CN107193647A - 一种numa架构下的沙箱环境任务处理方法及*** - Google Patents

一种numa架构下的沙箱环境任务处理方法及*** Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法及***，该方法包括：在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视；若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；从预先创建的资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；根据目标调度策略，进行相应的资源调度。本申请可以有效降低沙箱环境中任务运行过程对***性能的不良影响，从而提升***性能。

Description

一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法及***
技术领域
本发明涉及NUMA技术领域，特别涉及一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法及***。
背景技术
当前，NUMA架构(NUMA，即Non-uniform Memory Architecture)中存在多个内存节点，每个内存节点以及对应的多核***构成一个内存区域，并且在每个内存区域上设有独立且私有的内存控制器，能够为线程访问本地内存节点时，在访问时间上为用户带来更优的体验。
为了对NUMA架构下的任务行为以及相应的资源竞争行为进行研究分析，以便提升***性能，可以通过构建沙箱环境，然后在沙箱环境中进行测试，基于上述测试结果可以清楚地了解与任务行为相关的信息。在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，沙箱环境中运行的任务可能会引发***性能的降低，这时候有必要针对相应任务展开特定处理，以提升***性能。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法及***，能够减少任务运行过程对***性能的不良影响，从而提升***性能。其具体方案如下：
一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，包括：
在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对所述沙箱环境中运行的任务进行实时监视；
若监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；
从预先创建的资源调度策略库中确定出与所述目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；
根据所述目标调度策略，进行相应的资源调度。
可选的，所述若监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息的过程，包括：
若监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务；
若所述多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
可选的，所述资源调度策略库的创建过程，包括：
采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；
确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；
将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到所述资源调度策略库。
可选的，所述确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略的过程，包括：
为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从所述多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
可选的，所述判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务的过程，包括：
根据所述资源调度策略库中记录的信息，判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务。
本发明还相应公开了一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，包括：
策略库创建模块，用于创建资源调度策略库；
任务监视模块，用于在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对所述沙箱环境中运行的任务进行实时监视；
信息提取模块，用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；
策略确定模块，用于从所述资源调度策略库中确定出与所述目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；
资源调度模块，用于根据所述目标调度策略，进行相应的资源调度。
可选的，所述信息提取模块，包括：
判断子模块，用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务；
提取子模块，用于当所述多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
可选的，所述策略库创建模块，包括：
信息采集单元，用于采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；
策略确定单元，用于确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；
信息记录单元，用于将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到所述资源调度策略库。
可选的，述策略确定单元，具体用于为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从所述多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
可选的，所述判断子模块，具体用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则根据所述资源调度策略库中记录的信息，判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务。
本发明中，NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，包括：在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视；若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；从预先创建的资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；根据目标调度策略，进行相应的资源调度。
可见，本发明在沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视，若监视到存在需要进行资源调度的任务，则会提取相应的任务信息，然后从资源调度策略库中筛选出与上述任务信息对应的资源调度策略，接着根据该资源调度策略展开相应的资源调度处理，由此可以有效降低沙箱环境中任务运行过程对***性能的不良影响，从而提升***性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法流程图；
图2为本发明实施例公开的一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，沙箱环境中运行的任务可能会引发***性能的降低，这时候有必要针对相应任务展开特定处理，以提升***性能。据此，本发明实施例公开了一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，参见图1所示，该方法包括：
步骤S101：在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视。
