Kopfkino

distcc rocks

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So, Langeweile bringt mich manchmal um. Daher habe ich mal wieder ’ne Runde mit distcc gespielt. In der Vergangenheit habe ich damit schon mal gearbeitet.

Was ist distcc? Nun ja, wie der Name schon sagt. distributed cc quasi.

Kleines Beispiel.
Am Anfang meiner distcc Spielereien habe ich folgende Messungen gemacht.
Ich habe mir ein IBM JS20 Blade genommen mit je 2x 2.2GHz. Schon mal nicht schlecht.
Darauf habe ich einen SLES9 SP3 Kernel mit einem einfachen „make“ gebaut.
Dauert so um die 20 Minuten. 🙁

Dann mit einem „make -j5“
#-:> time make -j 5
real 13m54.965s
user 24m25.685s
sys 2m48.365s

Schon besser.

Dann auf einer JS21 (mit 2x 2.5GHz Dualcore)
#-:> time make -j 8
real 6m0.829s
user 19m43.434s
sys 2m37.353s

Passt schon. Aber eigentlich immer noch zu lange.
Und da ich ja einen Schwung Blades zur VerfĂƒÂŒgung habe, musste distcc zum Einsatz fĂƒÂŒr eine compile farm kommen.

Mit 12 Blades bin ich dann so bei 3.40 Minuten rausgekommen.
Das Problem war, dass ich ein Blade als Verteiler genommen habe. Und das Teil hatte irgendwann arge Probleme und es skalierte gar nicht mehr.

Nun eine neue Situation. Ich habe noch ’ne tolle p510 stehen. Ganz ordentliches Geschoss. 8GB RAM und 2 pyhiskalische Prozessoren. Linux sieht dann also insgesamt 8 CPUs. Cool.

Der erste Schuss mit 13 Blades (aber alles verschiedene Sorten. JS20 und JS21 und Dual/non-Dual)
real 2m23.378s
user 5m46.367s
sys 2m7.362s

Ich glaube, da geht noch mehr 🙂

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