OSDI‘16-资源调度论文解读【Altruistic Scheduling in Multi-Resource Clusters】

OSDI作为计算机系统类的顶会，其中发表的论文的研究方向基本是计算机研究类的风向标，当前最受关注的。而本届OSDI中有四篇关于资源调度方面的文献（Cloud Systems Part），可以看出当前关于资源调度仍然是研究的重点。

写这篇博客的目的是想以通俗易懂的方式交流调度，由于才疏学浅，文中理解错误之处欢迎指正以及批评拍砖。

Altruistic Scheduling in Multi-Resource Clusters

本篇文章通过一种利他和延迟调度策略，对任务进行调度。调度面向的是长期任务调度，能够满足多维度的度量需求，如公平性、资源利用率、任务平均完成时间。

文章通过一个具体的例子进行讲解。

场景：

如图所示，当前存在两个任务，Job1和Job2，Job1内部存在三个子任务S0，S1，S2，Job2只有S0。对于每个任务，该任务所需要的资源在下方显示。如S0，执行该任务需要0.29个单位的资源，需要用时1个单位。



目标 ：

对这两个任务进行调度，使得资源利用率高，平均任务完成时间短。

发现问题

在文章中，作者发现，在现有的调度系统中，主要存在如下的一些特点:

* 现有的调度系统关注瞬时公平性(instantaneous fairness)以及短期优化(short-term

optimizations)

* 现在的长任务给了调度更多的灵活性

* 数据并行类的作业对于长作业优化提供了更多机会

一. 现有的调度系统关注瞬时公平性以及短期优化

在任务的调度过程中，主要有两个维度的调度。第一是任务间的调度，即job1和job2 之间的调度。第二类是任务内的调度，比如job1中存在S0，S1，S2这三个任务，调度的目标就是这三个子任务。

那什么是保证瞬时公平性和短期优化的调度方法呢？
首先假设我们知道所有的任务，它的运行时间，以及其对于资源需求多少。那对于公平性的保证，首先对资源进行平分，假如资源总量为1，现在有两个任务，那一个任务就分配0.5.这样就保证了公平性。这样的调度是**任务间的调度**。
在分配了资源以后，任务拿到了分配的资源，就需要充分利用自己手里的资源，也就是需要进行任务内部的调度。这样就是**任务内的调度**。内部调度可以采用贪心策略，使得任务安排的紧紧的。这样就可以使得资源利用率提高。经过这种调度方案的调度后效果如图所示：

从当前的调度策略看，既保证了公平性，保证资源隔离，同时也照顾到了资源利用率。那么问题来了。这样的调度就很好吗？那我们能继续优化吗？当然可以，这也就是这篇论文的贡献点。

从上述的瞬时公平性和短期优化的调度方法还是存在问题的。从图中可以看到，这种调度方法并不是最好的，每个资源内部还存在很多空闲没有使用的资源。这里作者提出了一个很重要的一个观念

用户并不关心瞬时的调度效果，关心的是整个作业的完成时间。

那也就说，只要保证任务的总体完成时间不增长，那么我就可以在任务原来完成时间之前随意调度子任务，使得资源利用率提供，或者减少JCT（Job Completion time）。这样也就多出了很多操作的可能性(前面提到的第二个特点)。

综上所述。基于用户只关心JCT（JCT短，资源利用率也不会差），那咱们就在基本JCT之前调度任务，尽量提高资源利用率以及任务平均的完成时间。

本文可以做到这样的效果：

提出问题

通过现有的调度策略，会有一个任务的完成时间。如何在保证任务完成时间不会增长的情况下，提出一个新得调度方案，使得减少平均任务完成时间，提高资源利用率，同时也能兼顾公平性等特性？

