Hadoop源码系列（一）FairScheduler申请和分配container的过程

时间 2019-11-06

标签 hadoop 源码系列 fairscheduler 申请分配 container 过程栏目 Hadoop 繁體版

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一、如何申请资源

1.1 如何启动AM并申请资源

1.1.1 如何启动AM

val yarnClient = YarnClient.createYarnClient
setupCredentials()
yarnClient.init(yarnConf)
yarnClient.start()
// Get a new application from our RM
val newApp = yarnClient.createApplication()
val newAppResponse = newApp.getNewApplicationResponse()
appId = newAppResponse.getApplicationId()
 
// Set up the appropriate contexts to launch our AM
val containerContext = createContainerLaunchContext(newAppResponse)
val appContext = createApplicationSubmissionContext(newApp, containerContext)
 
// Finally, submit and monitor the application
logInfo(s"Submitting application $appId to ResourceManager")
yarnClient.submitApplication(appContext)

1.1.2 FairScheduler如何处理AM的ResourceRequest

一、FairScheduler接收到SchedulerEventType.APP_ADDED以后，调用addApplication方法把把RMApp添加到队列里面，结束以后发送RMAppEventType.APP_ACCEPTED给RMAppjava

二、RMApp启动RMAttempt以后，发送SchedulerEventType.APP_ATTEMPT_ADDED给FairSchedulernode

LOG.info("Added Application Attempt " + applicationAttemptId + " to scheduler from user: " + user);

三、FairScheduler调用addApplicationAttempt方法，发送RMAppAttemptEventType.ATTEMPT_ADDED事件给RMAppAttempt，RMAppAttempt随后调用Scheduler的allocate方法发送AM的ResourceRequestapp

四、FairScheduler在allocate方法里面对该请求进行处理，FairScheduler对于AM的资源请求的优先级上并无特殊的照顾，详细请看章节2 如何分配资源异步

1.2 AM启动以后如何申请资源

1.2.一、注册AM

amClient = AMRMClient.createAMRMClient()
amClient.init(conf)
amClient.start()
amClient.registerApplicationMaster(Utils.localHostName(), 0, uiAddress)

1.2.二、发送资源请求

// 1.建立资源请求
amClient.addContainerRequest(request)
// 2.发送资源请求
val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)
val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers()
if (allocatedContainers.size > 0) {
  // 3.请求返回以后处理Container
  handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala)
}

1.2.三、启动Container

def startContainer(): java.util.Map[String, ByteBuffer] = {
 val ctx = Records.newRecord(classOf[ContainerLaunchContext])
   .asInstanceOf[ContainerLaunchContext]
 val env = prepareEnvironment().asJava
 
 ctx.setLocalResources(localResources.asJava)
 ctx.setEnvironment(env)
 
 val credentials = UserGroupInformation.getCurrentUser().getCredentials()
 val dob = new DataOutputBuffer()
 credentials.writeTokenStorageToStream(dob)
 ctx.setTokens(ByteBuffer.wrap(dob.getData()))
 
 val commands = prepareCommand()
 
 ctx.setCommands(commands.asJava)
 ctx.setApplicationACLs(YarnSparkHadoopUtil.getApplicationAclsForYarn(securityMgr).asJava)
 
 // If external shuffle service is enabled, register with the Yarn shuffle service already
 // started on the NodeManager and, if authentication is enabled, provide it with our secret
 // key for fetching shuffle files later
 if (sparkConf.get(SHUFFLE_SERVICE_ENABLED)) {
   val secretString = securityMgr.getSecretKey()
   val secretBytes =
   if (secretString != null) {
     // This conversion must match how the YarnShuffleService decodes our secret
     JavaUtils.stringToBytes(secretString)
   } else {
     // Authentication is not enabled, so just provide dummy metadata
     ByteBuffer.allocate(0)
   }
   ctx.setServiceData(Collections.singletonMap("spark_shuffle", secretBytes))
 }
 
 // Send the start request to the ContainerManager
 try {
   nmClient.startContainer(container.get, ctx)
 } catch {
   case ex: Exception =>
     throw new SparkException(s"Exception while starting container ${container.get.getId}" +
       s" on host $hostname", ex)
 }
}

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二、如何分配资源

2.1 接受资源请求步骤

在FairScheduler的allocate方法里面仅仅是记录ResourceRequest，并不会真正的立马分配。ide

流程以下：oop

一、检查该APP是否注册过fetch

二、检查资源的请求是否超过最大内存和最大CPU的限制ui

三、记录资源请求的时间，最后container分配的延迟会体如今队列metrics的appAttemptFirstContainerAllocationDelay当中spa

四、释放AM发过来的已经不须要的资源，主要逻辑在FSAppAttempt的containerCompleted方法里线程

五、更新资源请求，全部资源请求都是记录在AppSchedulingInfo当中的requests（注意：只有是ANY的资源请求才会被立马更新到QueueMetrics的PendingResources里）

六、找出该APP被标记为抢占的container ID列表preemptionContainerIds

七、更新APP的黑名单列表，该信息被记录在AppSchedulingInfo当中

八、从FSAppAttempt的newlyAllocatedContainers当中获取最新被分配的container

九、返回preemptionContainerIds、HeadRoom、ContainerList、NMTokenList。(注：Headroom = Math.min(Math.min(queueFairShare - queueUsage, 0), maxAvailableResource)

2.2 请求和分配的关系

请求和分配的过程是异步的，关系如上图，每次调用allocate得到的container，实际上是以前的请求被分配的结果

2.3 如何分配

2.3.1 分配方式

分配有两种方式：

一、接收到NodeManager的心跳的时候进行分配

NodeManager每隔一秒（yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms）给ResourceManager发送一个心跳事件NODE_UPDATE，接收到心跳事件以后，在FairScheduler的nodeUpdate方法里进行处理。

