在多任务并行执行的场景下，DolphinScheduler 采用何种设计思路来实现负载均衡，从而保障整体运行的稳定性？请说明其核心机制与关键策略。

回答思路

1. 【回答框架 1】DolphinScheduler 的负载均衡基于 Master 与 Worker 的多节点部署实现。Master 负责任务的拆分与分发，Worker 负责任务的实际执行。调度器通过 ZooKeeper 进行节点注册与感知，实现动态的集群成员管理与故障转移。
2. 【回答框架 2】在任务分发层面，DolphinScheduler 采用一致性哈希等算法将任务分配给具体的 Worker 节点，从而分散负载，避免单点压力。同时，Worker 会周期性地向 Master 汇报自身的负载状态（如执行中的任务数、CPU 使用率），Master 根据这些信息动态调整分发策略，倾向于将新任务分配给负载较低的节点。
3. 【回答框架 3】为保证多任务执行的稳定性，系统设计了多种容错机制：当 Worker 节点宕机时，其正在执行的任务会被其他节点重新拉起（任务恢复），Master 节点通过 ZooKeeper 实现选主，避免单点故障。此外，任务队列采用持久化存储，即使 Master 重启，任务也不会丢失。
4. 【回答框架 4】对于资源隔离，Worker 可以配置不同的资源组，通过 CPU、内存等限制实现物理隔离，防止相互干扰。任务重试机制与失败告警相结合，能够在异常发生时自动介入，保证任务整体推进。
5. 【关键点 1】Master 负责调度分发，Worker 负责执行，通过 ZooKeeper 实现集群感知与故障转移。
6. 【关键点 2】采用一致性哈希或负载报告策略，将任务分散到多节点，动态调整分发。
7. 【关键点 3】系统通过任务恢复、持久化队列与资源隔离保障稳定。
8. 【易错点 1】不要忽略 ZooKeeper 在心跳与选主中的作用，只谈算法会导致机制不完整。
9. 【易错点 2】注意区分任务级别的容错与集群级别的容错，避免混淆。
10. 【易错点 3】实际负载均衡效果与集群规模相关，不能泛化保证绝对均匀。