【分布式系统遨游】分布式资源调度

今天我们来讨论分布式资源调度。

为什么需要资源调度

从计算机演化说起

我们知道，计算机的出现很大程度上是为了分担人类的工作的。所以，整个计算机体系架构的演化的过程，都离不开对任务与资源这两个因素的考虑。如何利用最少的资源，运行最多的任务，且耗时最短，这是一直以来伴随我们以及科学家的难题。对于单机系统来说，从最早的单道程序设计技术、到多道程序设计技术、到现在的多核并行架构，解决方案正在逐步进化，也就是我们最直观的感受：计算机处理任务变快了。

从操作系统进程调度到分布式资源调度

我们可以类比一下操作系统的概念。相比于分布式资源调度，操作系统其实就是一种微观上的资源调度。我们把任务与任务相关的一系列上下文（包括程序代码与数据），统统抽象为进程。进程就是任务。在单核CPU架构下，由于只有一个CPU核，所以我们只能同时对一个任务进行处理。
但是，我们的任务数量不只会有1个，而是会远远超出CPU的数量，即“僧多粥少”的局面，所以，操作系统的进程调度算法出现了，比如时间片轮转调度算法，即一段时间内，CPU快速在多个任务之间快速切换、交替执行，故对每个任务内部来说，好像自己在独占CPU一样，这就是所谓的并发。除此之外，还有高优先级、高响应比、多级反馈队列调度等等任务调度算法，都在力图在单核CPU基础上解决这个问题。但是，我们一定不会满足，为了追求更高程度的并发，即在同一时刻允许多个任务同时运行。所以，多核CPU就这样诞生了，即实现了所谓的并行。那么同理，分布式系统也同样需要这种资源与任务的调度机制，来协调资源与任务之间的关系。
分布式系统存在的意义之一，就是解决单体架构执行任务时的性能瓶颈，所以，我们找来了一堆机器，来分担原来一台机器上的计算任务。但是，资源是多了，但是我们要如何利用呢？这里面就涉及到资源如何公平公正的分给每一个计算任务，让整个集群合理的利用硬件资源，短时、高效、公平的完成一系列的计算任务，而不至于某个任务被饿死或者撑死。所以，需要一个宏观上的“操作系统”，来合理的将无穷多个计算任务，分配到m个集群节点的计算资源上去执行。这，就是为什么需要分布式资源调度机制。

单体调度

对于操作系统进程调度来说，资源只有一份，那就是当前操作系统所在的计算机硬件资源；而任务有很多，资源：任务 = 1:N的关系，操作系统在进行任务调度之前，只需要收集它所在的计算机的硬件资源即可。而对于一个分布式系统中的集群，计算资源分布在多个节点上，任务还是有很多，他们之间是M:N的关系。所以，分布式系统的工作稍微复杂些，它需要收集所有节点上的资源信息而非仅仅一个节点，然后对所有收集来的资源信息做一个统筹规划。

什么是单体调度

如果让我们自己设计一个调度系统，我们自然会想到之前讲过的“分布式经典架构”中的集中式架构，由一个节点全权负责资源分配与任务调度。这，其实就是单体调度。单体调度模块称为“Scheduler”或“单体调度器”。所有的资源请求和任务调度都通过这个中心节点来进行。集中式调度器的常见模型，如下图所示。：

我们看到，master节点会收集每个节点的节点状态并交给master中的cluster state模块。这个节点状态就是指集群的计算资源的分布情况，而这个cluster state模块一般是一种内存数据库。然后，橙色方框Scheduling logic会到cluster state中查询集群资源的分布情况，然后根据分布情况执行自己的调度逻辑，进而将任务分配到各个节点上去执行。
我们可以看到，单体调度器拥有全局资源视图和全局任务，可以很容易地实现对任务的约束并实施全局性的调度策略。目前很多集群管理系统采用了单体调度设计，比如Google Borg、Kubernetes等。Kubernetes的架构经过我们之前的学习，相信你已经很熟悉了，下面我们来介绍Borg的调度架构，由于Kubernetes吸收了许多Borg的先进理念，说不定你会在Kubernetes的架构中看到许多Borg的影子。下面我们来以Borg为例，介绍一下它的单体调度实现。

