集群调度框架的架构演进之路
图一：不同调度架构，灰色框代表集群设备，圆圈代表任务，Si代表调度器。其中a是单体式调度器；b是二级调度；c是共享状态调度；d是分布式调度；e是混合式调度。许多集群架构，例如大量高性能计算（HPC），使用的是Borg调度器，它跟Hadoop调度器和Kubernetes调度器完全不同，是单体式调度。
单体式调度单一调度进程运行在一台物理机内（例如Hadoop
V1中JobTacker，Kubernetes中的kube-scheduler），将任务指派给集群内其它物理机。所有负载都服从于一个调度器，所有任务都通过这一个调度逻辑运行（参见图一a）。这种架构最简单格式唯一，在此基础上发展起了很多负载的调度器，例如Paragon和Quasar调度器，采用机器学习方法来避免不同负载之间资源竞争。今天集群都运行着不同类型的应用（与之相对应的是MapReduce早期作业场景），然而，采用单一调度器来处理这么复杂异构负载会很棘手，有几个原因：调度器必须区分对待长期运行服务作业和批量分析作业，这是合理的需求。因为不同应用有不同的需求，催生调度器内加入更多功能，增加业务逻辑和部署方式。调度器处理任务顺序变成一个问题：如果调度器不仔细设计，队列效果（例如线头阻塞head-of-line
blocking）和回滚会成为问题。 总之，这听起来像是给工程师带来噩梦，调度器维护者面对的没完没了的功能请求证实了这点。
二级调度
二级调度通过将资源调度和任务调度分离解决了这个问题，这使得任务调度逻辑不仅可以根据不同应用要求而进行裁剪，而且保留了在集群之间共享资源的可能性。尽管侧重点不同，Mesos和
YARN集群管理都使用了这种方法：Mesos中，资源是主动提供（offer）给应用层调度，而YARN则允许应用层调度请求（request）资源（，并且随后接受被分配资源）。图一b展示了这一概念，作业负责调度（S0-S2）跟资源管理器交互，资源管理器则给每个作业分配动态资源。这一方案赋予客户灵活调度作业策略的可能性。然而，通过二级调度解决问题也有问题：应用层调度将资源全局调度隐藏起来，也就是说，不再能看到全局性的可选资源配置。相反，只能看到资源管理器主动提供（offer，对应于Mesos）或者请求/分配（request/allocate，对应于YARN）给应用的资源。由此带来一些问题：重入优先权（也就是高优先权会将低优先权任务剔除）实现变的很困难。在基于offer模式，被运行中任务占用的资源对高一级调度器不可见；在基于request模式，底层资源管理器必须理解重入策略（跟应用相关）。调度器不能介入运行中业务，有可能减低资源使用效率（例如，“饥饿邻居”占据了IO带宽），因为调度器看不见他们。应用相关调度器更关注底层资源使用的不同情况，但是他们唯一选择资源的方法就是资源管理器提供的Offer/request接口，这个接口很容易变的很复杂。
共享状态架构
共享状态架构通过采用半分布式模式来解决这个问题，这种架构下集群状态多副本会被应用层次调度器独立更新，如图一C中所示。一旦本地有更新，调度器发布一个并发交易更新所有共享集群状态。有时候因为另外一个调度器发出了一个冲突交易，交易更新有可能失败。最重要的共享状态架构实例是Google的Omega系统，以及微软的Apollo和Hashicorp的Nomad容器调度。这些例子中，共享集群状态架构都是通过一个模块实现，也就是Omega中的“cell
state”，Apollo中的“resource monitor”，以及Nomad中的“plan
queue”。Apollo跟其他两个不同之处在于共享状态是只读的，调度交易直接提交到集群设备；设备自身会检查冲突，来决定接受或者拒绝更新，使得Apollo即使在共享状态暂时不可用情况下也可以继续执行。逻辑上来说，共享状态设计不一定必需将全状态分布在其它地方，这种方式（有点像Apollo）每个物理设备维护自己的状态，将更新发送到其它感兴趣的代理，例如调度器，设备健康监控，和资源监控系统。每个物理设备本地状态就成为一个全局共享状态的“沟通片”（shard）。然而，共享状态架构也有一些缺点，必须作用在稳定的（过时的，stale）信息（这点跟中心化调度器不同），有可能在高竞争情况下造成调度器性能下降（尽管对其它架构也有这种可能）。全分布式架构看起来这种架构更加去中心化：调度器之间没有任何协调，使用很多各自独立调度器响应不同负载，如图一d所示。每个调度器都作用于自己本地（部分或者经常过时的【stale】）集群状态信息。典型的，作业可以提交到任何调度器，调度器可以将作业发布到任何集群节点上执行。跟二级调度器不同的是，每个调度器并没有负责的分区，全局调度和资源分区是服从统计意义和随机分布的，这有点像共享状态架构，但是没有中央控制。尽管说去中心化底层概念（去中心化随机选择）是从1996年出现，现代意义上分布式调度应该是从Sparrow论文开始的，当时有一个讨论是：合适粒度（fine-grained）任务有很多优势，Sparrow论文的关键假设是集群上任务周期可以变得很短；接下来，作者假定大量任务意味着调度器必须支持很高通量的决策，而单一调度器并不能支持如此高的决策量（假定每秒上百万任务量），Sparrow将这些负载分散到许多调度器上。这个实现意义重大：去中心化理论上意味着更多的仲裁，但是这非常适合某类负载，我们会在后面的连载中讨论。现在，足够理由证明，由于分布式调度是无协调的，因此相对于复杂单体式调度，二级调度或者分布状态时调度，更适合于简单逻辑。例如：分布式调度是基于简单的“时间槽（slot）”概念，将每台设备分成n个标准时间槽，同时运行n个并发任务，尽管这种简化忽略了任务资源需求是各自不同的事实。在任务端（worker
