背景
在云原生调度中，一次调度往往无法解决所有问题，需要配合重调度来优化资源分配和任务摆放。传统的重调度框架主要集中在识别异常节点或任务，并通过迁移或删除来解决。然而，这些框架往往只能解决局部问题，无法提供全局最优的调度方案，且容易出现多重调度策略冲突，影响整体稳定性。
为了解决这些问题，字节跳动研发了 Godel-Rescheduler，一个基于全局最优调度策略的重调度框架。它不仅能识别集群中的异常节点和任务，还能智能推荐任务到最合适的位置，并通过图算法生成详细的迁移步骤，确保集群的整体稳定性，真正实现全局最优调度。
项目简介
Godel-Rescheduler 由两个核心模块组成：Policy Manager 和 Movement Manager。其中，Policy Manager 负责输出重调度决策，而 Movement Manager 则负责拆解并执行这些决策。整个框架的目标是通过重调度，使集群朝向全局最优状态发展。
> 架构概览
> 组件介绍
Policy Manager 作为算法与策略控制中心，Policy Manager 负责配置重调度策略、迁移条件检测和执行相应的算法。它输出全局或局部最优的调度结果，并将决策传递给 Movement Manager。
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Policy Controller 负责整体调度流程的控制，利用各子模块提供的功能，输出最优的调度决策。
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Policy Configurator 负责读取并解析配置文件，定义重调度策略的触发条件、参数和作用范围。支持四种触发方式：周期执行、Signal 信号、HTTP 请求和 Cronjob。每个策略都可以根据需要配置不同的触发方式。
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Detector 用于检测集群、机器和实例的状态，评估是否需要进行局部迁移或全局重调度。不同的策略可以通过定制化 Detector 实现不同的检测逻辑，如热点检测、负载均衡或碎片整理等。
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Algorithm Provider 根据 Detector 提供的输入，算法插件为每个需要重调度的实例找到最适合的目标节点。为确保调度决策的有效性，算法会进行目标节点的校验，并与其他策略的决策进行冲突检查。
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Movement Checker 校验一个迁移是否会对集群稳定性造成负面影响，特别是对目标节点的资源消耗、负载情况等进行验证。
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Validator 在框架层面对每个移动决策进行最终校验，确保未经过校验的错误决策不会被执行。
Movement Manager 负责决策的执行和排序，并将新的调度结果上报，同时清除过期的推荐结果。
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Movement Generator 算法基于有向图强连通分量分解，依据实例在节点间的转移关系和 PDB（PodDisruptionBudget）限制，生成优化的迁移批次。目标是尽可能减少迁移次数，同时保证集群稳定性。
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Task Killer 负责按顺序执行每个移动决策，确保每个决策在保证稳定性的前提下逐步实施。
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Movement Recycler 确保在新策略生成前，及时清除旧的调度决策，避免过期决策影响新的调度计划。
> 字节跳动的实际落地
目前，字节跳动已经成功将 Godel-Rescheduler 应用到多个内部项目中，支持多种重调度策略的协同工作。例如：
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合并部署重调度：优化上下游应用实例在相同节点上的调度。
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负载均衡重调度：在负载、内存带宽、网络带宽等方面进行优化。
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碎片整理重调度：有效减少 CPU、GPU 等资源的碎片率等。
在实际应用中，Godel-Rescheduler 已帮助字节跳动的数万卡 GPU 集群将碎片率控制在 5% 以下，同时在大规模混合部署集群中，热点节点比例控制在 0.1% 以下，取得了显著的效果。
未来发展
未来，Godel-Rescheduler 将持续扩展和优化：
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更多重调度策略：引入更多实时数据，以丰富调度策略的多样性。
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稳定性建设：在优化调度效果的同时，持续降低重调度对集群稳定性的影响。
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扩展性优化：进一步简化策略接入方式，提升插件化能力。
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通用指标构建：制定通用的重调度评价指标，以全面评估调度效果。
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优化可解释性：增强重调度算法的可解释性，帮助用户更好地理解调度决策的依据。
相关链接
Godel ReScheduler 项目地址：
https://github.com/kubewharf/godel-rescheduler