【深入浅出 Yarn 架构与实现】5-2 Yarn 三种调度器

本篇文章将深入介绍 Yarn 三种调度器。Yarn 本身作为资源管理和调度服务，其中的资源调度模块更是重中之重。下面将介绍 Yarn 中实现的调度器功能，以及内部执行逻辑。

一、简介

Yarn 最主要的功能就是资源管理与分配。本篇文章将对资源分配中最核心的组件调度器（Scheduler）进行介绍。

调度器最理想的目标是有资源请求时，立即满足。然而由于物理资源是有限的，就会存在资源如何分配的问题。针对不同资源需求量、不同优先级、不同资源类型等，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。因此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。

Yarn 资源调度器均实现 ResourceScheduler 接口，是一个插拔式组件，用户可以通过配置参数来使用不同的调度器，也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器。在 Yarn 中默认实现了三种调速器：FIFO Scheduler 、Capacity Scheduler、Fair Scheduler。

官方对三种调度器的介绍图。看个大概意思就行，随着调度器的不断更新迭代，这个图不再符合当下的情况。

二、FIFO

最简单的一个策略，仅做测试用。

用一个队列来存储提交等待的任务，先提交的任务就先分资源，有剩余的资源就给后续排队等待的任务，没有资源了后续任务就等着之前的任务释放资源。

优点：

简单，开箱即用，不需要额外的配置。早些版本的 Yarn 用 FIFO 作为默认调度策略，后续改为 CapacityScheduler 作为默认调度策略。

缺点：

除了简单外都是缺点，无法配置你各种想要的调度策略（限制资源量、限制用户、资源抢夺等）。

三、CapacityScheduler

一）CS 简介

Capacity Scheduler（后以 CS 简写代替）以队列为单位划分资源。会给每个队列配置最小保证资源和最大可用资源。最小配置资源保证队列一定能拿到这么多资源，有空闲可共享给其他队列使用；最大可用资源限制队列最多能使用的资源，防止过度消耗。

队列内部可以再嵌套，形成层级结构。队列内资源默认采用 FIFO 的方式分配。如下图所示。

优点：

• 队列最低资源保障，防止小应用饿死；
• 空闲容量共享，当队列配置资源有空闲时可共享给其他队列使用

缺点：

• 队列配置繁琐，父队列、子队列都要单独配置优先级、最大资源、最小资源、用户最大资源、用户最小资源、用户权限配置等等。工程中会写个程序，自动生成该配置；

二）CS 特征

• 分层队列 (Hierarchical Queues)：支持队列分层结构，子队列可分配父队列可用资源。
• 容量保证 (Capacity Guarantees)：每个队列都会配置最小容量保证，当集群资源紧张时，会保证每个队列至少能分到的资源。
• 弹性 (Elasticity)：当队列配置资源有空闲时，可以分配给其他有资源需求的队列。当再次需要这些资源时可以抢夺回这些资源。
• 安全性 (Security)：每个队列都有严格的 ACL，用于控制哪些用户可以向哪些队列提交应用程序。
• 多租户 (Multi-tenancy)：提供全面的限制以防止单个应用程序、用户和队列从整体上独占队列或集群的资源。
• 优先级调度 (Priority Scheduling)：此功能允许以不同的优先级提交和调度应用程序。同时队列间也支持优先级配置（2.9.0 后支持）。
• 绝对资源配置 (Absolute Resource Configuration)：管理员可以为队列指定绝对资源，而不是提供基于百分比的值（3.1.0 后支持）。
• 资源池配置：可将 NodeManager 分割到不同的资源池中，资源池中配置队列，进行资源隔离。同时资源池有共享和独立两种模式。在共享情况下，多余的资源会共享给 default 资源池。

三）CS 配置

假设队列层级如下：

root
├── prod
└── dev
    ├── eng
    └── science

可以通过配置 capacity-scheduler.xml 来实现：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>prod,dev</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.queues</name>
    <value>eng,science</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name>
    <value>40</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity</name>
    <value>60</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.eng.capacity</name>
    <value>50</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.science.capacity</name>
    <value>50</value>
  </property>
</configuration>

除了容量配置外，还可以配置单个用户或者程序能够使用的最大资源数，同时可以运行几个应用，权限ACL控制等，不是本篇重点，不再展开。可参考：cloudera - Capacity Scheduler、Hadoop doc - Capacity Scheduler、Hadoop: Capacity Scheduler yarn容量调度配置。

四）CS 实现

这里仅关注 CS 资源分配的过程。

CS 分配的是各 NM 节点上的空闲资源，NM 资源汇报请到之前的文章《4-3 RM 管理 NodeManager》中了解。

1、资源请求描述

AM 通过心跳汇报资源请求，包含的信息如下。

message ResourceRequestProto {
  optional PriorityProto priority = 1;  // 优先级
  optional string resource_name = 2;		// 期望资源所在节点或机架
  optional ResourceProto capability = 3;	// 资源量
  optional int32 num_containers = 4;		// Container 数目
  optional bool relax_locality = 5 [default = true]; 	// 是否松弛本地性
  optional string node_label_expression = 6;	// 所在资源池
}

