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各位好，这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第二篇，今天主要介绍调度模型和FIFO\FAIR调度策略
一、FuxiMaster简介
FuxiMaster和Yarn非常相似，定位于分布式系统中资源管理与分配的角色：一个典型的资源分配流程图如下所示：
作为调度器，目前FuxiMaster支持的功能主要有：
1、多租户管理
2、支持FIFO/FAIR调度策略（本文）
3、针对在线服务保持资源强稳定
4、支持NodeLabel动态划分集群
5、支持多机房调度
6、支持基于优先级的交互式抢占
7、支持AllOrNothing调度
8、支持基于硬件ID化的调度
9、单Master目前支持2w台机器的规模
10、......
二、基本调度单元与基于拓扑的调度语义.
1、基本调度单元：
在fuxi系统内，基本的调度单元称作ScheduleUnit，它的概念和Yarn的Container是不同的： 举个例子，假设一个MR的作业，规模是1000*1000， 那么在Yarn的调度器中，对应就有100,000个调度单元；而在fuxi系统里，只有2个调度单元(ScheduleUnit), 每一个SchedsuleUnit的SlotNumber是1000。在调度层面上，ScheduleUnit是同一类Slot的集合
2、基本调度语义：
在fuxi系统内，目前线上存在3种基于拓扑的调度语义：LT_MACHINE\LT_ENGINEROOM\LT_CLUSTER， 分别对应着指定机器、指定机房、全集群任选集群；且调度的优先级是LT_MACHINE > LT_ENGINEROOM > LT_CLUSTER; 一个典型的资源申请请求为： SchduleUnit{SlotNum：5， M1 *1, M2 * 1, M3 *1, M4 *1, M5 * 1, C * 5}, 这个ScheduleUnit理解为：总共需要5个slot，优先在M1\M2\M3\M4\M5上分配资源，如果这些机器资源不满足的话，也可以退而其次在其他机器上(LT_CLUSTER)上分配资源
三、主动调度策略：
作业第一次将SchduleUnit发送到调度器时，调度器会遍历ScheduleUnit的拓扑语义在对应机器上进行调度，对应LT_MACHINE的语义，会直接到指定机器上尝试分配资源；如果是LT_ENGINEOOM\LT_CLUSTER的语义，则在一组满足条件的机器列表内进行RoundRobin的分配（roundrobin）；
除此之外，还有一些额外的分配限定：
1、ScheduleUnit如果是属于某个QuotaGroup的，那么会首先根据这个QuotaGroup的剩余可用Quota / ScheduleUnit体积 得出一个从Quota层面可以分配的slot数目，与ScheduleUnit的desireNum取一个min；
2、ScheduleUnit可以定义在同一台机器上分配的最大worker数目，主要防止相同类型的worker扎堆在同一台机器上；
3、如果机器处于ScheduleUnit的黑名单中，那么这台机器也不会被分配；黑名单的来源有2种，一种是集群中PE加入的全局黑名单，这个对所有SscheduleUnit都是不可用的；一种的ScheduleUnit自己的黑名单，通常是一台机器多次出现slot运行失败，则作业会通知调度器暂时不调度新的slot到这台机器上；
主动调度策略从全局来说是一种贪心的调度策略，尽量对ScheduleUnit进行调度，如果ScheduleUnit没有被完全满足，则ScheduleUnit携带剩余的DesireNum进入到排队队列，等待被动调度策略触发调度
四、被动调度策略：
被动调度策略顾名思义，是处于waitingQueue中的SchduleUnit被动的被调度器挑选中分配资源；触发被动调度策略的条件有2个：一个是跑完的作业归还资源；一个是机器的资源增加；即当有额外的可用资源时，就会触发被动调度策略，在内部有一个更形象的名字，称为”OnResourceFree“
1、如何挑选waitingQueue
