3种Scheduler概述
EventScheduler：将系统中的可用资源均匀地分配给需要资源的topology，其实也不是绝对均匀，后续会详细说明DefaultScheduler：和EvenetScheduler差不多，只不过会先将其它topology不需要的资源重新收集起来，再进行EventSchedulerIsolationScheduler：用户可定义这个topology的机器资源，storm分配的时候会优先分配这些topology，以保证分配给该topology的机器只为这一个topology服务
DefaultScheduler
- 调用cluster的
needsSchedualerTopologies方法获得需要进行任务分配的topologies - 开始分别对每一个topology进行处理
- 调用cluster的
getAvailableSlots方法获得当前集群可用的资源，以<node,port>集合的形式返回，赋值给available-slots - 获得当前topology的executor信息并转化为
<start-t ask-id,end-task-id>集合存入all-executors，根据topology计算executors信息，采用compute-executors算法，稍后会讲解 - 然后调用EventScheduler的
get-alive-assigned-node+port->executors方法获得该topology已经获得的资源，返回<node+port,executor>集合的形式存入alive-assigned，为什么要计算当前topology的已分配资源情况而不是计算集群中所有已分配资源？，猜测可能是进行任务rebalance的时候会有用吧。 - 接着就调用
slot-can-reassign对alive-assigned中的slots信息进行判断，选出其中能被重新分配的slot存入变量can-reassigned - 这样可用的资源就由
available-slots和can-reassigned两部分组成 - 接下来计算当前topology能使用的全部slot数目
total-slots--to-use：min(topology的NumWorker数,available-slots+can-reassigned) - 如果
total-slots--to-use>当前已分配的slots数目，则调用bad-slots方法计算可被释放的slot - 调用cluster的
freeSlots方法释放计算出来的bad-slot - 最后调用EventScheduler的
schedule-topologies-evenly进行分配 - 继续下一个topology
- 调用cluster的
主要流程梳理：获得当前集群空闲资源->计算当前topology的executor信息（分配时会用得上）->计算可重新分配和可释放的资源->分配
EventScheduler
EventScheduler调度算法与Default相比少了一个计算可重新分配资源的环节，直接利用Supervisor中空闲的slot进行分配，在此不再细讲。
EventScheduler和DefaultScheduler调度举例：
这两种调度机制在一般情况下调度结果基本保持一致，所以一起来看：
集群初始状态
接下来我们提交3个topology
Topology | Worker数 | Executer数 | Task数 |
T-1 | 3 | 8 | 16 |
T-2 | 5 | 10 | 10 |
T-3 | 3 | 5 | 10 |
1、提交T-1
- sort-slots算法对可用slots进行处理，结果为{[s1 6700] [s2 6700] [s3 6700] [s4 6700] [s1 6701] [s2 6701] [s3 6701] [s4 6701] [s1 6702] [s2 6702] [s3 6702] [s4 6702] [s1 6703] [s2 6703] [s3 6703] [s4 6703]}
- compute-executors算法计算后得到的Executor列表为：{[1 2] [3 4] [5 6] [7 8] [9 10] [11 12] [13 14] [15 16]}；
注：格式为[start-task-id end-task-id]，共8个worker，第一个包含2个task，start-task-id为1，end-task-id为2，所以记为[1 2]，后面依次类推...compute-executors算法会在下一篇博客中详解 - 8个Executor在3个worker上的分布状态为[3，3，2]
- 分配结果为：
- {[1 2] [3 4] [5 6]} -> [s1 6700]
- {[7 8] [9 10] [11 12]} -> [s2 6700]
- {[13 14] [15 16]} -> [s3 6700]
分配后集群状态为：
2、提交T-2
- 可用的slot经过sort-slots后：{[s1 6701] [s2 6701] [s3 6701] [s4 6700] [s1 6702] [s2 6702] [s3 6702] [s4 6701] [s1 6703] [s2 6703] [s3 6703] [s4 6702] [s4 6703]}
- comput-executors计算后得到的executor列表：{[1 1] [2 2] [3 3] [4 4] [5 5] [6 6] [7 7] [8 8] [9 9] [10 10]}
- 10个executor在5个worker上的分布为[2，2，2，2，2]
- 分配结果为：
- {[1 1] [2 2]} -> [s1 6701]
- {[3 3] [4 4]} -> [s2 6701]
- {[5 5] [6 6]} -> [s3 6701]
- {[7 7] [8 8]} -> [s4 6700]
- {[9 9] [10 10]} -> [s1 6702]
分配后集群状态为：
3、提交T-3
- sort-slots后slot列表为：{[s1 6703] [s2 6702] [s3 6702] [s4 6701] [s2 6703] [s3 6703] [s4 6702] [s2 6704] [s3 6704] [s4 6703] [s4 6704]}
- compute-executors后得到的executor列表为：{[1 2] [3 4] [5 6] [7 8] [9 10]}
- 5个executor在3个worker上的分布为：[2,2,1]
- 分配结果为：
- {[1 2] [3 4]} -> [s1 6703]
- {[5 6] [7 8]} -> [s2 6702]
- [9 10] -> [s3 6702]
分配后集群状态为：
如图，此任务调度方式也不是绝对均匀的，s1已经满负荷运转，而s4才刚使用一个slots。