Volcano调度器中Gang调度与抢占机制的冲突问题分析
问题背景
在分布式计算领域,Volcano作为一个基于Kubernetes的批处理调度系统,其核心功能之一就是支持Gang调度策略。Gang调度要求一个作业的所有任务要么全部被调度执行,要么都不执行,这对MPI等需要多节点协同工作的计算任务至关重要。然而,当Gang调度与优先级抢占机制同时启用时,调度器在某些场景下会出现预期之外的行为。
问题现象
在一个典型的两节点集群环境中,当出现以下配置时会出现调度异常:
- 节点A处于空闲状态
- 节点B运行着一个低优先级的作业
- 提交一个需要占用两个节点的高优先级作业
按照预期,高优先级作业应该能够抢占低优先级作业的资源并开始执行。但实际观察到的现象是:高优先级作业持续处于Pending状态,未能成功抢占低优先级作业的资源。
技术原理分析
问题的根源在于Volcano调度器的抢占逻辑与Gang调度策略之间的交互存在缺陷。具体表现为:
-
抢占决策的局限性:当前抢占机制仅考虑有受害者(victim)任务的节点,而忽略了空闲节点。在示例场景中,节点A是空闲的,但由于没有受害者任务,它不会被纳入抢占决策的考虑范围。
-
Gang调度的严格性:Gang调度要求作业的所有任务必须同时满足资源需求。在示例中,即使抢占节点B的低优先级任务,高优先级作业仍然缺少节点A的资源,导致整个抢占决策被放弃。
-
管道化(pipelined)检查:调度器在提交抢占决策前会检查作业是否处于"pipelined"状态,这一检查进一步限制了抢占机制的有效性。
解决方案
该问题在Volcano的最新版本中已得到修复。主要改进包括:
-
优化了抢占决策逻辑,使其能够综合考虑空闲节点和已占用节点的情况。
-
调整了Gang调度与抢占机制的交互方式,确保在资源不足时能够正确触发抢占行为。
-
改进了调度决策的评估机制,避免因部分资源满足就放弃整个抢占机会。
最佳实践建议
对于使用Volcano调度器的用户,在处理类似场景时建议:
-
确保使用最新版本的Volcano,以获得最完善的调度功能。
-
在同时启用Gang调度和抢占功能时,仔细评估作业的资源需求和优先级设置。
-
监控调度器日志,及时发现和诊断潜在的调度冲突问题。
-
对于关键业务作业,考虑设置适当的超时和重试机制,以应对可能的调度延迟。
总结
Volcano调度器中Gang调度与抢占机制的交互是一个复杂但关键的功能点。通过深入理解其工作原理和潜在限制,用户可以更好地配置和优化自己的批处理工作负载。最新版本中的改进显著提升了调度器在复杂场景下的决策能力,为用户提供了更可靠的资源调度保障。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0123
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00