11 | 分布式调度架构之单体调度：物质文明、精神文明一手抓

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

分布式系统中的单体调度是指一个集群中只有一个节点运行调度进程，该节点对集群中的其他节点具有访问权限，可以对其他节点的资源信息、节点状态等进行统一管理，同时根据用户下发的任务对资源的需求，在调度器中进行任务与资源匹配，然后根据匹配结果将任务指派给合适的节点。单体调度器拥有全局资源视图和全局任务，可以很容易地实现对任务的约束并实施全局性的调度策略。在单体调度框架中，多个Node节点会将本节点的State上报给Master节点。Master节点将Nodes State信息记录在Cluster State模块，Cluster State模块用于管理集群中节点的资源等状态。Master节点中的Scheduling Logic模块用于进行Tasks与节点资源的匹配。当Master需要下发任务时，Cluster State模块会将节点的资源状态传送给Scheduling Logic模块，以便Scheduling Logic模块进行Tasks与资源匹配，并根据匹配结果将Task发送给匹配到的节点。在Borg和Kubernetes这两个典型的集中式集群管理系统中，Scheduler是它们的核心。而Kubernetes又是Borg的开源版本。调度的初衷是为作业或任务寻找合适的计算资源，也就是说作业或任务是调度的对象。一个Borg 作业（job）的属性通常包括作业名称、作业产生者和作业包含的任务数量。作业可以有一些约束来限制作业中的任务（task）运行在指定的机器上，比如机器ID、任务所需数据所在机器等属性。一个任务对应的是一组Linux进程，运行在一台机器上的一个容器内或直接运行在节点上。调度器在扫描队列时，按照任务的优先级顺序，从高到低进行选择；且高优先级未被分配的任务可以抢占低优先级已被分配的任务。同优先级的任务则以轮询的方式处理。这样的任务分配次序，可以保证任务的公平，并避免队首的大型任务阻塞队列。 Borg调度算法的核心思想是“筛选可行，评分取优”，具体包括两个阶段：可行性检查和评分。在可行性检查阶段，调度器会找到一组满足任务需求，且有足够可用资源的机器。在评分阶段，调度器确定每台可行机器的适宜性。Borg的评分机制有很多种，但是不同的评分机制，都是针对可行性检查阶段中筛选出的机器，从这些可行的机器中根据评分机制进行打分，从而选出最适合调度的一台机器。Borg的任务部署机制支持优先级高的任务抢占低优先级任务的资源。集群联邦