可以理解的是，本实施例中的沙箱环境是一种可允许进程任务在其中运行的虚拟***环境，其中，本实施例中，在上述沙箱环境中运行的进程任务可以是实际生产环境中的真实任务，也可以是利用历史任务信息合成的虚拟任务。
步骤S102：若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息。
本实施例中，在沙箱环境中运行并且需要进行资源调度的任务可以是单个任务，这种情况下通常是因为单个任务在实际运行过程中需要占用大量的资源导致的，如占用大量的CPU资源和/或内存资源和/或磁盘资源和/或IO资源(IO，即Input/Output)等，通过监视沙箱环境中某个任务在运行过程中所占用的任一类或几类资源的比例，可以推断出该任务是否为当前需要进行资源调度的任务。当然，在沙箱环境中运行并且需要进行资源调度的任务也可以是包括多个任务的一组任务，这种情况下通常是因为这组任务中的不同任务在同时运行时容易出现相互干扰导致的，如A任务和B任务在同时运行的过程中都试图争夺CPU资源，此时有必要对CPU资源进行调度，又比如，C任务、D任务和E任务在同时运行的过程中都试图争夺内存资源和IO资源，此时有必要对内存资源和IO资源进行调度。
其次，在监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务的情况下，将会提取相应的任务信息，从而得到上述目标任务信息。本实施例中，上述任务信息是指能够反映出任务自身特征的信息，相当于任务的“指纹信息”。
步骤S103：从预先创建的资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略。
可以理解的是，本实施例中，上述资源调度策略库是一种对任务信息以及相应的资源调度策略进行保存的数据库，利用上述目标任务信息，可以从上述资源调度策略库中查询出相应的资源调度策略。
本实施例中，资源调度策略具体可以包括但不限于需要进行调度的资源类型和/或资源调整幅度和/或资源调度时间和/或资源调度方式。
在一种具体实施方式中，上述资源调度策略库的创建过程，具体可以包括：采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到资源调度策略库。
例如，历史上若A任务和B任务同时运行时，会引发相互干扰事件，则在确定出与A任务和B任务之间相互干扰事件对应的资源调度策略之后，便可将A任务和B任务对应的任务信息以及上述确定出的资源调度策略保存至上述资源调度策略库。
在另一种具体实施方式中，上述资源调度策略库的创建过程，具体可以包括：采集历史上在运行过程中所占用的任意一类或几类资源的比例超过相应比例阈值的任务对应的任务信息，并确定与该任务对应的资源调度策略，然后将该任务的任务信息以及相应的资源调度策略保存至预设数据库中，从而得到上述资源调度策略库。
当然，本实施例也可以结合上述两种具体实施方式中的策略库创建方法来创建得到上述资源调度策略库。
另外，需要说明的是，在上述资源调度策略库中，对于同一种任务信息，可以存在一种或多种资源调度策略与其对应。
步骤S104：根据目标调度策略，进行相应的资源调度。
由上可知，在本实施例的沙箱环境中，引起需要进行资源调度的任务可以是单个任务，也可以是存在相互干扰的多个不同任务。
具体的，在上述步骤S102中，若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息的过程，可以包括：若监视到沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断多个任务中是否存在相互干扰的任务；若多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
可以理解的是，本实施例可以通过确定是否发生资源争夺事件来确定同时运行的多个任务中是否存在相互干扰的任务，也即，如果某类资源被激烈争夺，则可以判定当前同时运行的多个任务中存在相互干扰的任务。另外，考虑到上述资源调度策略库所记录的信息中可以包括因互相干扰而导致需进行资源调度的任务的任务信息以及相应的资源调度策略，所以本实施例也可以利用上述资源调度策略库中的记录的信息来确定是否存在相互干扰的任务。也即，本实施例中，上述判断多个任务中是否存在相互干扰的任务的过程，具体可以包括：根据资源调度策略库中记录的信息，判断多个任务中是否存在相互干扰的任务。例如，若当前同时运行的任务中包含A任务和B任务，如果上述资源调度策略库中已经事先记录了A任务和B任务所对应的任务信息以及相应的资源调度策略，则根据该资源调度策略库可以直接判定当前正在运行的A任务和B任务之间存在相互干扰。
进一步的，上述确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略的过程，具体可以包括：为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
本实施例在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视；若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；从预先创建的资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；根据目标调度策略，进行相应的资源调度。
可见，本发明实施例在沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视，若监视到存在需要进行资源调度的任务，则会提取相应的任务信息，然后从资源调度策略库中筛选出与上述任务信息对应的资源调度策略，接着根据该资源调度策略展开相应的资源调度处理，由此可以有效降低沙箱环境中任务运行过程对***性能的不良影响，从而提升***性能。
与上一实施例对应的，本发明实施例公开了一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，参见图2所示，该***包括：
策略库创建模块101，用于创建资源调度策略库；
任务监视模块102，用于在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视；
信息提取模块103，用于当任务监视模块102监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；
策略确定模块104，用于从资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；
资源调度模块105，用于根据目标调度策略，进行相应的资源调度。
可以理解的是，本实施例中的沙箱环境是一种可允许进程任务在其中运行的虚拟***环境，其中，本实施例中，在上述沙箱环境中运行的进程任务可以是实际生产环境中的真实任务，也可以是利用历史任务信息合成的虚拟任务。
本实施例中，在沙箱环境中运行并且需要进行资源调度的任务可以是单个任务，这种情况下通常是因为单个任务在实际运行过程中需要占用大量的资源导致的，如占用大量的CPU资源和/或内存资源和/或磁盘资源和/或IO资源等，通过监视沙箱环境中某个任务在运行过程中所占用的任一类或几类资源的比例，可以推断出该任务是否为当前需要进行资源调度的任务。当然，在沙箱环境中运行并且需要进行资源调度的任务也可以是包括多个任务的一组任务，这种情况下通常是因为这组任务中的不同任务在同时运行时容易出现相互干扰导致的，如A任务和B任务在同时运行的过程中都试图争夺CPU资源，此时有必要对CPU资源进行调度，又比如，C任务、D任务和E任务在同时运行的过程中都试图争夺内存资源和IO资源，此时有必要对内存资源和IO资源进行调度。
其次，在监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务的情况下，将会提取相应的任务信息，从而得到上述目标任务信息。本实施例中，上述任务信息是指能够反映出任务自身特征的信息，相当于任务的“指纹信息”。
可以理解的是，本实施例中，上述资源调度策略库是一种对任务信息以及相应的资源调度策略进行保存的数据库，利用上述目标任务信息，可以从上述资源调度策略库中查询出相应的资源调度策略。
本实施例中，资源调度策略具体可以包括但不限于需要进行调度的资源类型和/或资源调整幅度和/或资源调度时间和/或资源调度方式。
具体的，上述信息提取模块103，可以包括判断子模块以及提取子模块；其中，
判断子模块，用于当任务监视模块监视到沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断多个任务中是否存在相互干扰的任务；
