任务调度优化经验：细分队列，合理利用调度策略，提升集群资源利用率
相信目前很多生产系统，都使用了多租户模式管理所有进驻大数据平台的应用方，租户模式的优势，想必大家都有所了解，它能够管控租户权限，弹性分配资源，提高数据安全性及计算资源利用率，但Yarn集群中租户的资源调度器分为FairScheduler和CapacityScheduler，本文将探究生产任务的资源开销差异较大、且存在不同优先级的情况下，如何选择调度器，以及配置怎样的调度方式更为合理。
首先简单了解一下两种调度器
FairScheduler---公平调度
根据我的经验及理解，相对于CapacityScheduler调度器，FairScheduler在配置过程上更加简单，但资源调度上就相对粗暴一些；
CapacityScheduler---容器调度
该调度器在资源调度上更加精细，但配置过程相对复杂一些。
由于两种调度器实现的功能并无太大差异，对于生产系统来讲，两种调度器均可使用，笔者本次主要针对FairScheduler调度器进行实践及探究。
实践探究
FairScheduler支持Fair（公平排序算法）和Fifo（先进先出）两种调度模式，来实现各个租户和任务之间资源的调度，然而如何行之有效的结合Fair和Fifo两种模式来平衡任务差异性与资源利用最大化之间的关系，是多租户平台需要探究的问题，经过长期的生产实践及相关测试，笔者得出如下结论：
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模式设置：队列之间使用Fifo（先进先出）模式，队列内部任务之间使用Fifo（先进先出）模式
实践结论：这种组合模式下，队列内部先提交的任务可获得充足的资源以最快速度完成，但在空闲资源较少的情况时，后提交任务的队列需要等待前面队列中任务释放资源后才可启动，若前面队列任务执行较慢，则会大大增加后续队列所有任务的等待时间，从而增加后续队列所有任务的延迟时间； -
模式设置：队列之间使用Fifo（先进先出）模式，队列内部任务之间使用Fair（公平排序）模式
实践结论：这种模式与第一种模式存在同样的问题，后续队列中的任务在资源较为紧张的情况下延时过大。 -
模式设置：队列之间使用Fair（公平排序）模式，队列内部任务之间使用Fifo（先进先出）模式
实践结论：这种模式下，无论各个队列提交任务的次序如何，均可在抢占时间到达时，获得配置的最小资源量供队列内任务运行，而队列内部的Fifo模式也可保证先提交的任务获得充足的资源，以最快速度完成，且整体资源利用率较高。 -
模式设置：队列之间使用Fair（公平排序）模式，队列内部任务之间使用Fair（公平排序）模式
实践结论：这种模式与第三种类似，可以保证每个队列提交的任务都可以获取资源，但队列内部任务之间的Fair模式，使得任务之间公平的获取资源，如果出现队列内同一时间段提交大量任务的情况，则这些任务各自获取的资源量就很小，也就意味着队列内所有任务执行速度都非常缓慢，即所有任务都会出现较大延时。
综上所述，在任务差异性较大的多租户平台中，较为合理的调度模式为上述第三种：在队列间使用Fair（公平排序）模式，队列内部的任务间使用Fifo（先进先出）模式。
