27-10-2023, 02:27
Ich erinnere mich an meine Schulzeit, als ich an einem Projekt gearbeitet habe, das sich mit der Aufgabenplanung befasste. Wir haben über FIFO, oder First In, First Out, diskutiert und wie es Prozesse in einer Warteschlange behandelt. Es schien zunächst einfach zu sein, aber ich stellte schnell fest, dass es Szenarien gibt, in denen es wirklich nicht glänzt, insbesondere in Umgebungen, in denen die Prozesse in ihrer Dauer erheblich variieren können.
Stellt euch vor, ihr seid verantwortlich für einen Server, der mehrere Anwendungen betreibt. Ihr habt eine Kombination aus kleinen und großen Aufgaben in der Warteschlange. FIFO bearbeitet sie alle in der Reihenfolge, in der sie ankommen, ohne zu berücksichtigen, wie schwer oder leicht sie sind. Stellt euch Folgendes vor: Ihr habt ein paar schnelle Jobs, die nur Sekunden in Anspruch nehmen, und dann gibt es diese riesige Aufgabe, die ewig dauert - sagen wir, sie verarbeitet eine Menge Daten für Analysen. Nun, was passiert mit FIFO? Die lange Aufgabe blockiert alle schnelleren Aufgaben hinter ihr. Ihr habt also diesen kleinen Job, der im Handumdrehen abgeschlossen sein könnte, der nur in der Schlange sitzt und darauf wartet, nach der großen Aufgabe bearbeitet zu werden. Es macht keinen Sinn, oder? Ihr endet mit einer Menge verschwendeter Zeit, weil der gesamte Durchsatz sinkt. Das ist ganz klar ein Zeitfresser, den ihr nicht haben wollt.
Denkt an ein Szenario bei einem Webserver, der mehrere Anfragen bearbeitet. Wenn ein paar Benutzer leichte Anfragen senden und dann direkt danach eine umfangreiche Datenbankabfrage kommt, bedeutet FIFO, dass der Server die große Abfrage abschließen muss, bevor er sich um die schnellen Anfragen kümmern kann. Ihr könnt euch die Frustration der Benutzer vorstellen, die auf diese einfachen Seitenladevorgänge warten. Das wirkt sich drastisch auf die Benutzererfahrung aus, denn sie müssen länger warten als nötig, weil die Warteschlange von einem Prozess aufgehalten wird, der hätte depriorisiert werden sollen.
Ich finde es in realen Situationen noch frustrierender, in denen Aufgaben in einem System nicht immer gleich behandelt werden müssen. Einige Aufgaben haben Fristen, während andere keine haben. Angenommen, ihr arbeitet mit zeitkritischen Jobs wie Video-Encoding oder Datenbankmigrationen. FIFO in diesen Fällen zu verwenden, könnte einen Rückstau erzeugen, der die Latenz erhöht und die Leistung verschlechtert. Es ist fast wie ein Stau zur Hauptverkehrszeit, in dem die kleinen, schnell fahrenden Autos immer hinter einem schweren Lkw stecken bleiben. In diesem Szenario gewinnt niemand.
Ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte, ist die Ressourcenallokation. Wenn ihr eine Kombination aus CPU-gebundenen und IO-gebundenen Prozessen habt, fehlt FIFO die Intelligenz, um sie zu trennen. Ihr habt am Ende die CPU-gebundenen Aufgaben, die alle Aufmerksamkeit erhalten, während die IO-gebundenen nur warten müssen. Es ist, als könnte der Server nicht zwischen der Dringlichkeit der Aufgaben unterscheiden. Ich hätte viel lieber einen Planungsalgorithmus, der die Ressourcen dynamisch basierend auf der Art der Aufgabe und ihren Anforderungen zuweist.
