Byzer 多租户架构图如下
用户可能通过 Byzer 的上层应用诸如 Notebook 进行任务的提交，任务会通过 Byzer Router 完成路由转发。
路由实现主要是基于 Tag 来完成，具体原理如下：
- 比如 Tom 被打上 Tag A, 可能对应的含义是是部门，或者组。
- Byzer Engine 假设有两个被打伤 Tag A
此时，当一个脚本来到 Byzer Router(路由)，他会先根据这个脚本的提交用户对应的Tag找到那些被打上同样 Tag 的引擎，最终再根据负载均衡策略路由到这些 Engine 具体的一个 Engine 上。
为了支持这种能力， Byzer Engine 需要具备多租户能力。也就是不同用户既可以在同一个引擎里互相不影响的执行，也可以在不同引擎上执行，实现更好的资源隔离。
Note: Byzer Router 是可选的。用户完全可以在直接的应用产品里，亦或者在 Byzer Notebook 里手动指定自己需要的 Byzer Engine. 避免一开始就引入过渡复杂的架构。
多租户和原理
单个 Byzer Engine 实例支持按 【用户名称】 进行如下三个层面的隔离：
- 变量，临时表名 隔离，该隔离的原理是，我们会针对每个【用户名称】创建一个独立的
SparkSession对象。 - HDFS/对象存储目录隔离，该隔离的原理是，我们会给每个用户创建一个独立的【主目录】，用户所有读写都是在自己的主目录完成。譬如两个不同用户都往
/tmp/abc写数据，引擎其实会将该目录生成在用户各自的主目录，避免脚本之间的互相影响。 - 资源软隔离。不同用户共享同一个 Byzer 引擎实例时，其实也共享该引擎实例的资源，那他们是如何进行隔离的。这个主要依赖于 Spark 自身的任务调度策略，推荐使用公平调度策略（另外一个是 FIFO 调度策略）。
通过这三个隔离，不同的用户在执行脚本时可以互不影响。
Note: 这里的 租户 和启动Byzer Engine的 系统账号 不是一个概念。 在Byzer-lang中，执行一个脚本的时候，需要同时传递用户名称给 Byzer 引擎，引擎会信任这个用户名。
如果希望使用同一个用户账号并发执行一个脚本，可以在发起 Rest 请求时同时设置如下两个参数：
- sessionPerUser=true
- sessionPerRequest=true
资源隔离
一个 Byzer Engine 等价于一个 Spark Service 实例。 所以资源隔离有如下两个级别：
- 不同用户使用不同的 Byzer Engine,那么隔离依赖于底层资源调度器，比如 Yarn, K8s等,一般这种我们称为硬隔离。
- 不同用户使用相同的 Byzer Engine, 那么隔离依赖于 Spark 自身的任务调度。
通常我们可以结合上述两种方式使用，利用 Tag 机制，实现灵活的分发策略。
高可用/Load balance
我们使用 Byzer Router 来完成 Load balance 以及完成资源硬隔离等。Byzer Router 也提供较为丰富的路由能力，比如按标签进行路由分发，相同标签如果有多个实例，则可以按资源最多，任务最少等分发策略进行路由。
高可用方面目前我们采用 MySQL 保存路由信息，在 Byzer 2.2.1 以及以下版本，路由信息需要管理员通过 API 录入。