2、资源更新入口

NM 发送心跳给 RM 后，RM 会发送 NODE_UPDATE 事件，这个事件会由 CapacityScheduler 进行处理。

    case NODE_UPDATE:
    {
      NodeUpdateSchedulerEvent nodeUpdatedEvent = (NodeUpdateSchedulerEvent)event;
      RMNode node = nodeUpdatedEvent.getRMNode();
      setLastNodeUpdateTime(Time.now());
      nodeUpdate(node);
      if (!scheduleAsynchronously) {
        // 重点
        allocateContainersToNode(getNode(node.getNodeID()));
      }
    }

重点在 allocateContainersToNode()，内部逻辑如下：

• 从根队列往下找，找到 most 'under-served' 队列（即 已分配资源/配置资源 最小的）；
• 先满足已经预留资源（RESERVED）的容器
• 再处理未预留的资源请求，如果资源不够，则进行 RESERVE，等待下次分配

这里有个预留的概念（之后会有文章专门介绍 reserve 机制）：

• RESERVED 是为了防止容器饿死；
• 传统调度：比如一堆 1G 和 2G 的容器请求，当前集群全被 1G 的占满了，当一个 1G 的容器完成后，下一个还是会调度 1G，因为 2G 资源不够；
• RESERVED 就是为了防止这种情况发生，所以先把这个资源预留出来，谁也别用，等下次有资源了再补上，直到满足这个容器资源请求。

四、FairScheduler

一、Fair 简介

同 Capacity Seheduler 类似，Fair Scheduler 也是一个多用户调度器，它同样添加了多层级别的资源限制条件以更好地让多用户共享一个 Hadoop 集群，比如队列资源限制、用户应用程序数目限制等。

在 Fair 调度器中，我们不需要预先占用一定的系统资源，Fair 调度器会为所有运行的 job 动态的调整系统资源。如下图所示，当第一个大 job 提交时，只有这一个 job 在运行，此时它获得了所有集群资源；当第二个小任务提交后，Fair 调度器会分配一半资源给这个小任务，让这两个任务公平的共享集群资源。

Fair 调度器的设计目标是为所有的应用分配公平的资源（对公平的定义可以通过参数来设置）。

优点：

• 分配给每个应用程序的资源取决于其优先级；
• 它可以限制特定池或队列中的并发运行任务。

二）Fair 特征

• 公平调度器，就是能够共享整个集群的资源
• 不用预先占用资源，每一个作业都是共享的
• 每当提交一个作业的时候，就会占用整个资源。如果再提交一个作业，那么第一个作业就会分给第二个作业一部分资源，第一个作业也就释放一部分资源。再提交其他的作业时，也同理。也就是说每一个作业进来，都有机会获取资源。
• 权重属性，并把这个属性作为公平调度的依据。如把两个队列权重设为 2 和 3，当调度器分配集群 40:60 资源给两个队列时便视作公平。
• 每个队列内部仍可以有不同的调度策略。队列的默认调度策略可以通过顶级元素 进行配置，如果没有配置，默认采用公平调度。

三）Fair 配置

在 FairScheduler 中是通过在 fair-scheduler.xml 中配置队列权重，来实现「公平」的。

计算时是看（当前队列权重 / 总权重）得到当前队列能分得资源的百分比。

更详细参数配置，可参考：Yarn 调度器Scheduler详解

<queue name="first">
  <minResources>512mb, 4vcores</minResources>
  <maxResources>30720nb, 30vcores</maxResources>
  <maxRunningApps>100</maxRunningApps>
  <schedulingMode>fair</schedulingMode>
  <weight>2.0</weight>
</queue>

<queue name="second">
  <minResources>512mb, 4vcores</minResources>
  <maxResources>30720nb, 30vcores</maxResources>
  <maxRunningApps>100</maxRunningApps>
  <schedulingMode>fair</schedulingMode>
  <weight>1.0</weight>
</queue>

五、Fair Scheduler与Capacity Scheduler区别

相同点

• 都支持多用户多队列，即：适用于多用户共享集群的应用环境
• 都支持层级队列
• 支持配置动态修改，更好的保证了集群的稳定运行。
• 均支持资源共享，即某个队列中的资源有剩余时，可共享给其他缺资源的队列
• 单个队列均支持优先级和FIFO调度方式

不同点

• Capacity Scheduler的调度策略是，可以先选择资源利用率低的队列，然后在队列中通过FIFO或DRF进行调度。
• Fair Scheduler的调度策略是，可以使用公平排序算法选择队列，然后再队列中通过Fair（默认）、FIFO或DRF的方式进行调度。

六、小结

本篇介绍了 Yarn 中组重要的资源调度模块 ResourceScheduler，作为一个可插拔组件，默认有三种实现方式 Fifo、CapacityScheduler、FairScheduler。

文中对三个调度器的功能、特征、配置、实现进行了较为详细的分析。各位同学若对其中实现细节有兴趣可深入源码，进一步探究。

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参考文章：

YARN Capacity Scheduler (容量调度器) 不完全指南 | Bambrow's Blog - 对 CS 中配置属性有较详细讲解

Capacity Scheduler - vs - Fair Scheduler

Yarn 调度器Scheduler详解 - 对 Fair 队列配置有较详细讲解

YARN调度器(Scheduler)详解

详解Yarn中三种资源调度器（FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）和配置自定义队列实现任务提交不同队列

Yarn Fair Scheduler详解 - 源码分析

Yarn源码分析6-Reserve机制 | 亚坤的博客 (yoelee.github.io)

YARN资源调度原理剖析

Hadoop 三大调度器源码分析及编写自己的调度器