特征

YuniKorn的主要特点包括：

应用感知调度

YuniKorn的关键特性之一就是支持应用感知。在默认的K8s调度程序中，它只能根据Pod进行调度，而不能基于用户、作业或者队列进行更细粒度的调度。 与之不同的是，YuniKorn可以识别用户、作业或者队列，并在做出调度决策时，考虑更多与它们相关的因素，如资源、排序等。 这使我们能够对资源配额、资源公平性和优先级进行细粒度控制，这是多租户计算系统最重要的需求。

层次资源队列

层次队列提供了一种有效的机制来管理集群资源。 队列的层次结构可以在逻辑上映射到组织结构。这为不同租户提供了对资源的细粒度控制。 YuniKorn UI 提供了一个集中的视图来监视资源队列的使用情况，它可以帮助您了解不同租户是如何使用资源的。 此外，用户可以利用设置最小/最大队列容量来为每个租户设定其弹性资源配额。

作业排序和排队

YuniKorn将每个资源队列中的队列进行排队，排序策略决定哪个应用程序可以首先获得资源。 这个策略可以是多种多样的，例如简单的 FIFO、Fair、StateAware 或基于 Priority 的策略。 队列可以维持应用的顺序，调度器根据不同的策略为作业分配相应的资源。这种行为更容易被理解和控制。

此外，当配置队列最大容量时，作业和任务可以在资源队列中正确排队。 如果剩余的容量不够，它们可以排队等待，直到释放一些资源。这就简化了客户端操作。 而在默认调度程序中，资源由命名空间资源配额限制：如果命名空间没有足够的配额，Pod就不能被创建。这是由配额许可控制器强制执行的。 客户端需要更复杂的逻辑来处理此类场景，例如按条件重试。

资源公平性

在多租户环境中，许多用户共享集群资源。 为了避免租户争夺资源或者可能的资源不足，需要做到更细粒度的公平性需求，以此来实现跨用户以及跨团队/组织的公平性。 考虑到权重或优先级，一些更重要的应用可以获得超过其配额的更多的需求资源。 这往往与资源预算有关，更细粒度的公平模式可以进一步提高资源控制。

资源预留

YuniKorn会自动为未完成的请求进行资源预留。 如果Pod无法分配，YuniKorn将尝试把它预留在一个满足条件的节点上，并在这个节点上暂时分配该 pod（在尝试其他节点之前）。 这种机制可以避免这个 Pod 需要的资源被后来提交的更小的、更不挑剔的 Pod 所挤占。 此功能在批处理工作负载场景中非常重要，因为当对集群提交大量异构 Pod 时，很有可能一些 Pod 会处于“饥饿”状态，即使它们提交得更早。

吞吐量

吞吐量是衡量调度器性能的关键标准。这对于一个大规模的分布式系统来说是至关重要的。 如果吞吐量不好，应用程序可能会浪费时间等待调度，并进一步影响服务的 SLA（服务级别协议）。 集群越大，对吞吐量的要求也越高。基于Kube标记的运行评估 章节显示了一些性能数据。