本文探讨了云计算中调度的重要性，强调了调度粒度与资源效率的关系，并指出调度的主要目标是吞吐量和响应时间。文章列举了计算能力、内存容量、内存带宽和网络带宽等关键资源，以及任务的依赖关系、资源占用差异等问题。接着介绍了轮询、随机、权重、Hash和负载等调度算法，并讨论了服务端模式、客户端模式及客户端模式+管理节点等分布式架构下的调度实现方式。
可以想见，“实现任务到资源的最优分配”- 调度是“分而治之”模式的核心问题，而且调度粒度越精细，资源消耗的控制才能越精确；但是精细粒度的任务调度也带来更高的调度开销，需要根据业务情况权衡；调度最终和最重要的目标是吞吐量(指定时间段内完成的任务数，以及用户分级/业务分组的能力/流量控制)，响应时间(这里主要考虑处理时间，暂不考虑传输时间)；
对于调度器而言，资源是客观存在的硬件限制，主要有：
而任务则是要利用资源解决的问题，相对资源而言比较复杂，可能存在的情况有：
对于调度器而言，资源是客观存在的硬件限制，主要有：
计算能力，即CPU，现在关心的主要是物理内核数；
内存容量，刨开操作系统和其它系统软件的占用外，实际的可用数，毕竟如果引发swap操作将使执行性能急剧下降；
内存带宽，硬件架构的升级，如Nehalem架构中QPI与之前的前端总线相比带宽提升了一倍；
网络带宽，分布式系统的桥梁，大量数据传输时的瓶颈；
而任务则是要利用资源解决的问题，相对资源而言比较复杂，可能存在的情况有：
任务之间存在依赖关系，如用户提交数据后的查询操作，自己必须可见；再如早期的session stick，同一个用户的请求分
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