hippo是目前阿里搜索主要的调度系统，hippo是一套分布式调度系统。与YARN和K8s的目的相同，都是提供为集群资源调度服务。
hippo架构
hippo是典型的master-slave架构，这与YARN类似，多个master通过zookeeper选主做failover和调度结果的持久化，master上主要是根据业务需求和资源供给进行资源预估，匹配算法和合理资源分配，资源分配的结果通过心跳发向各个slave作为资源目标，App master获取资源分配结果后向slave发送业务worker相关描述目标，slave以不断趋向目标的方式异步执行并自动进行Qos调控。themis进行资源管控，hippoweb可视化展示，hippoPE运维升级。
hippo业务和资源接入
hippo通过API-server，libCarbon和SDK三种方式提供业务接入，SDK是最老的接入方式。目前主流方式是通过API-server。如Yarn实现必要的协议对接，基于libCarbon（Hippo二层调度库）的Drogo管控平台接入相对简单的一维服务（如搜索应用searchweb）和suez-ops管控平台接入较为复杂的多维服务（如多行多列淘宝，天猫搜索引擎）。Hippo支持自身和业务的镜像化、容器化和服务化，系统服务如DP2（数据分发），Amon（指标收集）等基于二层carbon服务通过Pod模式（类似k8s的POD）组织部署。hippo on host是最早支持的对接乌力吉的资源接入方式，得益于hippo自身镜像化、容器化，hippo on host仅两个月半月便对接联调成功。
hippo资源分配协议
hippo是目标驱动、异步执行、最终一致、面向业务的分布式调度系统。实现了如offline协议，不强制回收，保证最小服务数渐进更新、单点故障failover等服务保障。基本的业务流程是App client向hippo master提交App描述，设置App master的资源需求目标，hippo master根据app master资源目标异步执行，在资源分配后启动app master（2-3），app master再向hippo master发送申请app worker资源的目标（4），hippo master根据app worker资源目标异步执行进行资源分配，app master根据返回的已分配资源向对应的hippo slave发送启动app worker请求目标，hippo slave再拉起app master（5-6）。
hippo重要特性
hippo镜像化容器运行
hippo的master和slave实现了镜像化和容器化运行，具备了快速部署和渐进升级的能力。
资源隔离
hippo slave上目前主要使用内核提供的cgroup子系统如blkio，cpu，cpuset，memory，net_cls和特定内核接口实现了对cpu/memory/Disk/network等不同层次和维度的资源隔离。
资源预估
hippo master上的一个插件管理的资源预估模块，通过对slave上返回的心跳信息中的每个slot的cpu/memory使用情况汇总，进行了相对简单的app+role级别的资源评估，资源预估的结果将作为资源超卖的主要依据之一，从而引入了类似resource guaranteed和resource limit的概念，也将影响资源弹性。
资源超卖
hippo slave将单机划分成在线和离线两个cgroup大组，在线空闲资源超卖给离线，以及离线之间资源超卖。在线负载低时，离线可以借用在线空闲资源，在线负载上升时，借出去资源要回来，也就是完全动态自主不断调整。目前主要做了CPU和memory两个维度的超卖。CPU维度主要是基于水位控制的思想，因为超线程以及其他资源的争抢的影响，水位超过一定限制CPU能力时开始非线性增长，在设置的安全水位下，可以将在线的闲置CPU资源卖给离线使用，并有最小使用量保证，防止调度饿死宕机。memory本身是非弹性资源，超卖策略上相对弹性资源CPU会保守一些，借用的闲置资源在某个阈值后借用比例会降低，memory如果不能在约定时间内释放出来将综合考虑优先级，运行时间，memory使用比例等因素选择某个离线进行用户态kill。hippo slave上每轮调度会计算离线任务的保底resource guaranteed和上限resource limit资源并以文件方式通知对应的slot，以便slot对应的业务做出决策。高峰期CPU和memory在离线分配百分比115%左右。
POD
类似于k8s的任务编排方式POD，在容器化环境中建立一个面向应用的逻辑主机模型，它可以包含一个或多个紧密联系的容器，多个容器共享slot资源，比如PID，IPC等。相比原生的容器接口，POD通过提供更高层次的抽象，简化了应用的部署和管理，hippo上的一些系统服务已经使用这种模式部署。
YARN on Hippo
通过yarn on hippo，实现了yarn这样的框架平台任务在hippo上调度，打开了离线任务的巧克力盒子。离线Topia（离线运维平台）通过hippo-api-server对接hippo，向hippo申请资源，根据返回的分配结果在相应的hippo slave上启动NM容器。这些NM组成了YARN的一个online partition，和离线自己的offline partition被yarn统一管理。这样离线任务就可以被调度到在线集群的NM上运行。通过上述资源隔离、预估、超卖等，并在保证在线业务质量的前提下，将闲置资源超卖给yarn，从而可以通过在线集群承接运行在yarn上的任务，在大促场景，可以借用离线的机器部署在线任务，从而实现在线和离线之间的资源流转。
