本文主要讨论主题：

1. 从操作系统到分布式系统，资源调度的复杂性随着计算需求的增长而不断增加。操作系统的进程调度关注单台机器的任务执行，而分布式系统的资源调度则需要考虑多台机器、多种计算任务以及任务与资源之间的灵活匹配。
2. 通过引入资源调度器，分布式系统可以实现更高效、更灵活的资源管理与任务调度，使得计算任务能够在更大规模的集群中平稳运行。而动态资源分配，不仅提高了资源的利用率，还为系统的扩展性、弹性和可维护性提供了保障。

 

一、操作系统的资源调度：从单核到多核

在操作系统中，资源调度的基本单位是进程。当计算任务较少，且只有一个CPU时，操作系统只能一次处理一个任务。在这种情况下，操作系统依赖进程调度算法来控制计算任务的顺序。最初的调度方式是 时间片轮转，即将CPU的使用时间划分为小片段，多个计算任务交替执行，从而使得每个任务都有机会“看起来”像是独占CPU。

随着计算需求的增加，单核CPU无法满足大量计算任务的需求，于是多核CPU应运而生。与单核不同，多核CPU可以同时执行多个任务，操作系统需要更为复杂的调度算法来协调这些核之间的工作。

 

二、 分布式系统的资源调度：从单台服务器到集群

分布式系统则是对传统操作系统调度的“扩展”。通过水平扩展，多个服务器通过网络连接起来，共同处理更高并发的计算任务。这就引出了如何在多个服务器之间有效地调度资源的问题。在传统的操作系统中，调度的是单台机器上的资源（如CPU、内存），而在分布式系统中，需要调度的资源包括了多个节点上的 CPU、内存、硬盘、网络等资源。

 

三、 固定资源映射

在分布式系统中，静态资源分配是最简单的资源管理方式。静态分配将计算任务与资源节点绑定，即每个计算任务都有固定的资源节点执行。例如，在一个资源集群中，我们可以把Spark、MapReduce、Storm等计算任务分别分配到3个不同的资源节点上，每个任务都只有自己专属的节点。这样，资源节点1至3就专门用来运行Spark任务，资源节点4至6专门处理MapReduce任务。

然而，这种方式也有它的缺点。比如，当某些资源节点出现故障或者不可用时，其他任务可能无法获得足够的资源。即使有其他资源节点空闲，这些空闲节点也无法被其他计算任务使用。静态资源分配的这一局限性使得资源利用率降低，并且无法应对集群规模的动态变化。

 

四、 动态资源分配：灵活的任务-资源匹配

相比静态资源分配，动态资源分配更加灵活，它不再要求计算任务和资源节点一一绑定，而是通过一个资源调度器动态地将任务和资源进行匹配。在动态分配中，计算任务向资源调度器提出请求，调度器根据各资源节点的使用情况，决定将任务分配给哪些节点。

动态资源分配的优势在于：

• 资源利用率提高：空闲的资源也可以被分配给其他任务。
• 弹性扩展性：如果集群规模需要扩展，只需增加新的资源节点，资源调度器会自动将新节点纳入管理，实现资源的平滑扩展。
• 解耦计算任务与资源：动态资源分配解耦了计算任务与资源之间的绑定关系，允许多个计算框架（如Spark、MapReduce、Storm等）共享相同的资源。这种方式能够适应各种不同的计算需求，提升了系统的灵活性和可维护性。

 

五、 资源调度过程：从申请到执行

调度策略包含所需的任务调度策略，也就是对资源和计算任务进行匹配的算法。资源池是对收集起来的硬件资源进行存储和管理的地方。资源收集器，顾名思义就是对资源节点上报的资源进行收集和汇总。

资源调度器在动态资源分配中起到了核心作用。具体来说，资源调度的过程可以分为以下几个步骤：

1. 资源的组织与管理：分布在不同网络节点上的资源（如CPU、内存等）由节点管理器管理。节点管理器定期向资源收集器汇报每个节点的资源使用情况。这些信息进入资源池，用于后续的任务调度。

2. 计算任务的组织与管理：当有计算任务需要调度时，任务被放入任务队列。资源调度器根据队列中的任务和资源池中的资源，利用调度策略（如FIFO、公平调度、能力调度等）来决定资源分配的优先级和方式。

3. 资源调度策略：资源调度策略决定了任务和资源的匹配方式。根据不同的策略，可以选择FIFO策略（先进先出）、能力策略（按任务需求分配资源）等。

4. 任务执行与资源回收：当资源被分配给任务后，计算任务在资源节点上执行。任务执行完毕后，资源调度器回收资源，空闲资源会重新进入资源池等待下一次分配。
   

 

《分布式架构原理与实践 - 崔皓》