由方法返回给客户端。与VS-TUN相比，VS-DR这种实现方式不需要隧道结构，因此可以使用大多数操作系统做为物理服务器，其中包括：Linux 2.0.36、2.2.9、2.2.10、2.2.12；Solaris 2.5.1、2.6、2.7；FreeBSD 3.1、3.2、3.3；NT4.0无需打补丁；IRIX 6.5；HPUX11等。
不足：要求负载均衡器的网卡必须与物理网卡在一个物理段上
D. 探索Linux中F5负载均衡的实用性linuxf5
《探索Linux中F5负载均衡的实用性》
随着越来越多的企业开始迁移到云服务器。Linux的可靠性，性能和兼容性使其成为云计算中的佼佼者。其中最受欢迎的优势之一，就是其支持多种负载均衡方案。尤其是由F5实现的负载均衡，不仅能够提高网络效率，还可以提供灵活，可靠，安全的云平台服务。
F5负载均衡可以用于将多台实例连接到一个统一的服务器，以分发网络负载和减轻网络压力。它可以动态地将网络请求分派给多台服务器，以使用最少的资源提供最大的性能。F5负载均衡具有以下优点：
– 保护服务稳定性：F5负载均衡感知了常见的服务中断，它可以自动重新分配网络流量到其他健康的服务器中。这样可以保护服务稳定性，并有助于实现快速恢复。
– 避免拥堵：F5负载均衡可以自动管理网络请求，以避免单个服务器的拥堵，并更加有效地分发网络负载，以提高系统性能。
– 优化应用服务：F5负载均衡可以根据客户端IP准确地定位服务，使得在不同地理位置都能获得同样准确的服务。
无论您的企业面临的是系统可靠性，负载均衡还是高可用性的挑战，F5负载均衡在Linux中都可以提供有力的支持。此外，用户可以利用F5的脚本功能，灵活地实现特定的负载均衡解决方案。
以下是F5扩容代码：
# 定义F5负载均衡器
bigip = BigIP(
hostname=””,
username=””,
password=””
)
# 添加服务器到负载均衡器
bigip.add_server(“web_server1″, ip_address=”192.0.2.10″, port=80, pool_name=”WebServers”)
# 将添加的服务器添加到池中
bigip.add_server_to_pool(“WebServers”, “web_server1”)
# 启用F5负载均衡器
bigip.enable_service()
综上所述，F5负载均衡的可靠性，性能和兼容性在Linux中显得尤为重要。它可以有效地提高Linux云服务器的性能，提供灵活，可靠，安全的云平台服务，是Linux云服务器深度优化的不可或缺的工具。