写在前面
在分布式理论之体系结构 一文中我们提到了分布式的体系架构中有一种是集中式架构，在这种架构中由主来负责数据的存储和任务的分配，注意这里的任务分配，该怎么分呢？这里其实就是调度的问题了，在分布式中解决这类问题的架构我们叫做是调度架构，主要有单体调度和和两层调度，本文分别来看下。在正式开始之前我们先来看几个概念：
作业和任务：作业就是要执行的具体操作，包含多个任务。
资源：就是可供使用的从节点
调度器：负责调度任务到可用资源的组件
资源收集器：负责收集各个从节点信息的组件，供调度器任务匹配资源时使用1：单体调度
单体调度就是在主中有一个调度器，一个资源收集器，从节点会定期上报资源信息到资源收集器中，当有任务需要分配时，会通过主的调度器分配到某个从节点，如下图：
其中k8s使用的调度架构就是单体调度，其中的kube scheduler就是这里的调度器角色，负责将POD分配到某个worker节点，如下图：
单体调度的优点是实现简单，缺点是存在单点性能瓶颈和单点故障问题。
2：两层调度
当任务的类型变多之后，不同任务的调度逻辑是不同的，如果是所有的调度策略都在一个调度器中完成的话，势必会使得调度器变得非常复杂，难以维护,那怎么办呢？分，分成多个调度器，但这多个调度器在哪里实现呢？还是要看下问题的根源，根源是多种的任务类型，而多种的任务类型是由各种不同的计算框架产生的，那么很自然的，不同的计算框架就要负责提供不用的调度器实现。此时，主只负责维护资源信息，然后，将这些信息分配给不同计算框架的调度器就行，这就是两层调度，如下图：
scheduler 1就是主，其负责维护资源信息，scheduler 2们就是不同的资源调度器。工作过程如下：
1：计算框架注册自己的信息到主
2：任务到主后，根据任务类型分配给具体的任务调度器
3：任务调度器匹配任务到资源后，调用主，主将任务交给具体的资源执行其中，apache mesos采用的就是两层调度架构，因此其可以对接各种不同的计算框架。
这种架构的优点是解决了单点性能瓶颈和单点故障问题，缺点是对用户的使用门槛要求比较高。
写在后面
小结
本文看了调度架构的单体调度，和两层调度，并给出了具体的应用案例。希望本文能够帮助到你。
参考文章列表
k8s之工作机制 。
分布式理论之体系结构 。
