字节跳动宣布基于 Kubernetes 系统自研分布式调度器：Gödel Scheduler。一个能统一调度在线和离线业务的分布式调度器，能在满足在离线业务功能和性能需求的前提下，提供良好的扩展性和调度质量。

具备如下主要特点：

• 基于 K8s Scheduler，结合乐观并发思想，把最耗时的应用到节点匹配（filtering and scoring）操作放在 scheduler 组件，可以并发执行，提高大规模集群调度吞吐；

• 两层调度语义抽象（Unit 和 Pod）和二级调度框架实现：提供更灵活的“批”调度能力，更好支持离线业务的同时，可以进一步提高调度吞吐和提升系统扩展性 （扩展后的框架可以更好地处理一些特殊场景）；

• 丰富的功能和优秀的性能，满足在线，离线（批，流）和训练等业务需求，真正做到统一调度；

• 兼容 Kubernetes 生态，可以替换 K8s Scheduler；

  • 由于性能以及架构优化，在 framework interface 上与 K8s Scheduler 不完全一样，但扩展性不受影响，也可以像 Kubernetes 一样实现 scheduling plugin；

架构如下图所示：

Gödel Scheduler 由三个组件组成：Dispatcher、Scheduler 和 Binder。其中，Scheduler 组件是多实例，乐观并发调度， Dispatcher 和 Binder 则是单实例。 

公告指出，在过去两年里，Gödel Scheduler 已在字节跳动内部大规模落地，提供丰富的调度语义和功能，包括但不限于 Gang、Job level affinity、微拓扑调度、丰富的排队策略、抢占策略以及调度策略等，它高效稳定地支撑着抖音、今日头条等内部多种复杂业务的运行。

除了架构优化以外，项目团队还基于以前优化 Kubernetes 原生调度器的经验，对 Gödel Scheduler 的实现进行了更深度的性能优化。结合内部优化过的 Kubernetes 系统，Gödel 调度器单分片吞吐可达 2000+ Pods/s, 多分片可达 5000+ Pods/s。并基于此不断提升单集群规模，目前字节跳动内部最大的线上单集群规模已经达到20000+ 节点、100w+ Pods。

经过内部多年反复验证，目前 Gödel 系统已达相对稳定状态。

未来，开源团队计划持续迭代 Gödel scheduler，提供更加丰富的功能和更好的扩展性，不断优化一些特殊场景下（比如高部署率，高抢占频率等）的调度吞吐。同时，通过重调度的方式希望解决调度性能和调度质量难兼顾的难题，在保证调度吞吐的基础上，大幅提升调度质量。以及注重生态建设，兼容适配业务主流的系统和框架。