资源调度与分配策略

为什么需要资源调度与分配？

以AI模型推理服务为例，GPU是最关键的计算资源。当一台GPU服务器同时运行多个模型服务实例，如果没有合理的资源调度机制，某些实例可能占用大量显存导致其他实例OOM，甚至拖垮整个节点。因此，资源调度系统必须根据服务优先级、实时负载、运行特性进行动态资源分配，确保性能稳定与资源高效。

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核心资源类型及调度对象

资源调度与分配主要涉及以下几类资源：

• 计算资源：包括CPU核数、GPU卡数量及算力分配（如CUDA核心、显存等）；
• 内存资源：用于缓存数据、中间变量、执行环境等；
• 存储资源：如本地磁盘空间、I/O带宽；
• 网络资源：包含带宽调度、网络延迟控制等；
• 服务实例数：如Web服务线程池、并发任务上限等。

调度对象可包括：

• 进程级别：不同进程的资源隔离；
• 容器级别：Docker/Kubernetes中的Pod或容器；
• 任务级别：如AI训练任务、数据导入任务、定时分析任务等。

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常见资源调度与分配策略

以下是实际系统中广泛应用的调度策略：

1. 静态分配策略（Static Allocation）

开发初期最常见，即在启动服务或容器时，通过配置文件显式指定资源，例如：

resources:
  requests:
    cpu: "2"
    memory: "2Gi"
  limits:
    cpu: "4"
    memory: "4Gi"

优点是简单可控，缺点是资源分配固化，不能动态响应系统负载变化。

2. 动态调度策略（Dynamic Scheduling）

通过监控系统负载动态调整资源，常用于容器平台（如Kubernetes）中。K8s的Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 可以根据CPU使用率自动调整Pod数量；Vertical Pod Autoscaler (VPA) 可自动推荐合理的资源请求配置。

3. 优先级与抢占机制（Priority & Preemption）

在资源紧张场景中，高优先级任务可抢占低优先级任务所占资源，确保关键服务先于辅助服务执行。例如在AI推理系统中，线上请求服务优先级远高于离线训练任务。

4. 节点亲和性与资源隔离策略（Affinity & Isolation）

通过节点亲和性将特定服务部署到具有特殊硬件（如GPU）的节点上，同时使用cgroups、Namespace、SELinux等工具实现资源隔离，防止服务之间“资源干扰”。

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实际开发中的策略选型建议

不同应用场景对应不同策略组合：

应用类型	推荐策略
高并发Web服务	静态分配 + 自动扩缩容（HPA）
GPU推理服务	节点亲和性 + 容器资源限制 + VPA
大数据批处理	动态调度 + 优先级配置
混部平台	资源隔离 + 抢占策略

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小结

资源调度与分配策略是支撑垂直扩展的“调度中枢”，通过灵活配置与实时调度机制，不仅可避免资源浪费，还能保障系统关键路径服务的运行稳定。在构建高可用、高性能系统时，应将资源调度能力视为基础架构能力之一，与监控系统、服务编排系统协同演进，构建智能、高效、弹性的资源管控体系。