本篇内容介绍了“Apache Mesos调度机制是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1. 前言

调度器是Mesos的核心部件，主要负责将各个slave上资源分配给各个framework，常见的调度机制有FIFO，Fair  Scheduler，Capacity  Scheduler，Quincy，Condor等。Mesos为了支持多framework接入，采用了双层调度机制，首先，由mesos中的 allocator将资源分配给framework，然后又由framework自己的调度器将资源分配给任务。

2. Mesos调度机制

Mesos中的调度机制被称为“Resource  Offer”，采用了基于资源量的调度机制，这不同于Hadoop中的基于slot的机制。在mesos中，slave直接将资源量（CPU和内存）汇报 给master，由master将资源量按照某种机制分配给framework，其中，“某种机制”是“Dominant Resource  Fairness（DRF）”

对于类似mesos采用双层调度框架的系统，在设计时，需要解决以下问题：“Mesos在不知道各个framework资源需求的情况下，如何满足 其需求？”，更具体一些，“Mesos在不知道framework中哪些数据存放在哪些节点情况下，如何做到数据locality？”为了解决该问 题，mesos提供了“reject offer”机制，允许framework暂时拒绝不满足其资源需求的slave，在此，mesos采用了类似于Hadoop中的“delay scheduling“调度机制。

在mesos中，作业调度是一个分布式的过程，当出现失败情况时，需要表现出一定的高效性和鲁棒性。为此，mesos提供了以下机制：

（1）filters机制。  每次调度过程，mesos-master需要与framework-scheduler进行通信，如果有些framework总是拒绝slave，那么由 于额外的通信开销会使得调度性能低效。为此避免不必要的通信，mesos提供了filters机制，允许framework只接收“剩余资源量大于L的 slave”或者“只接收node列表中的slave”。

（2）rescinds机制。如果某个framework在一定的时间内没有为分配的资源返回对应的任务，则mesos会回收其资源量，并将这些资源分配给其他framework。

3. Dominant Resource Fairness（DRF）

DRF是一种支持多资源的max-min fair  资源分配机制，其中max表示max{CPU,mem}，而min表示min{user1,user2,…}=min{max{CPU1,mem1},  max{CPU2,mem2}, …}，其中user代表mesos中的framework，算法伪代码如下图所示：

举例说明，假设系统中共有9 CPUs 和18 GB  RAM，有两个user（framework）分别运行了两种任务，分别需要的资源量为<1 CPU, 4 GB> 和 <3  CPUs, 1  GB>。对于用户A，每个task要消耗总CPU的1/9和总内存的2/9，因而A的支配性资源为内存；对于用户B，每个task要消耗总CPU的 1/3和总内存的1/18，因而B的支配性资源为CPU。DRF将均衡所有用户的支配性资源，即：A获取的资源量为：<3 CPUs，12  GB>，可运行3个task；而B获取的资源量为<6 CPUs,  2GB>，可运行2个task，这样分配，每个用户获取了相同比例的支配性资源，即：A获取了2/3的RAMs，B获取了2/3的CPUs。

DRF算法的一个可能的调度序列如下图所示：

DRF的好处是可满足四个特性，即：Sharing incentive，Strategy-proofness，Envy-freeness和Pareto efficiency

4. Mesos调度问题

Mesos中的DRF调度算法过分的追求公平，没有考虑到实际的应用需求。在实际生产线上，往往需要类似于Hadoop中Capacity  Scheduler的调度机制，将所有资源分成若干个queue，每个queue分配一定量的资源，每个user有一定的资源使用上限；更使用的调度策略 是应该支持每个queue可单独定制自己的调度器策略，如：FIFO，Priority等。

由于Mesos采用了双层调度机制，在实际调度时，将面临设计决策问题：***层和第二层调度器分别实现哪几个调度机制，即：将大部分调度机制放到***层调度器，还是***层调度器仅支持简单的资源分配（分配比例由管理员指定）？

Mesos采用了Resource Offer机制（不同于Hadoop中的基于slot的调度机制），这种调度机制面临着资源碎片问题，即：每个节点上的资源不可能全部被分配完，剩下的一点可能不足以让任何任务运行，这样，便产生了类似于操作系统中的内存碎片问题。

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