WaitingQueue是基于QuotaGroup的，每一个QuotaGroup都有自己的waitingQueue，同组的ScheduleUnit只会插入到自己组的waitingQueue中；当有一台机器有剩余资源时，我们挑选哪一个QuotaGroup的waitingQueue进行分配呢？ 在FuxiMaster中，QuotaGroup有“Hungry”的概念，Hungry的定义是：usdQuota/maxQuota（概念参见上一篇），此值越低，表明这个QuotaGroup越饥饿，越应该优先得到满足（这里我们也在讨论是否参考runtimeQuota更合理）； 根据Hungry对所有QuotaGroup进行排序后，我们就可以得出一个waitingQueue的分配顺序
2、WaitingQueue的构成及遍历
WaitingQueue存放着没有被满足的ScheduleUnit，SchdeduleUnit排列的顺序是根据ScheduleUnit的优先级决定的： 每一个ScheduleUnit都被作业赋予了一个优先级，优先级越高，表明越应该优先分配资源，故在waitingQueue中的位置就越靠前。
在具体分配过程中，对于每一个ScheduleUnit的分配是贪心的，也收到在主动调度策略中的各种限制，一种典型的分配场景如下图所示：
在上图中，如果我们根据优先级依次对ScheduleUnit尝试分配时，发现处于前4个的ScheduleUnit的体积都比机器的可用资源大，那么总共产生80%的无用遍历，当队列中ScheduleUnit比较多时，这个遍历的代价是比较大的，时间复杂度是O(N), 为此，我们采用了如下的算法，期望能够直接找到从资源维度能够分配的ScheduleUnit，同时满足优先级的约定：
首先，我们根据ScheduleUnit的CPU体积构建子队列，每个子队列的ScheduleUnit CPU体积相同，且根据优先级进行排列；同时根据可用资源取出每个候选队列的对头的ScheduleUnit，构建成堆；
当对第一个元素进行分配并POP后，如果堆头ScheduleUnit的体积大于剩余资源，则直接POP；同时尝试将上一个POP出去的ScheduleUnit所属队列的下一个ScheduleUnitPush进堆；
继续：
直到绿线比最低的虚线还要低，表示无法在分配，算法结束
当然，同一条虚线上的ScheduleUnit虽然在CPU维度满足，但是在MEM维度还是可能不满足，所以还是可能会有很多无用遍历，还有优化的空间：
0、红黑树节点保存ScheduleUnit的指针，排序的key是priority
1、每个节点保存自己左、右子树的ScheduleUnit SlotDesc MEM的最小值；
2、先看左子树，如果左子树的ScheduleUnit SlotDesc MEM的最小值比可用资源MEM的值小，表示左子树中有可分的、高优先级的SU，向左子树递归；
3、如果左子树不满足，则看自己满足不满足
4、如果自己不满足，则看右子树的SU SlotDesc MEM的最小值是否比可用资源, MEM的值小，表示左右子树中有可分的、低优先级的SU，向右子树递归；
5、如果都不满足，则此树上所有节点都不再可能被分配资源，以后就不用在遍历此树了
这样做之后，我们就可以以O(logN)的代价找到优先级最高的、CPU、MEM也满足条件的ScheduleUnit，下面一组实验表明了算法的优越性：
在上述实验中，可分的ScheduleUnit只有一个，剩余的ScheduleUnit的体积全部比剩余资源大。可以看到，优化方案比普通遍历方案在性能上提升非常明显
3、FIFO\FAIR调度策略
FIFO\FAIR调度策略的却别体现在WaitingQueue的排序的Key： 如果ScheduleUnit的优先级不同，那么两者都会优先对高优先级的ScheduleUnit进行分配；当优先级相同时，FIFO是根据ScheduleUnit的提交时间进行排序的，提交时间越早，优先级越高； 而FAIR是根据已经分配到的SlotNum进行排序的，已经分配的slotNum越小，优先级越高。这样对FAIR组而言，基本保证了同优先级ScheduleUnits拿到的资源份数基本是相同的
