1.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
2.SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
3.Ray 源码解析（一）：任务的资源资源状态转移和组织形式
4.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
5.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
6.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，其资源管理与调度仅支持FIFO机制。调度调度然而，源码源码随着Hadoop的资源资源普及与用户量的增加，单个集群内的调度调度应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，源码源码thinkphp平台源码也无法满足不同应用的资源资源服务质量需求，故需设计适用于多用户的调度调度资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的源码源码资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，资源资源用户自定。调度调度YARN作为统一调度系统，源码源码满足调度规范的资源资源分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，调度调度AM自行完成Container至Task分配。源码源码YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的总源码做小程序需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，步科软件源码支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度

       本文主要分享内容如下：

       Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。在上篇文章中，我们详细介绍了Quartz在单体应用环境中的实践，尽管Spring Scheduled也能够实现任务调度，并且与SpringBoot无缝集成，支持注解配置，操作极其简便。然而，它在集群环境下存在一个缺点，即可能导致任务重复调度的问题。

       相比之下，Quartz提供了丰富的特性，如任务持久化、集群部署以及分布式调度任务，因此在系统开发中应用广泛。在集群环境下，Quartz集群中的每个节点视为一个独立的Quartz应用，没有专门的集中管理节点。它们通过数据库表来感知彼此，利用数据库锁机制实现集群并发控制，确保每个任务当前运行的有效节点仅有一个。

       特别需要注意的是，分布式部署时需保证各个节点的系统时间一致。接下来，我们通过具体应用实践来深入理解Quartz集群架构。

       为了进行Quartz集群实践，js级联菜单源码我们需要先对数据表进行初始化。访问Quartz官网，下载对应的版本，如quartz-2.3.0-distribution.tar.gz，并解压。在文件中搜索SQL脚本，选择适合当前环境的数据库脚本文件，如mysql-5.7环境下的tables_mysql_innodb.sql脚本，完成数据库表的初始化。

       数据库表结构如下：

       QRTZ_BLOG_TRIGGERS：Trigger作为Blob类型存储

       QRTZ_CALENDARS：存储Quartz的Calendar信息

       QRTZ_CRON_TRIGGERS：存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息

       QRTZ_FIRED_TRIGGERS：存储已触发的Trigger相关的状态信息及关联Job的执行信息

       QRTZ_JOB_DETAILS：存储已配置的Job的详细信息

       QRTZ_LOCKS：存储程序的悲观锁信息

       QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS：存储已暂停的Trigger组信息

       QRTZ_SCHEDULER_STATE：存储有关Scheduler状态的少量信息，与其他Scheduler实例

       QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS：存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触发的次数

       QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS：存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器

       QRTZ_TRIGGERS：存储已配置的Trigger信息

       其中，QRTZ_LOCKS是实现Quartz集群同步机制的行锁表。

       实现Quartz集群实践的具体步骤如下：

       创建SpringBoot项目，导入maven依赖包。

       创建application.properties配置文件。

       创建quartz.properties配置文件。

       注册Quartz任务工厂。

       注册调度工厂。

       重新设置Quartz数据连接池，推荐使用Driud数据连接池。

       编写Job具体任务类。

       编写Quartz服务层接口。

       编写Controller服务。

       服务接口测试。

       注册监听器（可选）。

       采用项目数据源（可选）。

       在实际部署中，matlab基本算法源码项目通常会集群部署。为了确保与正式环境一致，我们可以通过新建多个相同的项目来测试Quartz在集群环境下的分布式调度功能。理论上，只需将新建的项目重新复制并修改端口号即可实现本地测试。

       在测试集群环境下Quartz的分布式调度时，我们通常只需保持QuartzConfig、DruidConnectionProvider、QuartzJobFactory、TfCommandJob、quartz.properties类和配置相同。首先启动的服务（如quartz-）会优先加载数据库中配置的定时任务，而其他服务（如quartz-、quartz-）在没有主动调度的情况下，不会运行任务。

       最终结果验证了预期效果：任何一个定时任务只有一台机器在运行，确保了分布式调度的正确性。

       本文围绕SpringBoot + Quartz + MySQL实现持久化分布式调度进行了介绍。所有代码功能均由作者亲自测试验证，尽管内容较为详尽，但考虑到作者学识有限，如有遗漏或错误之处，欢迎读者批评指正。如有需要获取项目源代码，可通过相应方式获取。

       参考资源：

       美团 - Quartz应用与集群原理分析

       掘金 - 分布式定时任务框架Quartz

Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式

       Ray源码解析系列的第一篇着重于任务的状态管理和组织形式。Ray的核心设计在于其细粒度、高吞吐的任务调度，依赖于共享内存的Plasma存储输入和输出，以及Redis的GCS来管理所有状态，实现去中心化的调度。任务分为无状态的Task和有状态的Actor Method，后者包括Actor的构造函数和成员函数。

       Ray支持显式指定任务的资源约束，通过ResourcesSet量化节点资源，用于分配和回收。在调度时，需找到满足任务资源要求的节点。由于Task输入在分布式存储中，调度后需要传输依赖。对于Actor Method，其与Actor绑定，会直接调度到对应的节点。

       状态变化如任务状态转移、资源依赖等信息，都存储在GCS中。任务状态更改需更新GCS，失联或宕机时，根据GCS中的状态信息重试任务。通过GCS事件订阅驱动任务状态变化。

       文章主要讲述了任务状态的组织方式，如任务队列（TaskQueue）和调度队列（SchedulingQueue）的运作，以及状态转移图和状态枚举类的定义。例如，TaskQueue负责任务的增删查改，其中ReadyQueue通过资源映射优化调度决策。此外，文中还解释了一些关键概念，如Task Required Resources、Task argument、Object、Object Store、Node/Machine等。

       后续文章将深入探讨调度策略和资源管理。让我们期待下篇的精彩内容。

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研

       在离线混部场景下，Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术，旨在处理突发的CPU使用需求，减少CPU限流带来的影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst，分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中，资源请求（requests.cpu）和限制（limits.cpu）通过这些参数来实现动态调整，以保证容器间公平的CPU分配。

       对于资源调度，Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗，针对延迟敏感业务，如抖音视频服务，通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降，同时也考虑资源的高效利用。然而，常规的限流策略可能导致容器部署密度降低，因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题，通过收集未使用的CPU资源，允许在突发时使用，从而提高CPU利用率并减少throttled_time。

       在Koordinator的配置中，通过configMap可以调整CPU Burst的百分比，以及在负载过高时的调整策略。例如，当CPU利用率低于阈值时，允许动态扩展cfs_quota，以应对突发的CPU使用。源码中，会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。

       总的来说，Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景，能有效提升核心业务的CPU资源使用效率，同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下，结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术，有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。

技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行

       Quartz源码分析：任务调度与执行剖析

       Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread，它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，包含三个主要阶段：获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。

       获取到达触发时间的triggers阶段，通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段，调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段，真正执行job任务，先构造job执行环境，然后在子线程中执行job。

       job执行环境通过`JobRunShell`提供，确保安全执行job，捕获异常，并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。