这位面试者拥有5年的系统性能监控和评估经验的面试者，在面试中展示了深厚的专业知识和对各种调度策略的理解。他深入解释了资源调度中的“主动推拉”和“被动拉取”，并且介绍了如何根据业务需求和资源状况进行调度优化。他还讨论了横向扩展在集群调度系统中的重要性，并提供了一些实际的解决方案。总的来说，面试者在系统性能监控和评估方面有着丰富的实践经验和深厚的理论知识，是一位非常优秀的候选人。
岗位： 系统性能监控和评估师 从业年限： 5年
简介： 具备5年经验的系统性能监控和评估师，擅长资源调度优化和横向扩展方案。
问题1：如何理解资源调度中的“主动推拉”和“被动拉取”？
考察目标：深入理解被面试人在资源调度方面的专业知识和理解其差异。
回答： 作为系统性能监控和评估师，我理解为资源调度中的“主动推拉”和“被动拉取”是两种不同的资源管理和调度策略。主动推拉是指资源主动向应用层提供资源Offer，应用层根据需要主动拉取资源。举个例子，Mesos就采用主动推送资源Offer给Framework，而Kubernetes/YARN则采用被动响应Controller Manager的资源请求。这种策略的优点在于提高了资源的利用率，减少了资源的浪费，但缺点也可能导致应用层的资源请求无法立即满足，从而产生延迟和不稳定。
与之相反，被动拉取是指应用层会等待资源调度器返回可用资源的信息，然后根据信息决定是否请求资源。例如，Kubernetes有一个参数percentageOfNodesToScore，用于在选择节点时仅从部分节点中选取，以提高调度效率。采用被动拉取策略时，应用层的资源请求可以更好地控制，避免了不必要的资源浪费。然而，这种方式的缺点在于当资源供应不足时，可能会导致应用无法正常运行。
在我之前的一个项目中，我们采用了主动推拉的策略来实现资源调度。具体来说，我们采用了Mesos作为资源调度器，主动地向Framework推送资源Offer，以提高资源的利用率。结果显示，这种策略有效地提高了系统的性能，降低了资源的浪费。
总之，主动推拉和被动拉取各有优缺点，选择合适的策略需要综合考虑多个因素，如资源的供应和需求、应用的需求、系统的性能等，以确保系统的稳定性和性能。
问题2：你如何看待横向扩展在集群调度系统中的重要性？
考察目标：考察被面试人对于集群调度系统中横向扩展的理解和看法。
回答： 在我看来，横向扩展在集群调度系统中的重要性不容忽视。首先，我们需要明确什么是横向扩展。在这里，我指的是集群调度系统中Scheduler组件的状态限制，即一个Scheduler实例只能为单一任务分配资源。这种设计模式在某些场景下是非常有用的，比如资源有限或者需要确保某个任务的优先级。
然而，随着应用的发展和集群规模的扩大，这种设计模式的局限性也逐渐显现出来。例如，在我曾经参与的一个项目中，我们的集群规模已经达到了数百个节点。在这种情况下，如果仍然采用单个Scheduler实例来调度资源，会导致一些问题。一方面，资源的分配不均匀可能导致某些节点的负载过高，而其他节点却资源充足。另一方面，当某个任务发生变化时，如申请更多的资源或者需要调整调度策略，这种模式将使得Scheduler无法适应这种变化。
为了解决这些问题，我们可以考虑引入横向扩展的概念。具体来说，我们可以通过将Scheduler划分为多个不同的实例来实现横向扩展。这样，每个实例可以独立地为不同的任务分配资源，从而提高了整个集群调度系统的灵活性和可扩展性。
在我过去的实践中，我已经尝试过使用横向扩展的方法来改进集群调度系统，并取得了良好的效果。比如在我之前参与的一个项目中，我们通过将Scheduler划分为多个实例，成功解决了资源分配不均和适应任务变化的问题，从而提高了整个集群调度系统的性能和稳定性。
