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分布式調(diào)度架構(gòu)之單體調(diào)度

開發(fā) 架構(gòu)
單體調(diào)度指的是在一個集群中只有一個節(jié)點運行調(diào)度進程。這個調(diào)度進程負(fù)責(zé)整個集群的資源管理和任務(wù)調(diào)度,擁有全局的資源視圖和全局的任務(wù)信息。

在分布式計算環(huán)境中,如何有效地管理和調(diào)度資源至關(guān)重要。單體調(diào)度作為一種經(jīng)典的調(diào)度模式,在某些場景下仍然發(fā)揮著重要作用。本文檔旨在深入探討分布式領(lǐng)域中的單體調(diào)度,重點介紹其概念、設(shè)計、特點以及面臨的挑戰(zhàn)。

1. 什么是單體調(diào)度?

單體調(diào)度指的是在一個集群中只有一個節(jié)點運行調(diào)度進程。這個調(diào)度進程負(fù)責(zé)整個集群的資源管理和任務(wù)調(diào)度,擁有全局的資源視圖和全局的任務(wù)信息。

1.1 單體調(diào)度的特點

  • 全局視圖: 調(diào)度器擁有整個集群的資源信息,可以做出更優(yōu)的調(diào)度決策。
  • 集中控制: 調(diào)度邏輯集中在一個節(jié)點,易于實現(xiàn)和維護。
  • 簡單性: 相比分布式調(diào)度,單體調(diào)度的架構(gòu)更簡單。

1.2 單體調(diào)度的適用場景

單體調(diào)度適合作為批處理任務(wù)和吞吐量較大、運行時間較長的任務(wù)的調(diào)度器。例如,Hadoop YARN 中的 ResourceManager 就是一個典型的單體調(diào)度器。

2. 單體調(diào)度設(shè)計

2.1 單體調(diào)度設(shè)計

單體調(diào)度器模塊通常包括以下幾個核心部分:

  • 資源狀態(tài) (Resource State) 模塊: 記錄集群中所有節(jié)點的資源信息,例如 CPU、內(nèi)存、存儲等。
  • 任務(wù)調(diào)度 (Task Scheduling) 模塊: 負(fù)責(zé)將任務(wù)分配到合適的節(jié)點上執(zhí)行。

每個節(jié)點都有本地的資源管理模塊 "Resource Manager",負(fù)責(zé)管理本節(jié)點的資源。

2.2 調(diào)度的初衷

調(diào)度的初衷是為了作業(yè)或任務(wù)尋找合適的計算資源,以提高資源利用率和系統(tǒng)性能。

2.3 作業(yè)和任務(wù)的定義及關(guān)系

  • 作業(yè) (Job): 一個完整的計算任務(wù),可能包含多個子任務(wù)。
  • 任務(wù) (Task): 作業(yè)的組成部分,是最小的執(zhí)行單元。

作業(yè)被分解成多個任務(wù),然后由調(diào)度器將這些任務(wù)分配到不同的節(jié)點上執(zhí)行。

2.4 調(diào)度器的核心部分和調(diào)度算法

調(diào)度器的核心部分是調(diào)度算法,它決定了如何將任務(wù)分配到節(jié)點上。常見的調(diào)度算法包括:

  • 先進先出 (FIFO): 按照任務(wù)到達(dá)的順序進行調(diào)度。
  • 最短作業(yè)優(yōu)先 (SJF): 優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行時間最短的任務(wù)。
  • 優(yōu)先級調(diào)度: 根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級進行調(diào)度。
  • 資源搶占: 允許高優(yōu)先級任務(wù)搶占低優(yōu)先級任務(wù)的資源。
  • 基于資源需求的調(diào)度: 考慮任務(wù)的資源需求,將其分配到滿足需求的節(jié)點上。

3. Borg 調(diào)度設(shè)計

Borg 是 Google 內(nèi)部使用的集群管理系統(tǒng),它也采用了單體調(diào)度架構(gòu)。Borg 調(diào)度設(shè)計的一些關(guān)鍵特點包括:

  • 全局調(diào)度器 (Master): 負(fù)責(zé)整個集群的資源管理和任務(wù)調(diào)度。
  • 資源抽象: Borg 將資源抽象成統(tǒng)一的資源模型,方便管理和調(diào)度。
  • 優(yōu)先級和配額: Borg 支持優(yōu)先級和配額管理,以保證重要任務(wù)的執(zhí)行。
  • 健康檢查和故障處理: Borg 可以自動檢測節(jié)點和任務(wù)的健康狀態(tài),并進行故障處理。

圖片圖片

4. 知識擴展:多個集群/數(shù)據(jù)中心如何實現(xiàn)單體調(diào)度?

4.1 集群聯(lián)邦的概念

當(dāng)需要管理多個集群或數(shù)據(jù)中心時,可以采用集群聯(lián)邦 (Cluster Federation) 的概念。集群聯(lián)邦將多個集群聯(lián)合起來工作,增加一個控制中心,由它提供統(tǒng)一的對外接口。

4.2 集群聯(lián)邦的實現(xiàn)方式

一種常見的實現(xiàn)方式是使用一個全局調(diào)度器來管理多個集群。全局調(diào)度器可以根據(jù)各個集群的資源狀況和任務(wù)需求,將任務(wù)分配到合適的集群上執(zhí)行。

5. 單體調(diào)度的特征

  • 集中式管理: 資源管理和任務(wù)調(diào)度集中在一個節(jié)點。
  • 全局優(yōu)化: 可以實現(xiàn)全局的資源優(yōu)化和調(diào)度策略。
  • 易于實現(xiàn): 相比分布式調(diào)度,單體調(diào)度的實現(xiàn)更簡單。

6. 總結(jié)

單體調(diào)度結(jié)構(gòu)具有一定的靈活性和策略的可擴展性,但在處理大規(guī)模集群和高并發(fā)任務(wù)時可能會遇到性能瓶頸。

7. 單體調(diào)度存在的問題和解決方案

  • 單點故障: 單體調(diào)度器故障會導(dǎo)致整個集群的調(diào)度癱瘓。

解決方案: 使用主備模式,當(dāng)主調(diào)度器故障時,備調(diào)度器可以接管。

  • 性能瓶頸: 單個調(diào)度器可能無法處理大規(guī)模集群的調(diào)度請求。

解決方案: 采用分層調(diào)度或分布式調(diào)度。

  • 可擴展性限制: 單體調(diào)度器的資源處理能力有限,難以支持大規(guī)模集群的擴展。

解決方案: 考慮混合使用單體調(diào)度和分布式調(diào)度,或者采用更先進的調(diào)度架構(gòu)。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 二進制跳動
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