在当今的计算领域，随着集群规模的扩大和对快速响应变化需求的期望，传统的单体集群调度架构面临着诸多挑战。这些挑战限制了新功能的部署速度，降低了效率和资源利用率，最终可能制约集群的进一步发展。为应对这些问题，谷歌提出了一种新颖的调度架构：Omega。该架构利用并行性、共享状态和无锁的乐观并发控制，旨在提高调度的灵活性和可扩展性。 调度器简介 最早的调度器是单机系统里的批处理调度器，通过对计算机资源的分时复用来增加资源的利用率。 调度器是指在大规模计算集群中负责将作业（jobs）分配到机器上，这个过程称为调度（scheduling）。文章指出，随着集群规模的增长和工作负载的多样化，调度问题变得更加复杂。调度器需要考虑不同的需求和策略，例如资源利用率、用户指定的放置约束、快速决策制定以及公平性和业务重要性等。 单机调度器的演变，可以总结出调度器设计的三个基本需求： 资源的有效利用 信号的实时响应 调度策略的灵活配置 这三个需求，某些场景下会相互掣肘，很难同时满足。 相比单机系统，在分布式系统中，还存在以下的一些困难： 集群资源状态同步：单机系统里，利用共享内存和锁机制可以很好的实现资源状态同步，保证任务的并发运行。但是在分布式系统中，网络通讯的不可靠性，使得在所有机器上达成状态的一致性非常困难。我们甚至不能保证所有机器上基准时钟的一致性。 容错性问题：单机系统里，任务规模、资源规模有限，出错的概率和成本比较低，但是分布式系统集群规模可能非常大，任务之间的依赖关系更加复杂，出错的概率大大增加，出现错误以后，恢复的成本也很高。调度器层面，对于错误的识别和恢复能力要足够快速准确。 可扩展性：分布式系统里，任务的类型远比单机系统下要多，不同任务的调度需求是不同的，一套调度器很难适应所有情况，同时待调度的资源规模不断扩大，可能存在上千、上万个节点；一方面要应对资源的不稳定，一万个节点，每天故障一个是很正常的概率，另一方面，要处理多元的调度需求，对调度器的可扩展性提出了很高的需求。 谷歌的论文《Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters 》里把分布式系统的调度器分为了三种类型，这里简单介绍下。 单体调度器 (monolithic scheduler) 单体调度器（Monolithic Scheduler） 是一种集中式的调度架构，广泛应用于大规模计算集群中。它使用单一的、集中式的调度算法来处理所有作业，通常在高性能计算（HPC）环境中较为常见。以下是单体调度器的详细介绍： 核心思想 单体调度器的核心思想是： 集中式调度：所有调度决策由一个中央调度器完成，调度器负责管理整个集群的资源，并将任务分配到合适的机器上。 单一调度算法：调度器使用单一的调度算法来处理所有类型的作业，无论是批处理作业还是服务作业。 架构设计 单体调度器的架构设计相对简单，主要包括以下组件： 中央调度器：负责整个集群的资源管理和任务调度。调度器维护集群的全局状态，并根据调度算法做出调度决策。 作业队列：所有作业请求首先进入作业队列，调度器按照一定的优先级顺序从队列中取出作业并进行调度。 资源管理器：调度器负责管理集群中的所有资源（如CPU、内存、存储等），并根据作业的需求分配资源。 工作流程 单体调度器的工作流程如下： 作业提交：用户提交作业到调度器，作业进入作业队列。 调度决策：调度器从作业队列中取出作业，并根据调度算法和集群的当前状态做出调度决策。 资源分配：调度器将作业分配到合适的机器上，并分配所需的资源。 任务执行：作业在分配的机器上执行，调度器监控任务的执行状态。 资源释放：任务完成后，调度器释放资源，并将资源重新分配给其他作业。 优点 单体调度器具有以下优点：