问题一：动态资源切割机制是如何解决细粒度资源请求满足问题的？
动态资源切割机制是如何解决细粒度资源请求满足问题的？
参考回答：
动态资源切割机制通过动态地从TM的资源池中切割出满足请求规格的slot来解决细粒度资源请求满足问题。当Slot Manager决定从TM上申请一个特定规格的slot时，TM会检查自己的资源池是否能够切下这个slot，并动态生成slot分配对应的资源。当slot不再需要时，可以将其销毁，并将资源释放回空闲资源池。这种机制使得细粒度资源请求能够灵活地得到满足，提高了资源的利用效率。
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问题二：资源申请策略主要包含哪两个决策？
资源申请策略主要包含哪两个决策？
参考回答：
资源申请策略主要包含两个决策：一是从Resource Provider处申请什么资源规格的TM以及各个规格TM各需要几个；二是如何将slot摆放到各个TM中。这两个决策都是在Slot Manager组件内部进行的。 
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问题三：细粒度资源管理下的资源申请策略需要考虑哪些因素？
细粒度资源管理下的资源申请策略需要考虑哪些因素？
参考回答：
细粒度资源管理下的资源申请策略需要考虑多个因素，包括如何减少资源碎片、保障资源调度效率、slot是否需要评估、以及集群对TM资源规格的要求（如不能过小以免启动过慢，也不能过大以免影响K8s调度效率）等。
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问题四：ResourceAllocationStrategy是如何在细粒度资源管理中起作用的？
ResourceAllocationStrategy是如何在细粒度资源管理中起作用的？
参考回答：
ResourceAllocationStrategy在细粒度资源管理中负责决策如何分配现有资源、还需要申请多少个新的TM以及它们的规格，同时判断是否存在无法满足的作业。Slot Manager会将当前的资源请求和集群中现有的可用资源信息传递给ResourceAllocationStrategy，由它进行决策并返回结果。
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问题五：目前细粒度资源管理的默认资源管理策略有什么局限性？
目前细粒度资源管理的默认资源管理策略有什么局限性？
参考回答：
目前细粒度资源管理的默认资源管理策略局限性在于TM的规格是固定的，根据粗粒度的配置决定。如果某个slot的请求大于资源配置，可能导致无法分配。此外，该策略在资源分配时会顺序扫描当前空闲的TM，只要满足slot的请求就会直接切割，这虽然保证了资源调度效率，但可能会产生资源碎片。 
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