1.openwrt qosv4 安装失败!
2.给openwrt18.06增加石像鬼QOS支持
3.shadowscoks原理
4.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研

openwrt qosv4 安装失败!

       æ—¢ç„¶ä½ çŽ°åœ¨æ˜¯åœ¨/tmp文件夹下，你只是把软件包放在这个文件夹下了吧。这个错误提示是缺少依赖关系，两种方法可以解决：

       1，本地安装，按提示先下载依赖包，然后依次安装依赖包，然后安装qosv4.ipk;这样可能会很麻烦，因为第个依赖包可能还会依赖很多其它的依赖包。

       2，直接路由器联网，在线安装，命令 opkg install qosv4.ipk（不用在/tmp文件夹下，直接root下就行），这样会自动帮你安装依赖包。

给openwrt.增加石像鬼QOS支持

       石像鬼（Gargoyle）固件以其出色的QoS性能，备受推崇。在迅雷满速下载的同时，网页可以实现秒开，游戏（如LOL）流畅不卡顿。这主要得益于石像鬼组件提供的骰子大战源码强大功能。不单是QoS，单IP精确限速等特性，也离不开石像鬼的支持。例如，QOSV4和Emong's QoS等，皆基于石像鬼QoS实现。

       对于想要自己编译带有石像鬼QoS支持的固件的用户，以下是如何在最新版本的OpenWRT中实现移植步骤：

       首先，获取源代码。

       之后，操作如下：

       1. 添加imq补丁：复制-netfilter-mk.patch和-netfilter-mk.patch文件至/source目录。空开源码进入源码目录并执行命令：patch -p1 < -imq.patch 和 patch -p1 < -imq.patch。

       2. 替换默认的iptables，删除OpenWRT .自带的iptables，将新版本的iptables文件放入。

       3. 将gargoyle-package目录复制到/source/package目录内。

       4. 复制-imq.patch到/source/target/linux/generic/pending-4.目录。

       5. 在gargoyle-package/gargoyle/qos-gargoyle/files内替换qos_gargoyle.conf文件为qos_gargoyle。

       值得注意的外贸源码网站是，offload和qos_gargoyle配置存在冲突，因此在实际应用中，只能选择其一。

shadowscoks原理

ShadowsocksR的主要特点就是 混淆协议和插件，目的就是为了弥补目前Shadowsocks原版协议已经部分地区封锁的情况。通过改变流量特征或者伪装其他流量特征来达到欺骗QOS的目的。

       Shadowsocks（中文名称：影梭）是一个跨平台软件、基于Apache许可证的开放源代码软件，用于保护网络流量、加密数据传输。Shadowsocks使用Socks5代理方式，Shadowsocks分为服务器端和客户端。客户端有Windows客户端、安卓客户端、苹果客户端以及iOS客户端。

在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研

       在离线混部场景下，Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术，旨在处理突发的CPU使用需求，减少CPU限流带来的图形动画源码影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst，分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中，资源请求（requests.cpu）和限制（limits.cpu）通过这些参数来实现动态调整，以保证容器间公平的CPU分配。

       对于资源调度，扁平注册源码Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗，针对延迟敏感业务，如抖音视频服务，通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降，同时也考虑资源的高效利用。然而，常规的限流策略可能导致容器部署密度降低，因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题，通过收集未使用的CPU资源，允许在突发时使用，从而提高CPU利用率并减少throttled_time。

       在Koordinator的配置中，通过configMap可以调整CPU Burst的百分比，以及在负载过高时的调整策略。例如，当CPU利用率低于阈值时，允许动态扩展cfs_quota，以应对突发的CPU使用。源码中，会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。

       总的来说，Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景，能有效提升核心业务的CPU资源使用效率，同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下，结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术，有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。