提取子模块，用于当多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
在一种具体实施方式中，上述策略库创建模块101，具体可以包括信息采集单元、策略确定单元和信息记录单元；其中，
信息采集单元，用于采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；
策略确定单元，用于确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；
信息记录单元，用于将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到资源调度策略库。
其中，上述策略确定单元，具体可以用于为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
在另一种具体实施方式中，上述策略库创建模块101，具体可以用于采集历史上在运行过程中所占用的任意一类或几类资源的比例超过相应比例阈值的任务对应的任务信息，并确定与该任务对应的资源调度策略，然后将该任务的任务信息以及相应的资源调度策略保存至预设数据库中，从而得到上述资源调度策略库。
当然，上述策略库创建模块101也可以结合上述两种具体实施方式中的策略库创建方法来创建得到上述资源调度策略库。
另外，需要说明的是，在上述资源调度策略库中，对于同一种任务信息，可以存在一种或多种资源调度策略与其对应。
本实施例中，上述判断子模块，具体可以通过确定是否发生资源争夺事件来确定同时运行的多个任务中是否存在相互干扰的任务，也即，如果某类资源被激烈争夺，则可以判定当前同时运行的多个任务中存在相互干扰的任务。另外，考虑到上述资源调度策略库所记录的信息中可以包括因互相干扰而导致需进行资源调度的任务的任务信息以及相应的资源调度策略，所以上述判断子模块，具体也可以用于当任务监视模块监视到沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则根据资源调度策略库中记录的信息，判断多个任务中是否存在相互干扰的任务。例如，若当前同时运行的任务中包含A任务和B任务，如果上述资源调度策略库中已经事先记录了A任务和B任务所对应的任务信息以及相应的资源调度策略，则根据该资源调度策略库可以直接判定当前正在运行的A任务和B任务之间存在相互干扰。
在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视；若监视到沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；从预先创建的资源调度策略库中确定出与目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；根据目标调度策略，进行相应的资源调度。
可见，本发明实施例在沙箱环境进行测试的过程中，对沙箱环境中运行的任务进行实时监视，若监视到存在需要进行资源调度的任务，则会提取相应的任务信息，然后从资源调度策略库中筛选出与上述任务信息对应的资源调度策略，接着根据该资源调度策略展开相应的资源调度处理，由此可以有效降低沙箱环境中任务运行过程对***性能的不良影响，从而提升***性能。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，其特征在于，包括：
在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对所述沙箱环境中运行的任务进行实时监视；
若监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；
从预先创建的资源调度策略库中确定出与所述目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；
根据所述目标调度策略，进行相应的资源调度。
2.根据权利要求1所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，其特征在于，所述若监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息的过程，包括：
若监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务；
若所述多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
3.根据权利要求2所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，其特征在于，所述资源调度策略库的创建过程，包括：
采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；
确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；
将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到所述资源调度策略库。
4.根据权利要求3所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，其特征在于，所述确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略的过程，包括：
为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从所述多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
5.根据权利要求2至4任一项所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理方法，其特征在于，所述判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务的过程，包括：
根据所述资源调度策略库中记录的信息，判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务。
6.一种NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，其特征在于，包括：
策略库创建模块，用于创建资源调度策略库；
任务监视模块，用于在NUMA架构的沙箱环境进行测试的过程中，对所述沙箱环境中运行的任务进行实时监视；
信息提取模块，用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在需要进行资源调度的任务，则提取相应的任务信息，得到目标任务信息；
策略确定模块，用于从所述资源调度策略库中确定出与所述目标任务信息对应的资源调度策略，得到目标调度策略；
资源调度模块，用于根据所述目标调度策略，进行相应的资源调度。
7.根据权利要求6所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，其特征在于，所述信息提取模块，包括：
判断子模块，用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务；
提取子模块，用于当所述多个任务中存在相互干扰的任务，则提取相互干扰的任务对应的任务信息，得到目标任务信息。
8.根据权利要求7所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，其特征在于，所述策略库创建模块，包括：
信息采集单元，用于采集历史上在同时运行过程中产生相互干扰事件的任务对应的任务信息；
策略确定单元，用于确定与每个相互干扰事件对应的资源调度策略；
信息记录单元，用于将每个相互干扰事件对应的任务信息以及最优的资源调度策略记录至预设数据库，得到所述资源调度策略库。
9.根据权利要求8所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，其特征在于，
所述策略确定单元，具体用于为每个相互干扰事件确定多个潜在调度策略，然后从所述多个潜在调度策略中筛选出性能优化最明显的一个潜在调度策略作为该相互干扰事件所对应的资源调度策略。
10.根据权利要求7至9任一项所述的NUMA架构下的沙箱环境任务处理***，其特征在于，
所述判断子模块，具体用于当所述任务监视模块监视到所述沙箱环境中存在多个任务均处于运行状态，则根据所述资源调度策略库中记录的信息，判断所述多个任务中是否存在相互干扰的任务。
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