Koordinator 最佳实践系列：精细化 CPU 编排
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内容提要
本文介绍使用wrk压测Nginx应用的方法，并提到在Kubernetes集群中可能存在资源争抢问题，可使用Koordinator的CPU编排策略解决，实验结果表明其有效改善应用性能。
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关键要点
- 在云原生环境中，集群中不同类型工作负载的混合部署可能导致资源竞争和相互干扰。
- Noisy Neighbor问题会影响在线和离线负载的性能。
- Koordinator提供多层次弹性Quota管理功能，帮助解决资源争抢问题。
- Kubernetes的默认资源模型可能导致CPU资源的调度不理想。
- Koordinator设计了面向应用的QoS语义和CPU编排协议，以改善负载性能。
- Koordinator支持丰富的CPU编排策略，包括CPU绑定策略和CPU独占策略。
- Koordinator增强了CPU调度能力，支持NUMA分配策略，避免资源碎片。
- 实验结果表明，Koordinator的CPU编排能力能有效抑制Noisy Neighbor问题，改善应用性能。
- 通过压测Nginx应用，验证了Koordinator在CPU编排上的有效性。
- 用户可以通过配置精细化的CPU编排策略来提升应用性能。
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