解决问题

一、解决这个问题的一些基础

提出了问题，那么如何去解决呢？大牛分析了这个问题能不能解决，有没有解决的可能性。（答案当然是肯定的，否则这篇文章怎么撸出来的）

- 首先，当前的主要任务，多是复杂的DAG结构，任务中存在很多关联关系。所有是存在很多调度对象的。此外，任务的DAG图越来越长，使得调度的空间也越来越多。

- 根据数据显示，至少在20%的资源，有存在50%的时间没有用满，存在剩余资源。

从上面的两条结论，可以看出还是很有可能，解决提出的问题的，因为可操作的空间很大。

那我们就来解决一下。

二、思路

当当当，文章的精华来了。跟着大牛们的思路去看看他们是如何解决的。他们给解决方案取了一个名字叫Carbyne（嗯……炭？）

前面说到，整体方案分为两个阶段，一个是任务间调度，一个是任务内部调度。那我们就从这两个维度出发，去解决问题。

首先我们再次明确我们需要解决的问题：

Question:如何在保证任务完成时间不会增长的情况下，提出一个新得调度方案，使得减少平均任务完成时间，提高资源利用率，同时也能兼顾公平性等特性？

可以看到我们的基本思路是尽量让资源利用率提高，尽量减少任务的完成时间。基本思路是将其他任务的剩余资源利用起来，分配给任务去使用。可以将大问题分割为三个小问题。

1.任务间调度的目标：如何最大化剩余资源的数量？

2.任务内调度的目标：剩余资源应该贡献多少给别的任务使用？

3.资源的重新分配：在获得剩余资源后，资源应该如何重新分配下去？



这三个问题解决后，解决方案也就明确了。那我们以此分别来看一下。

一.任务间调度

任务间调度，关注的是最大化剩余资源。在原来的调度方案中，瞬时的调度策略延长了任务的完成时间，虽然是延长了任务的完成时间，但是却给了我们执行利他策略的最大机会。因此在任务间调度，以前的调度策略都可以，较长的任务完成时间也无所谓，刚好可以给我增加调度的可操作性。

因此任务间调度只需要保证公平性就行。Carbyne在任务间调度采用的是DRF，因为这个是在公平性中做的很好的。当然任意其他的公平性调度策略都可以，只要公平地把资源分配下去即可。

二.任务内调度

Step1：计算剩余资源量

既然资源分配下去了，那任务内的剩余空闲资源有多少呢？那么我们在任务内调度阶段，首先要解决的是计算有多少剩余资源可以贡献给别的任务。在传统的调度方案中，是首先计算任务的期望完成时间，也就是我在知道了每个任务的完成时间后，通过计算能得出任务可能会什么时候完成。在Carbyne中，这一步也是需要的。

Step2： 延迟调度

这一步就是不一样了，集中注意力，前方高能！！如图所示，策略是在知道了任务的期望完成时间后，那就尽量晚调度，把任务从后往前排，使得后面的资源先装满。这样的策略的好处是在不延长任务完成时间的前提下，尽量把前面的资源空出来，留给别人。那别人在前期就有了很多可用资源，那他的任务完成时间就会缩短，平均任务完成时间也就短了。

那这个时候前面的资源就多出来了。这时候就通过利他策略去分配这个多出的资源了。



移动后



三.资源重新分配

这一步也是Carbyne的独特之处，同样高能！。在这一步我们要做的事情是，通过上一步的延迟调度，我们得到了一些新的空闲资源。那我们怎样去重新分配这个空闲资源给别的任务，让别的任务早点完成，从而降低任务的平均完成时间呢？

首先我们再次明确一下在这个阶段，我们需要达到的目标：

* 减少任务平均完成时间

* 最大化资源利用率

当然这两个目标其实可能有关联，任务完成时间少了，资源的利用率可能就会很高。目标明确了，那我们怎么去实现这两个目标呢？

对于第一点，作者的策略是：先执行所需完成时间最短的任务。这样就会有任务会减少他的完成时间，那平均完成时间就少了。调度后效果如图：



对于第二点，作者的策略是：尽可能把没有调度的任务打包执行（Pack as many unscheduled tasks are possible）。这一点我不是很理解，反正达到的效果是如图这样：

总结

从上面的三个步骤，我们分别实现了：1.通过公平调度策略，提高了资源的剩余量。2。通过任务内部调度，计算出了可以用于贡献的剩余资源。3.通过利他调度策略，提高了资源利用率，降低了平均任务完成时间。

这样，最开始的问题就解决了…决了……了……最后的实验验证部分就不再讨论了，有兴趣的可以去下载这篇论文

鉴于本渣能力有限，很多理解不清楚或者不正确的地方，欢迎指出