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《任务调度与资源分配实战》
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任务调度与资源分配实战
📚 共计 30 章节
01
调度系统概述
什么是任务调度?为什么需要任务调度?调度系统的核心目标与挑战。
基础
概念
02
资源管理基础
CPU、内存、I/O资源模型,资源抽象与虚拟化概念。
资源
虚拟化
03
单机调度算法(上)
先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)、高响应比优先(HRRN)。
算法
经典
04
单机调度算法(下)
时间片轮转(RR)、多级反馈队列(MFQ),以及我在项目中如何选择。
算法
实战
05
分布式调度架构
集中式调度器、两层调度器、共享状态调度器的设计哲学。
架构
分布式
06
资源分配模型
最大最小公平分配(Max-Min Fairness)、主导资源公平性(DRF)算法。
公平
DRF
07
任务依赖与DAG调度
有向无环图(DAG)建模、拓扑排序、关键路径分析。
DAG
依赖
08
数据本地性调度
数据局部性原理、延迟调度算法、我在大数据平台中的实践。
大数据
本地性
09
抢占与优先级调度
优先级反转、优先级继承、可抢占资源分配策略。
优先级
抢占
10
实时任务调度
硬实时与软实时、速率单调调度(RMS)、最早截止时间优先(EDF)。
实时
EDF
11
负载均衡基础
负载度量指标、轮询、最少连接、一致性哈希算法。
均衡
哈希
12
分布式一致性在调度中的应用
Leader选举(Raft/Paxos)、分布式锁、租约机制。
一致性
Raft
13
资源配额与隔离
Cgroups、Linux Namespace、Docker资源限制实战。
容器
隔离
14
YARN资源调度器
YARN架构、FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler。
YARN
Hadoop
15
Kubernetes调度器(上)
Pod调度流程、Node亲和性、Pod亲和性与反亲和性。
K8s
亲和性
16
Kubernetes调度器(下)
自定义调度器、调度框架(Scheduling Framework)扩展点。
K8s
扩展
17
Mesos资源管理
两级调度架构、资源Offer机制、Framework开发入门。
Mesos
Offer
18
任务调度中的容错设计
检查点(Checkpoint)、任务重试、幂等性设计。
容错
幂等
19
工作流调度系统
Apache Airflow、DolphinScheduler架构与DAG定义。
工作流
Airflow
20
批处理与流处理调度
Spark DAG Scheduler、Flink JobGraph调度原理。
Spark
Flink
21
任务优先级与资源抢占实战
如何在Kubernetes中配置PriorityClass与抢占策略。
K8s
抢占
22
GPU资源调度
GPU显存管理、MIG(多实例GPU)、Kubernetes GPU调度实践。
GPU
MIG
23
任务调度中的网络资源感知
网络带宽分配、Coflow调度模型。
网络
Coflow
24
存储资源调度
存储QoS、IOPS限制、分布式存储与计算协同调度。
存储
QoS
25
任务调度性能调优
调度延迟优化、吞吐量提升、避免活锁与饥饿。
性能
调优
26
调度系统的可观测性
Metrics埋点、链路追踪、调度事件审计日志。
可观测
追踪
27
AI/ML训练任务调度
弹性训练、Gang Scheduling、动态资源扩缩容。
AI
弹性
28
边缘计算任务调度
边缘节点异构性、离线与在线任务混合部署、网络不稳定下的调度策略。
边缘
混合
29
任务调度安全
多租户隔离、调度策略审计、防止资源滥用与DoS攻击。
安全
多租户
30
未来趋势与总结
Serverless调度、数据驱动调度、AI for Scheduling。
趋势
Serverless
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