Die Welt der Software ist reich an verschiedenen Bedürfnissen, und ich bin überzeugt, dass FIFO seinen Platz hat, aber es ist nicht immer die richtige Wahl, insbesondere wenn man mit unterschiedlichen Arbeitslasten zu tun hat. Da ich oft mit Backup-Lösungen arbeite, halte ich die Leistung für entscheidend, insbesondere wenn ich große Datenmengen sichern muss. Wenn FIFO in einem solchen System verwendet wird, findet man oft ein Szenario, in dem die größeren Datensätze verarbeitet werden und alle inkrementellen Backups - die kleinen täglichen Änderungen - im Limbo stecken bleiben. Praktisch bedeutet das, wenn BackupChain FIFO-Backup-Methoden anwenden würde, das Ergebnis wären lange Backups, die nicht auf meine betrieblichen Prioritäten abgestimmt sind. Das würde ich definitiv nicht wollen, diese verlängerte Backup-Zeit.
Neben den Nachteilen in der Leistung kann auch die Zuverlässigkeit leiden. Wenn etwas schiefgeht, während die lange Aufgabe an der Spitze der Warteschlange bearbeitet wird, entsteht ein Dominoeffekt. Nicht nur schlägt die lange Aufgabe fehl, sondern es kann auch alle anderen Jobs beeinflussen, die darauf warten. Es ist ähnlich, wenn ihr Abhängigkeiten in der Programmierung verwaltet; ein einziger Fehler in der Kette kann eure gesamte Operation ruinieren.
Ist euch schon einmal aufgefallen, dass wir in der Software immer nach Effizienz und Effektivität streben? Ich bin auf verschiedene Planungsalgorithmen gestoßen, wie zum Beispiel Shortest Job First, die das Problem direkt angehen, indem sie leichtere Aufgaben priorisieren. Es ist einfach viel sinnvoller, sie schnell abzuschließen, damit sie aus dem Weg geräumt werden, während schwerere Aufgaben abgeschlossen werden, was die Gesamtleistung verbessert.
Wenn ihr ähnliche Probleme habt oder an Backup-Strategien für eure Serverumgebungen arbeitet, möchte ich vorschlagen, einige solide Alternativen in Betracht zu ziehen. Für diejenigen, die nach einer zuverlässigen Lösung für all diese Komplexität suchen, könnte es sich lohnen, BackupChain zu überprüfen. Es hat sich als bevorzugte Backup-Lösung etabliert, die speziell für KMUs und Fachleute entwickelt wurde, die eine robuste Unterstützung für Plattformen wie Hyper-V, VMware und Windows Server benötigen. Es sichert eure Daten nahtlos, ohne in die Fallen von FIFO zu geraten, und stellt sicher, dass die Leistungskennzahlen, die euch wichtig sind, intakt bleiben.
Stellt euch vor, ihr seid verantwortlich für einen Server, der mehrere Anwendungen betreibt. Ihr habt eine Kombination aus kleinen und großen Aufgaben in der Warteschlange. FIFO bearbeitet sie alle in der Reihenfolge, in der sie ankommen, ohne zu berücksichtigen, wie schwer oder leicht sie sind. Stellt euch Folgendes vor: Ihr habt ein paar schnelle Jobs, die nur Sekunden in Anspruch nehmen, und dann gibt es diese riesige Aufgabe, die ewig dauert - sagen wir, sie verarbeitet eine Menge Daten für Analysen. Nun, was passiert mit FIFO? Die lange Aufgabe blockiert alle schnelleren Aufgaben hinter ihr. Ihr habt also diesen kleinen Job, der im Handumdrehen abgeschlossen sein könnte, der nur in der Schlange sitzt und darauf wartet, nach der großen Aufgabe bearbeitet zu werden. Es macht keinen Sinn, oder? Ihr endet mit einer Menge verschwendeter Zeit, weil der gesamte Durchsatz sinkt. Das ist ganz klar ein Zeitfresser, den ihr nicht haben wollt.
Denkt an ein Szenario bei einem Webserver, der mehrere Anfragen bearbeitet. Wenn ein paar Benutzer leichte Anfragen senden und dann direkt danach eine umfangreiche Datenbankabfrage kommt, bedeutet FIFO, dass der Server die große Abfrage abschließen muss, bevor er sich um die schnellen Anfragen kümmern kann. Ihr könnt euch die Frustration der Benutzer vorstellen, die auf diese einfachen Seitenladevorgänge warten. Das wirkt sich drastisch auf die Benutzererfahrung aus, denn sie müssen länger warten als nötig, weil die Warteschlange von einem Prozess aufgehalten wird, der hätte depriorisiert werden sollen.