问题3：如何调整Kubernetes调度器的参数以提高调度效率？
考察目标：测试被面试人对Kubernetes调度器参数的理解和实际操作能力。
回答： 在我之前参与的一个项目中，我们通过对Kubernetes调度器参数percentageOfNodesToScore进行调整，成功提高了调度效率。具体来说，我们将原本的主动推拉方式调整为被动拉取方式，这样可以在需要的时候，让资源主动地向应用推进，从而减少资源的浪费。
同时，我们也对资源分配进行了优化，将相似的应用尽可能地放在同一节点上运行，以此减少跨节点的通信开销，提高资源利用率。此外，我们还对调度目标进行了调整，不再仅仅追求资源全局最优，而是更注重业务稳定性最优。这样可以保证在保证系统稳定性的前提下，实现资源的最大化利用。
最后，我们对调度器参数也进行了适当的调整，比如可以增加一定的权重给最近使用的节点，以此鼓励调度器优先选择最近使用的节点。通过以上的调整，我们发现Kubernetes调度器的性能得到了显著提升。
问题4：在线调度有哪些常见的调度能力和它们的目标是什么？
考察目标：了解被面试人在在线调度方面的专业知识和经验。
回答： 这种调度能力可以帮助我们根据应用的需求，动态地调整资源的分配，从而提高系统的性能。举个例子，在视频流传输过程中，我们可以根据网络带宽的变化，动态地调整流量的分发，以保证视频的流畅播放。
问题5：你如何处理并行调度中的资源冲突问题？
考察目标：考察被面试人在并行调度中的问题解决能力和资源管理能力。
回答： 在并行调度中，资源冲突是一个常见的问题，比如在我参与的一个项目里，就遇到了这样的问题。为了解决这个问题，我首先对每个任务进行了详细的资源消耗分析，了解了每个任务的资源需求和使用情况。然后，根据任务的优先级和资源消耗情况，制定了一个动态的资源调度策略。这个策略是根据任务的紧急程度和资源的使用情况动态调整的，从而确保了资源的合理利用，避免了资源冲突的发生。
同时，我还采取了一些其他的措施，比如增加资源供应，优化任务的调度算法等，以缓解资源冲突的情况。虽然这些措施不能完全解决问题，但可以在一定程度上减轻资源冲突的影响，提高了系统的运行效率。
总的来说，我在处理并行调度中的资源冲突问题时，采取了分析和优化相结合的方式，通过制定动态的资源调度策略和采取其他措施，成功地解决了这个问题，提高了系统的运行效率。
问题6：阿里巴巴的复杂任务资源混合调度技术是如何工作的？
考察目标：了解被面试人对阿里巴巴复杂任务资源混合调度技术的理解和经验。
回答： 作为一位系统性能监控和评估师，我非常了解阿里巴巴的复杂任务资源混合调度技术。这项技术的核心在于根据不同任务的优先级和资源需求，采用一种智能的任务调度算法，从而实现对资源的动态管理和优化分配。
首先，阿里巴巴会根据任务的紧急程度和重要程度，为每个任务分配一个优先级。比如，当有一个人正在编写一个紧急重要的报告时，系统会优先分配计算资源和存储资源，确保报告能及时完成。而当有一个人提交了一个并不紧急但重要的任务时，系统会将其排在后面，以确保更有紧急重要的任务得到优先处理。
然后，阿里巴巴会根据任务的资源需求，为其分配相应的资源。比如，如果一个人正在编辑一个需要大量计算资源的视频，系统会为其分配更多的计算资源，以确保视频能够顺利编辑完成。同时，系统也会考虑到资源的利用率，以避免资源浪费。
接下来，阿里巴巴的任务调度算法会根据任务的优先级和资源状况，决定何时执行哪个任务。在任务执行过程中，系统的调度算法还会不断监测任务的运行状态，以便在必要时进行调整。比如，如果某个任务出现了运行延误的情况，调度算法会考虑是否有其他任务可以提前执行，以减少整体的延误时间。