side）使用服从简单服务规则的队列方式（例如Sparrow中FIFO），这样调度器的灵活性受到限制，调度器只需决定在哪台设备上将任务入队。因为没有中央控制，分布式调度器对于全局变量设置（例如，fairness
policies或者strict priority
precedence等）有一定难度。因为分布式调度是为基于最少知识做出快速决策而设计，因此无法支持或承担复杂应用相关调度策略，因此避免任务之间干扰，对于全分布式调度来说很困难。混合式架构混合式架构是为了解决全分布式架构缺陷，最近（发端于学院派）提出的解决方式，它综合了单体式或者共享状态的设计。这种方式，例如Tarcil，Mercury和Hawk，一般有两条调度路径：一条是为部分负载设计的分布式路径（例如，短时间任务或者低优先级批量负载），另外一条集中式调度，处理剩下负载，如图一e所示。对于所描述的负载来说，混合架构中发生作用的调度器都是唯一的。实际上，据我所知，目前还没有真正的混合架构部署于生产系统中。实际意义不同调度架构相对价值，除了有很多研究论文外，其讨论不仅仅局限在学院内，从行业角度对于Borg，Mesos和Omega论文的深入讨论，可以参见Andrew
Wang的专业博客。然而，很多以上讨论的系统都已经部署在大型企业生产系统中（例如，微软的Apollo，Google的Borg，Apple的Mesos），反过来这些系统激励了其它可用开源项目。如今，很多集群系统运行容器化负载，因此有一系列面向容器的“调度框架”（Orchestration
Framworks）出现，他们跟Google以及其它被称为“集群管理系统”类似。然而，很少关于这些调度框架和设计原则的讨论，更多是集中于面向用户调度的API（例如，这篇Armand
Grillet的报道，比较了Docker
Swarm，Mesos/Marathon和Kubernetes的默认调度器）。然而，很多客户既不懂不同调度架构的不同，也不知道哪个更适合自己的应用。图二展示了一部分开源编排框架的架构和调度器支持的功能。图表底部，也包括google和微软闭源系统作比较。资源粒度一列展示调度器分配任务给固定大小时间槽，还是按照多维需求（例如CPU，memory，磁盘IO，网络带宽等）分配资源。
图二：常用开源编排框架分类和功能比较，以及与闭源系统比较。决定一个合适调度架构主要因素在于你的集群是否运行一个异构（或者说混合的）负载。例如，前端服务（例如，负载均衡web服务和memcached）和批量数据分析（例如，MapReduce或者Spark）混合在一起，这种组合对于提高系统利用率是有意义的，但是不同应用需要不同调度方式。在混合设定下，单体式调度很可能导致次优任务分配，因为基于应用需求，单体调度逻辑不能多样化，而此时二级或者共享状态调度可能更加适合一些。许多面向用户服务负载运行的资源一般是满足容器的峰值需求，但是实际上资源都是过分配的。这种情况下，能够有机会降低给低优先级负载过分配资源对高效集群来说是关键。尽管Kubernetes拥有相对成熟方案，Mesos是目前唯一支持这种过分配策略的开源系统。这个功能未来应该有更大改善空间，因为根据Google
borg集群来看很多集群利用率任然小于60-70%。后续博客我们将就资源预估，过分配和有效设备利用等方面展开讨论。最后，特殊分析和OLAP应用（例如，Dremel或者SparkSQL）非常适合全分布式调度。然而，全分布式调度（例如Sparrow）内置相对严格功能设置，因此当负载是同构（也就是，所有任务同时运行）、配置时间（set-up
times）很短（也就是，任务调度后长时间运行,如同MapReduce应用任务运行于YARN）、任务通量（churn）很高（也就是，许多调度决定必须很短时间内做出）时非常合适。我们将在下一个博客中详细讨论这些条件，以及为什么全分布式调度（以及混合架构中分布模块）只对这种应用场景有效。现在，我们可以证明分布式调度比其他调度架构更加简单，而且不支持其他资源维度，过分配或者重新调度。总之，图二中表格表明，相对于更高级但是闭源的系统来说，开源框架仍然有很大提升空间。可以从如下几方面采取行动：功能缺失，使用率不佳，任务性能不可预测，邻居干扰（noisy
neighbours）降低效率，调度器精细调整以支持某些客户忒别需求。然而，也有很多好消息：尽管今天还有很多集群仍然使用单体式调度，但是也已经有很多开始迁移到更加灵活架构。Kubernetes今天已经可以支持可插入式调度器（kube-scheduler
pod可以被其它API兼容调度pod替代），更多调度器从1.2版本开始会支持“扩展器”提供客户化策略。Docker
Swarm，据我理解，在未来也会支持可插入式调度器。
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