关于cluster.evenly-spread-out-slots参数的底层原理

我说一下我看源码（1.11.2）之后的理解吧，不一定准确，仅供参考。

cluster.evenly-spread-out-slots 这个参数设置后会作用在两个地方：

1. JobMaster 的 Scheduler 组件

2. ResourceManager 的 SlotManager 组件

对于 JobMaster 中的 Scheduler，

它在给 execution vertex 分配 slot 是按拓扑排序的顺序依次进行的。

Scheduler 策略是会倾向于把 execution vertex 分配到它的上游节点所分配到的slot上，

因此在给某个具体 execution vertex 分配 slot 时都会计算出一个当前节点倾向于选择的TaskManager集合，

然后在可选的 slot 候选集中会根据三个维度来为某个slot打分，分别是：

1. 候选slot所在的 TaskManager 与倾向于选择的 TaskManager 集合中有多少个的 ResourceID

是相同的（对于standalone模式可以不考虑该维度）

1. 候选slot所在的 TaskManager 与倾向于选择的 TaskManager 集合中有多少个的 全限定域名 是相同的

2. 候选slot所在的 TaskManager 目前的资源占用率

只有配置了 cluster.evenly-spread-out-slots 后，才会考虑第三个维度，否则仅会用前面两个维度进行打分。

打分之后会选择得分最高的 slot 分配给当前的 exection vertex。

需要注意的是这里的资源利用率只是根据某个 slot 所在的 TaskManager 中剩下多少个能够分配该 execution vertex 的

slot 计算出的，

（因为 Flink 要求同一 job vertex 的并行任务不能分配到同一 slot 中），能分配的越多，资源利用率越小，否则利用率越大。

而不是指实际的CPU内存等资源利用率。

对于 ResourceManager 中的 SlotManager 组件（这里说的都是 Standalone 模式下的

ResourceManager），

由于 JobMaster 的 slot 都是要向 resource manager 申请的。如果 JobMaster 需要新的 slot 了，会向

ResourceManager 的 SlotManager 组件申请。

如果没有配置 cluster.evenly-spread-out-slots 的话，SlotManager 从可用 slot 中随机返回一个。

如果配置了 cluster.evenly-spread-out-slots，SlotManager 会返回资源利用率最小的一个 slot。

这里的资源利用率计算方式是：看某个 slot 所在的 TaskManager 中有多少 slot 还没有被分配，空闲的越多，利用率越小，否则越大。

最后，你提问中说的均衡我没有太理解。某个算子的并发子任务是不会被分配到同一个slot中的，

但如果想把这些子任务均匀分配到不同机器上，这个当前的调度算法应该是无法保证的。*来自志愿者整理的flink邮件归档