Apache Arrow Ballista 任务调度策略的可插拔架构设计

Apache Arrow Ballista 作为分布式查询执行引擎，其任务调度机制是核心组件之一。本文将深入分析当前系统的任务分发策略，并探讨如何通过可插拔架构实现更灵活的任务调度能力。

现有任务分发策略分析

Ballista 目前实现了三种基础任务分发策略：

1. 绑定策略（Binding）：将特定任务固定分配到指定执行节点
2. 轮询策略（Round Robin）：在可用执行节点间均匀分配任务
3. 一致性哈希（Consistent Hashing）：基于任务特征哈希值确定执行节点

这些策略虽然覆盖了基本场景，但缺乏扩展性，无法满足日益复杂的分布式计算需求。

可插拔架构设计方案

核心接口设计

我们提出引入 DistributionPolicy trait 作为扩展点：

#[async_trait::async_trait]
pub trait DistributionPolicy: std::fmt::Debug + Send + Sync {
    async fn bind_tasks(
        &self,
        slots: Vec<&mut AvailableTaskSlots>,
        running_jobs: Arc<HashMap<String, JobInfoCache>>,
    ) -> Result<Vec<BoundTask>>;
}

该接口需要实现以下关键能力：

• 接收可用执行槽位信息
• 获取当前运行作业的上下文
• 返回任务与执行节点的绑定关系

策略枚举扩展

在现有 TaskDistributionPolicy 枚举中新增自定义策略选项：

pub enum TaskDistributionPolicy {
    Binding,
    RoundRobin,
    ConsistentHashing,
    Custom(Arc<dyn DistributionPolicy>),
}

技术优势与典型应用场景

系统架构优势

1. 解耦设计：将策略实现与调度核心逻辑分离
2. 运行时动态配置：支持不重启服务更换策略
3. 策略组合：可构建复合策略（如先过滤后分发）

典型应用场景

1. 数据本地化调度：基于数据位置信息优化任务分配
2. 资源感知调度：考虑节点负载、硬件特性等因素
3. 租户隔离策略：实现多租户场景下的资源配额管理

实现考量与最佳实践

线程安全要求

由于调度过程涉及多线程并发访问，策略实现必须满足：

• Send：可在线程间安全转移
• Sync：支持多线程并发访问

性能优化建议

1. 减少克隆操作：尽量通过引用共享数据
2. 异步友好：避免在策略实现中阻塞操作
3. 缓存机制：对频繁访问的元数据建立缓存

未来演进方向

1. 策略热加载：支持运行时动态更新策略逻辑
2. 策略评估框架：量化不同策略的执行效果
3. 自适应策略：根据系统状态自动调整分发逻辑

这种可插拔架构设计将使 Ballista 能够更好地适应各种分布式计算场景，同时为社区贡献者提供了清晰的扩展点，有助于生态系统的发展壮大。