单体调度的典型实现 — Borg

Borg是谷歌内部的大规模集群管理系统。有了之前的理论基础，我们直接上Borg的架构图：

我们看到，Borg主要由BorgMaster与Borglet构成。BorgMaster是整个集群的大脑，Borglet代表集群中的节点在这里，我们主要关注BorgMaster中的调度器Scheduler组件，它负责任务的调度，当用户提交一个作业给 BorgMaster 后，BorgMaster 会把该作业保存起来，并将这个作业的所有任务加入等待队列中。调度器异步地扫描等待队列，将任务分配到满足作业约束、且有足够资源的计算节点上。那么，Borg调度器是如何快速找到满足任务资源需求的那个机器呢？这个算法主要分为两个阶段：

• 可行性检查，把不满足资源需求的机器过滤（Borglet）
• 评分，从可行的机器中选择一个合适的机器（Borglet）

可行性检查

首先看可行性检查阶段，这个很好理解。假如当前任务需要8G内存的资源，而某个机器的内存总数低于8G，那么这台机器则会被无情的过滤掉。

评分

接下来就会进入到评分阶段，既然现在的所有机器已经符合要求了，是不是我们随便找一台机器把任务分了就完事了呢？其实不是。我们可以想想，大概有如下两种方案：

• 将任务尽可能平均的分配到各台机器上。
• 优先把任务都塞到某一台机器上，直到这一台塞不下了，再塞第二台机器，以此类推；
  第一种方案被称为“最差匹配算法“，第二种方案被称为”最佳匹配算法“。我们分析一下这两种方案的优缺点：

最差匹配算法

• 优点：由于各台机器上负载较均衡，所以不会造成机器长时间高负载运行，比较适合小型任务较多的场景
• 缺点：它会导致每个机器都有少量的无法使用的剩余资源，会存在较多碎片

最佳匹配算法

• 优点：由于任务会优先塞满第一台机器，那么其余大部分机器都是没有任务的，所以对需要资源多的大型任务的执行非常友好，适合大型任务较多的场景
• 缺点：不利于有突发负载的应用，而且对申请少量 CPU 的批处理作业也不友好，因为这些作业申请少量 CPU 本来就是为了更快速地被调度执行，并可以使用碎片资源。还有一个问题，这种策略有点类似“把所有鸡蛋放到一个篮子里面”，当这台服务器故障后，运行在这台服务器上的作业都会故障，对业务造成较大的影响

单体调度的优缺点

优点

• 单体调度器有所有节点的资源信息，而且任务也由单体调度器来分发，所以它拥有全局的视野，对整体资源的把控较为准确
• 单体调度系统的状态同步比较容易且稳定，这是因为资源使用和任务执行的状态被统一管理，降低了状态同步和并发控制的难度。

缺点

• 单体调度器承担任务过重，很容易达到单点瓶颈
• 调度算法只能全部内置在核心调度器当中，因此调度框架的灵活性和策略的可扩展性不高。
• 单体调度存在单点故障的可能性。

两层调度

在单体调度架构中，中央服务器的性能会限制调度的效率，这个很好理解，但为什么会限制支持的任务类型呢？
简单地说，这是因为不同的服务具有不同的特征，对调度框架和计算的要求都不一样。比如说，你的业务最开始时只有批处理任务，后来发展到同时还包括流式计算任务。这两种计算任务的资源与调度需求各不相同，所以我们的调度器需要适配每一种任务，为每一个类型的任务设计不同的资源分配与调度策略，所以单体调度框架会随着任务类型增加而变得越来越复杂，最终出现扩展瓶颈。
为了解决以上单体调度的问题，一种方法就是另起一层，分担中央服务器的任务，将任务调度与适配放到我们刚才说的具体的二层调度器中，一层调度器不再去适配每一种任务的资源与调度需求。也就是说，一层调度器只负责资源管理和分配，二层调度器负责任务与资源的匹配。这就是我们所的两层调度架构。
总结一下，在两层调度中，中央调度器从整体上收集节点资源信息，并进行资源的管理与分配，将资源分配到第二层调度器；再由第二层调度器负责将资源与具体的任务配对。所以，第二层调度可以有多个调度器，以支持不同的任务类型：

