The demand for high-speed networking applications has made Network Processors (NPs) and Central Computing Units (CPUs) increasingly parallel and complex, containing numerous on-chip processing cores. This parallelism can only be exploited fully by the underlying packet scheduler by efficiently utilizing all the available cores. Classically, packets have been directed towards the processing cores at flow granularity, making them susceptible to traffic locality. Ensuring a good load balance among the processors improves the application’s throughput and packet loss characteristics. Hence, packet-level schedulers dispatch flows to the processing core at a packet granularity to improve the load balance. However, packet-level scheduling combined with advanced parallelism introduces out-of-order departure of the processed packets. Simultaneously optimizing both the load balance and packet order is challenging. In this degree project, we micro-benchmark the DPDK’s (Dataplane Development Kit) event scheduler and identify many performance and scalability bottlenecks. We find the event scheduler consumes around 40% of the cycles on each participating core for event scheduling. Additionally, we find that DSW (Distributed Software Scheduler) cannot saturate all the workers with traffic because a single NIC (Network Interface Card) queue is polled for packets in our test setup. Then we propose Diffuser, an event scheduler for DPDK that combines the functional properties of both the flow and packet-level schedulers. The diffuser aims to achieve optimal load balance while minimizing out-of-order packet transmission. Diffuser uses stochastic flow assignments along with a load imbalance feedback mechanism to adaptively control the rate of flow migrations to optimize the scheduler’s load distribution. Diffuser reduces packet reordering by at least 65% with ten flows of 100 bytes at 25 MPPS (Million Packet Per Second) and at least 50% with one flow. While Diffuser improves the reordering performance, it slightly reduces throughput and increases latency due to flow migrations and reduced cache locality / Efterfrågan på höghastighets-nätverksapplikationer har gjort nätverkspro-cessorer (NP) och centrala beräkningsenheter (CPU:er) alltmer parallella, komplexa och innehållande många processorkärnor. Denna parallellitet kan endast utnyttjas fullt ut av den underliggande paketschemaläggaren genom att effektivt utnyttja alla tillgängliga kärnor. Vanligtvis har paketschemaläggaren skickat paket till olika kärnor baserat på flödesgranularitet, vilket medför trafik-lokalitet. En bra belastningsbalans mellan processorerna förbättrar applikationens genomströmning och minskar förlorade paket. Därför skickar schemaläggare på paketnivå istället flöden till kärnan med en paketgranularitet för att förbättra lastbalansen. Schemaläggning på paketnivå kombinerat med avancerad parallellism innebär dock att de behandlade paketen avgår i oordning. Att samtidigt optimera både lastbalans och paketordning är en utmaning. I detta examensprojekt utvärderar vi DPDKs (Dataplane Development Kit) händelseschemaläggare och hittar många flaskhalsar i prestanda och skalbarhet. Vi finner att händelseschemaläggaren konsume-rar cirka 40 % av cyklerna på varje kärna.Dessutom finner vi att DSW (Schemaläggare för distribuerad programvara) inte kan mätta alla arbetande kärnor med trafik eftersom en enda nätverkskorts-kö används i vår testmiljö. Vi introducerar också Diffuser, en händelse-schemaläggare för DPDK som kombinerar egenskaperna hos både flödes-och paketnivåschemaläggare. Diffuser ämnar att uppnå optimal lastbalans samtidigt som den minimerar paketöverföring i oordning. Den använder stokastiska flödestilldelningar tillsammans med en återkopplingsmekanism för lastobalans för att adaptivt kontrollera flödesmigreringar för att optimera lastfördelningen. Diffuser minskar omordning av paket med minst 65 % med tio flöden på 100 byte vid 25 MPPS (Miljoner paket per sekund) och minst 50 % med endast ett flöde. Även om Diffuser förbättrar omordningsprestandan, minskar den genomströmningen något och ökar latensen på grund av flödesmigreringar och minskad cache-lokalitet.