build(deps-dev): apply updates
[poolifier.git] / docs / worker-choice-strategies.md
index 147a500e44bd4beb02a5c79637d23c71b7fc3261..36d6cf70f6493b8f7fa7ad742dffa185b2bd190d 100644 (file)
@@ -7,31 +7,31 @@ All duration or timestamp are expressed in milliseconds.
 - [Strategies](#strategies)
   - [Fair share](#fair-share)
   - [Weighted round robin](#weighted-round-robin)
-  - [Interleaved weighted round robin](#interleaved-weighted-round-robin)
+  - [Interleaved weighted round robin (experimental)](#interleaved-weighted-round-robin-experimental)
 - [Statistics](#statistics)
-  - [Median](#median)
+  - [Simple moving median](#simple-moving-median)
 
 ## Strategies
 
 ### Fair share
 
-Its goal is to distribute the load evenly across all workers. To achieve this, the strategy keeps track of the average task execution time for each worker and assigns the next task to the worker with the lowest task end prediction time: `task_end_prediction = max(current_time, task_end_prediction) + average_task_execution_time`.  
-By default, the strategy uses the average task execution time for each worker but it can be configured to use the average task event loop utilization (ELU) active time instead.
+Its goal is to distribute the load evenly across all workers. To achieve this, the strategy keeps track of the simple moving average task execution time for each worker and assigns the next task to the worker with the lowest task end prediction time: `task_end_prediction = max(current_time, task_end_prediction) + simple_moving_average_task_execution_time`.  
+By default, the strategy uses the simple moving average task execution time for each worker but it can be configured to use the simple moving average task event loop utilization (ELU) active time instead.
 
 ### Weighted round robin
 
-The worker weights are maximum tasks execution time, once the worker has reached its maximum tasks execution time, the next task is assigned to the next worker. The worker default weights are the same for all workers and is computed given the CPU cores speed and theirs numbers.
+The worker weights are maximum tasks execution time. Once the worker has reached its maximum tasks execution time, the next task is assigned to the next worker. The default worker weight is the same for each and computed given the CPU cores speed and theirs numbers.
 
-### Interleaved weighted round robin
+### Interleaved weighted round robin (experimental)
 
-The worker weights are maximum tasks execution time. The rounds are the deduplicated worker weights.  
-During a round, if worker weight is inferior to the current round, the next task is assigned to the next worker. Once all workers have been assigned a task, the next round starts.  
-The worker default weights are the same for all workers and is computed given the CPU cores speed and theirs numbers. So the default rounds consists of a unique worker weight.
+The worker weights are maximum tasks execution time. The rounds are the deduplicated worker weights in ascending order.  
+During a round, if the worker weight is superior or equal to the current round weight and its tasks execution time is inferior to the current round weight, the task is assigned to the worker. Once all workers weight have been tested, the next round starts.  
+The default worker weights is the same for each and computed given the CPU cores speed and theirs numbers. So the default 'rounds' consists of a unique worker weight.
 
 ## Statistics
 
 Worker choice strategies enable only the statistics that are needed to choose the next worker to avoid unnecessary overhead.
 
-### Median
+### Simple moving median
 
-Strategies using the average task execution time for each worker can use the median instead. Median is more robust to outliers and can be used to avoid assigning tasks to workers that are currently overloaded. Median usage introduces a small overhead: measurement history must be kept for each worker and the median must be recomputed each time a task has finished.
+Strategies using the simple moving average task execution time for each worker can use the simple moving median instead. Simple moving median is more robust to outliers and can be used to avoid assigning tasks to workers that are currently overloaded.