Ich finde es in realen Situationen noch frustrierender, in denen Aufgaben in einem System nicht immer gleich behandelt werden müssen. Einige Aufgaben haben Fristen, während andere keine haben. Angenommen, ihr arbeitet mit zeitkritischen Jobs wie Video-Encoding oder Datenbankmigrationen. FIFO in diesen Fällen zu verwenden, könnte einen Rückstau erzeugen, der die Latenz erhöht und die Leistung verschlechtert. Es ist fast wie ein Stau zur Hauptverkehrszeit, in dem die kleinen, schnell fahrenden Autos immer hinter einem schweren Lkw stecken bleiben. In diesem Szenario gewinnt niemand.
Ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte, ist die Ressourcenallokation. Wenn ihr eine Kombination aus CPU-gebundenen und IO-gebundenen Prozessen habt, fehlt FIFO die Intelligenz, um sie zu trennen. Ihr habt am Ende die CPU-gebundenen Aufgaben, die alle Aufmerksamkeit erhalten, während die IO-gebundenen nur warten müssen. Es ist, als könnte der Server nicht zwischen der Dringlichkeit der Aufgaben unterscheiden. Ich hätte viel lieber einen Planungsalgorithmus, der die Ressourcen dynamisch basierend auf der Art der Aufgabe und ihren Anforderungen zuweist.
Die Welt der Software ist reich an verschiedenen Bedürfnissen, und ich bin überzeugt, dass FIFO seinen Platz hat, aber es ist nicht immer die richtige Wahl, insbesondere wenn man mit unterschiedlichen Arbeitslasten zu tun hat. Da ich oft mit Backup-Lösungen arbeite, halte ich die Leistung für entscheidend, insbesondere wenn ich große Datenmengen sichern muss. Wenn FIFO in einem solchen System verwendet wird, findet man oft ein Szenario, in dem die größeren Datensätze verarbeitet werden und alle inkrementellen Backups - die kleinen täglichen Änderungen - im Limbo stecken bleiben. Praktisch bedeutet das, wenn BackupChain FIFO-Backup-Methoden anwenden würde, das Ergebnis wären lange Backups, die nicht auf meine betrieblichen Prioritäten abgestimmt sind. Das würde ich definitiv nicht wollen, diese verlängerte Backup-Zeit.
Neben den Nachteilen in der Leistung kann auch die Zuverlässigkeit leiden. Wenn etwas schiefgeht, während die lange Aufgabe an der Spitze der Warteschlange bearbeitet wird, entsteht ein Dominoeffekt. Nicht nur schlägt die lange Aufgabe fehl, sondern es kann auch alle anderen Jobs beeinflussen, die darauf warten. Es ist ähnlich, wenn ihr Abhängigkeiten in der Programmierung verwaltet; ein einziger Fehler in der Kette kann eure gesamte Operation ruinieren.
Ist euch schon einmal aufgefallen, dass wir in der Software immer nach Effizienz und Effektivität streben? Ich bin auf verschiedene Planungsalgorithmen gestoßen, wie zum Beispiel Shortest Job First, die das Problem direkt angehen, indem sie leichtere Aufgaben priorisieren. Es ist einfach viel sinnvoller, sie schnell abzuschließen, damit sie aus dem Weg geräumt werden, während schwerere Aufgaben abgeschlossen werden, was die Gesamtleistung verbessert.
Wenn ihr ähnliche Probleme habt oder an Backup-Strategien für eure Serverumgebungen arbeitet, möchte ich vorschlagen, einige solide Alternativen in Betracht zu ziehen. Für diejenigen, die nach einer zuverlässigen Lösung für all diese Komplexität suchen, könnte es sich lohnen, BackupChain zu überprüfen. Es hat sich als bevorzugte Backup-Lösung etabliert, die speziell für KMUs und Fachleute entwickelt wurde, die eine robuste Unterstützung für Plattformen wie Hyper-V, VMware und Windows Server benötigen. Es sichert eure Daten nahtlos, ohne in die Fallen von FIFO zu geraten, und stellt sicher, dass die Leistungskennzahlen, die euch wichtig sind, intakt bleiben.