举个例子，假设我们有一个电商网站，其中有一个搜索功能。当我们输入关键词并进行搜索时，阿里巴巴的复杂任务资源混合调度技术会根据搜索任务的紧急程度和重要程度，以及网站的其他工作负载，自动为我们的搜索任务分配合适的计算资源和存储资源，并在保证资源利用率的前提下，尽快完成搜索结果的返回。这就是这项技术的实际应用，也是我在 previous event 中使用该技术成功解决了资源竞争情况的例子。
问题7：你如何衡量调度效果的好坏或收益？
考察目标：测试被面试人在衡量调度效果方面的专业知识和方法。
回答： 衡量调度效果的好坏或收益需要综合考虑多个因素，比如任务完成时间、资源利用率、系统稳定性等等。首先，我们要明确自己的调度目标，比如提高资源利用率、缩短任务完成时间、保证系统稳定运行等等。然后，我们可以根据这些目标来评估不同的调度算法或策略的效果，比如主动推拉和被动拉取这两种调度方式，各有优缺点，我们需要根据实际情况来选择最适合的调度方式。
举个例子，在我曾经参与的一个项目中，我们对Kubernetes进行了调度优化，以提高系统的性能和可靠性。在这个项目中，我们采用了基于资源利用率的调度算法，通过动态调整资源的分配来优化任务调度，最终实现了更高的资源利用率和服务质量。这个例子说明了我在资源调度方面的实践经验和解决问题的方法。
问题8：如何在横向扩展的集群调度系统中克服Scheduler单活状态的限制？
考察目标：考察被面试人对于集群调度系统中横向扩展的理解和解决方案。
回答： 在横向扩展的集群调度系统中，我们常常会面临Scheduler单活状态的限制，这确实是一个棘手的问题。在我之前的工作中，我也曾遇到过这种情况。解决这个问题的方法有很多，其中我认为比较有效的是使用多Scheduler、负载均衡算法以及优化Scheduler的设计。
首先，我们可以使用多Scheduler来避免单个Scheduler的压力过大。比如在阿里巴巴的复杂任务资源混合调度技术中，我们就采用了多个Scheduler节点，这样就能保证系统的可用性和稳定性。其次，我们也可以使用负载均衡算法来分发任务到不同的Scheduler节点上。在Kubernetes中，我们可以使用“round-robin”或者“least connections”等负载均衡算法来确保任务公平地分配到各个Scheduler节点上。
当然，我们还可以从Scheduler自身出发来进行优化。比如说，我们可以使用更智能的任务调度策略，如基于资源的可用性和负载等因素进行调度，这样可以减少资源竞争的情况。此外，我们还可以对Scheduler进行一些定制化设计，比如在调度任务的时候，可以优先考虑那些对资源利用率和业务稳定性影响较小的任务，从而达到更好的调度效果。
总的来说，要解决横向扩展的集群调度系统中Scheduler单活状态的限制，我们需要综合考虑多种因素，包括系统的架构设计、负载均衡算法以及Scheduler自身的优化等。在实际工作中，我会根据具体情况进行调整和优化，以确保系统的可用性和稳定性。
点评： 这位面试者在回答问题时表现出了扎实的专业知识，对资源调度中的“主动推拉”和“被动拉取”概念的阐述十分清晰，展示了其在这一领域的实际经验。另外，面试者对Kubernetes调度器参数的理解和实际操作能力也得到了体现。在回答如何调整Kubernetes调度器的参数以提高调度效率时，面试者结合了实际案例，给出了具体的调整方案和实际效果，显示出其解决问题的能力和实战经验。不过，需要注意的是，这位面试者在回答在线调度和资源冲突处理方面的问题时，可能需要对这些问题有更深入的了解和实际经验，以更好地展示出自己的专业素养和能力。
