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从操作系统… 文章目录 一、操作系统的资源调度从单核到多核二、 分布式系统的资源调度从单台服务器到集群三、 固定资源映射四、 动态资源分配灵活的任务-资源匹配五、 资源调度过程从申请到执行 本文主要讨论主题
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。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 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。 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。 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。 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》