NodeManager会汇报新启动的Container列表newlyLaunchedContainers和已经结束的Container列表completedContainers。而后在attemptScheduling方法里面进行分配。

二、持续调度方式

它有一个单独的线程，线程名称是FairSchedulerContinuousScheduling，每5毫秒对全部节点的资源进行排序，而后遍历全部节点，调用attemptScheduling方法进行分配。

开启持续调度模式以后，在接收到心跳事件NODE_UPDATE的时候，只有在completedContainers不为空的状况下，才会进行调度

attemptScheduling首先会检查是否有资源预留，若是有预留，则直接为预留的APP分配container

没有预留的分配过程以下：

一、最大可分配资源为这台机器的可用资源的一半，从root队列开始自上而下进行分配Resource assignment = queueMgr.getRootQueue().assignContainer(node);

二、分配到一个Container以后，判断是否要连续分配多个，最大支持连续分配多少个？

如下是涉及到的各个参数以及参数的默认值：

yarn.scheduler.fair.assignmultiple false （建议设置为true）

yarn.scheduler.fair.dynamic.max.assign true （hadoop2.7以后就没有这个参数了）

yarn.scheduler.fair.max.assign -1 （建议设置为2~3，不要设置得太多，不然会有调度倾斜的问题）

2.3.2 如何从队列当中选出APP进行资源分配

入口在queueMgr.getRootQueue().assignContainer(node);

一、检查当前队列的使用量是否小于最大资源量

二、首先对子队列进行排序，优先顺序请参照章节 2.3.4 如何肯定优先顺序

三、排序完再调用子队列的assignContainer方法分配container

四、一直递归到叶子队列

叶子队列如何进行分配？

一、先对runnableApps进行排序，排序完成以后，for循环遍历一下

二、先检查该Node是否在APP的黑名单当中

三、检查该队列是否能够运行该APP的AM，主要是检查是否超过了maxAMShare（根据amRunning字段判断是否已经启动了AM了）

检查逻辑的伪代码以下：

maxResource = getFairShare()
if (maxResource == 0) {
  // 最大资源是队列的MaxShare和集群总资源取一个小的值
  maxResource = Math.min(getRootQueue().AvailableResource(), getMaxShare());
}
maxAMResource = maxResource * maxAMShare
if (amResourceUsage + amResource) > maxAMResource) {
  // 能够运行
  return true
} else {
  // 不能够运行
  return false
}

View Code

四、给该APP分配container

下面以一个例子来讲明分配的过程是如何选择队列的：

假设队列的结构是这样子的

root

---->BU_1

-------->A

-------->B

---->BU_2

-------->C

-------->D

2.3.3 任务分配Container的本地性

任务分配Container的时候会考虑请求的本地性，对于调度器来讲，它的本地性分为三种：NODE_LOCAL, RACK_LOCAL, OFF_SWITCH

具体方法位于FSAppAttempt的assignContainer方法

遍历优先级

给该优先级的调度机会+1

获取RackLocal和NodeLocal的任务

计算容许分配的本地性级别allowedLocality，默认是NODE_LOCAL

一、心跳分配方式

计算调度机会，若是该优先级的任务的调度机会超过了（节点数 * NODE_LOCAL阈值），降级为RACK_LOCAL，若是该优先级的任务的调度机会超过了（节点数 * RACK_LOCAL阈值），降级为OFF_SWITCH

二、连续分配方式

计算等待时间waitTime -= lastScheduledContainer.get(priority);

若是waitTime超过了NODE_LOCAL容许的delay时间，就降级为RACK_LOCAL，再超过RACK_LOCAL容许的delay的时间，就降级为OFF_SWITCH

分配NODE_LOCAL的container

容许分配的本地性级别>=RACK_LOCAL，分配RACK_LOCAL的container

容许分配的本地性级别=OFF_SWITCH，分配OFF_SWITCH的container

都分不到，等待下一次机会

2.3.4 Container分配

一、检查该节点的资源是否足够，若是资源充足

二、若是当前的allowedLocality比实际分配的本地性低，则重置allowedLocality

三、把新分配的Container加到newlyAllocatedContainers和liveContainers列表中

四、把分配的container信息同步到appSchedulingInfo当中

五、发送RMContainerEventType.START事件

六、更新FSSchedulerNode记录的container信息

七、若是被分配的是AM，则设置amRunning为true

若是资源不够，则检查是否能够预留资源

条件：

1）Container的资源请求必须小于Scheduler的增量分配内存 * 倍数（默认应该是2g）

2）若是已经存在的预留数 < 本地性对应的可用节点 * 预留比例

3）一个节点只容许同时为一个APP预留资源

2.3.4 如何肯定优先顺序

该比较规则同时适用于队列和APP，详细代码位于FairSharePolicy当中

MinShare = Math.min(getMinShare(), getDemand())

一、（当前资源使用量 / MinShare）的比值越小，优先级越高

二、若是双方资源使用量都超过MinShare，则（当前资源使用量 / 权重）的比值越小，优先级越高

三、启动时间越早，优先级越高

四、最后实在比不出来，就比名字...

从上面分配的规则当中能看出来MinShare是很是重要的一个指标，当资源使用量没有超过MinShare以前，队列在分配的时候就会比较优先，切记必定要设置啊！

注：getMinShare()是FairScheduler当中队列的minResources

<minResources>6887116 mb,4491 vcores</minResources>