在分布式系统中，合理的资源分配是确保系统性能、稳定性和可扩展性的关键。以下是针对Redis Cluster、Kubernetes、Docker Swarm和Hadoop YARN等集群的资源分配策略的详细分析：
Redis Cluster资源分配
- 数据分片与哈希槽：Redis Cluster将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据。数据分片基于哈希槽实现，共有16384个槽，每个键通过CRC16算法映射到特定槽，槽再分配给集群中的节点。
- 节点角色与通信：Redis Cluster中的节点分为主节点和从节点，主节点负责处理读写请求并维护数据副本，从节点复制主节点数据并提供读服务。节点间通过Gossip协议交换集群状态信息。
- 实战优化策略：
- 合理规划节点数量，根据数据规模、读写压力和硬件资源等因素选择适当的节点数量。
- 均匀分布数据，避免个别节点承担过多数据或请求。
- 配置从节点只读，限制从节点处理写请求，减轻主节点压力。
- 使用客户端分片库自动分配读写请求，实现负载均衡。
Kubernetes资源分配
- 资源模型与调度算法：Kubernetes的资源模型抽象了CPU、内存、设备等资源类型，以及Node的概念。调度算法会根据各Node当前可供分配的资源量，为容器选择合适的Node。
- 资源限制与管理：通过Resource Limits控制和管理集群资源的分配和使用，确保资源的公平分配，防止资源滥用，并优化集群的整体性能。
Docker Swarm资源管理
- 去中心化设计：Swarm采用去中心化设计，角色分为Manager和Worker节点，Manager节点故障不影响应用使用。
- 扩容缩容与服务发现：可以声明每个服务运行的容器数量，通过添加或删除容器数自动调整期望状态。Swarm Manager节点为集群中的每个服务分配唯一的DNS记录和负载均衡VIP。
Hadoop YARN资源分配
- 资源调度器：YARN中的资源调度器负责资源的管理和调度，支持公平调度器(Fair Scheduler)和容量调度器(Capacity Scheduler)，根据不同的需求和优先级来分配资源。
- 优化策略：
- 使用合适的资源分配策略，如公平调度器或容量调度器。
- 创建多个队列并为每个队列设置不同的资源配额和优先级。
- 根据作业的需求调整容器的大小，以充分利用集群资源。
- 数据本地性优化，通过将数据存储在接近计算节点的位置，减少数据传输的开销。
合理分配集群资源需要根据具体的应用场景和需求来制定策略。无论是通过数据分片、资源限制、去中心化设计还是资源调度器，目标都是为了确保系统的高性能、稳定性和可扩展性。
