在分布式计算环境中，资源调度是一个核心问题。单体调度虽然简单，但在处理大规模集群时容易出现瓶颈。两层调度作为一种更灵活的调度架构，被广泛应用于各种分布式系统。本文档旨在深入探讨分布式领域中的两层调度，重点介绍其概念、优势、典型实现和相关算法。
1. 单体调度的局限性
单体调度使用中央服务器统一管理和调度资源和任务，当集群规模增大时，中央服务器容易成为性能瓶颈和单点故障点。
2. 什么是两层调度？
两层调度是一种将资源管理和任务调度分离的调度架构。它包含两层调度器：
第一层调度器： 负责资源管理和分配，例如将集群中的节点资源分配给不同的应用程序或框架。
第二层调度器： 负责任务与资源的匹配，例如将应用程序的任务调度到已分配的资源上执行。
3. 两层调度的优势
资源隔离： 第一层调度器负责资源分配，可以实现不同应用程序或框架之间的资源隔离。
灵活性： 第二层调度器由应用程序或框架自行实现，可以根据其特点选择合适的调度算法。
可扩展性： 两层调度架构可以更好地支持大规模集群。
4. 典型实现：Mesos 和 Hadoop YARN
Mesos 和 Hadoop YARN 是典型的两层调度器。
4.1 Mesos 的两层调度设计
资源管理集群和框架： Mesos 将集群资源抽象成统一的资源池，并允许不同的框架（例如 Hadoop、Spark）运行在 Mesos 之上。
Mesos Master 上的调度器： 负责管理并分配集群中的所有资源。
框架： 框架负责任务的管理与调度。每个框架都可以在 Mesos 上注册一个调度器，接收 Mesos Master 分配的资源，并将其分配给自己的任务。
资源分配流程：
Mesos Master 向框架提供可用的资源。
框架在其自身的调度器中选择接受哪些资源，并告知 Mesos Master 在这些资源上启动哪些任务。
5. 两层调度算法
第一层调度器通常需要使用一定的算法来分配资源。以下是两种常见的两层调度算法：
5.1 最大最小公平算法
资源分配原则： 按照用户对资源需求量递增的顺序进行空闲资源分配。
公平性保证：
不存在用户得到的资源超过其需求的情况。
对于分配的资源不满足需求的用户，其获得的资源是相等的。
优点： 能够保证所有用户获得其应得的最小份额的资源。
缺点： 没有考虑用户对不同资源类型（例如 CPU、内存）的需求。
5.2 主导资源公平算法
考虑资源类型： 考虑用户对不同资源类型的需求。
主导资源： 用户消耗量最大的那类资源被定义为主导资源。
公平性目标： 平衡所有用户的主导资源占用率，尽可能最大化所有用户中最小的主导资源占用率。
优点： 能够更好地平衡不同类型资源的使用，提高资源利用率。
6. 两层调度的资源隔离
两层调度通常使用容器技术来实现资源隔离。
容器: 容器的实质是进程，运行于属于自己的独立的命名空间。
资源隔离: 通过限制容器的 CPU、内存、存储等资源使用量，实现不同应用之间的资源隔离。
7. 总结
两层调度提供多租户、多框架的支持，Mesos 的两层调度设计非常巧妙，为构建灵活、可扩展的分布式系统提供了强大的支持。