看到这里大家可能还是不明白一层调度器这个资源分配，到底是分配了什么。我们用一个例子来详细讲解一下：

两层调度的典型实现 — Mesos

Mesos也是一个大型分布式集群资源管理框架。既然是资源管理，所以Mesos只负责集群底层资源的管理和分配，并不涉及任务调度与管理等功能。所以，Mesos如果要实现类似Borg那样的资源与任务管理，还需要上层框架的配合。
Mesos本身实现的调度器为第一层调度，负责资源管理，然后将第二层任务调度，交给框架完成。所以，Mesos是一个典型的两层调度架构：

这里我们所说的二层调度的框架，是运行在Mesos上，是负责任务管理与调度的组件，比如 Hadoop、Spark等，每个框架有他们自己的任务调度器，用于调度并完成不同的任务，比如批处理任务、实时分析任务等。框架主要由调度器（Scheduler）和执行器（Executor）组成，调度器可以从 Master 节点获取集群节点的信息 ，执行器在Slave节点上执行任务。
在Mesos中，分配资源的过程叫做Resource Offer机制。Mesos Master主动将节点空闲资源，以类似发放Offer的方式发给每个框架，如果框架需要则使用，不需要则还回。也就是说，通过 Resource Offer 机制，第一层调度器将资源主动分配给第二层调度器，然后第二层调度进行具体的任务匹配，从而实现了任务调度与资源管理的分离。
总结一下，Mesos Master通过资源分配算法决定给各个Framework提供多少资源，而Framework则决定接受哪些资源，以及哪些任务使用这些资源运行。这样一来，一个两层调度架构就实现了。
但是两层调度的一个问题是，由于第二层调度只能获得部分资源视图，并没有单体调度掌控全局的能力。因此无法实现全局最优调度。为了解决这个问题，共享状态调度机制出现了。

共享状态调度

为了解决单体调度的扩展瓶颈问题，以及两层调度只能获得部分资源视图的问题，我们想，那么让两层调度器也能够看到所有节点的状态不就可以了，即我们要一个地方来存储所有节点的状态就OK了。这，就是共享状态调度。
共享状态调度结合了单体调度掌控全局的特点，以及两层调度职责分离的优势。通过将单体调度器分解为多个调度器，且每个调度器都有全局的资源状态信息，从而实现最优的任务调度，提供了更好的可扩展性。其架构如下：

共享状态调度的典型实现 — Omega

Omega是Google的第二代集群管理系统，Omega 在设计时参考了 Borg 的设计，吸收了Borg 的优点，并改进了其不足之处。
Omega中以Cell为单位来管理集群，它是一个集群中的节点集合。比如集群中有10个节点，那么我们可以把其中的2个节点称为一个Cell。在Omega中，由于需要共享每一个Cell的资源状态，那么需要一个共享存储空间，来共享每个Cell的状态。其架构图如下：

我们看到，为了提高性能、并且能更方便的查到共享的集群状态数据，每个Cell都会从中心的State Storage同步一份数据到每个Cell内部。这样一来，Omega 就有效地解决了两层调度中 Framework 只拥有局部资源，无法实现全局最优的问题。

总结

那么这几种资源调度方案字哪种场景下使用更好呢？

• 在小规模的集群应用场景，我们应该尽量采取单体调度模型。这是因为这种模型设计和使用都比较简单，调度器容易对整个系统的状态有全面的把握。
• 在规模较大的集群中，可以考虑使用双层调度器设计。 双层调度器调度策略的编写较为复杂，而且框架调度器并没有全局的资源视野，调度准确率较低。随着新一代共享状态调度器的发展，未来可能会慢慢退出舞台。
• 共享状态调度器因为集合了单体调度与两层调度的优点，以及适应多种任务调度需求、灵活性高、可扩展性强的特点，正渐渐变成主流。
  最后我们把讲过的三种调度方式做一个比较：
  

下期预告

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