Hadoop YARN：调度性能优化实践

背景

YARN作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。

美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。

• 离线业务主要运行的是Hive on MapReduce， Spark SQL为主的数据仓库作业。
• 实时业务主要运行Spark Streaming，Flink为主的实时流计算作业。
• 机器学习业务主要运行TensorFlow，MXNet，MLX(美团点评自研的大规模机器学习系统)等计算作业。

YARN面临高可用、扩展性、稳定性的问题很多。其中扩展性上遇到的最严重的，是集群和业务规模增长带来的调度器性能问题。从业务角度来看，假设集群1000台节点，每个节点提供100个CPU的计算能力。每个任务使用1个CPU，平均执行时间1分钟。集群在高峰期始终有超过10万CPU的资源需求。集群的调度器平均每分钟只能调度5万的任务。从分钟级别观察，集群资源使用率是50000/(100*1000)=0.5，那么集群就有50%的计算资源因为调度能力的问题而无法使用。

随着集群规模扩大以及业务量的增长，集群调度能力会随着压力增加而逐渐下降。假设调度能力依然保持不变，每分钟调度5万个任务，按照5000台节点的规模计算，如果不做任何优化改进，那么集群资源使用率为：50000/(100*5000) = 10%，剩余的90%的机器资源无法被利用起来。

这个问题解决后，集群在有空余资源的情况下，作业资源需求可以快速得到满足，集群的计算资源得到充分地利用。

下文会逐步将Hadoop YARN调度系统的核心模块展开说明，揭开上述性能问题的根本原因，提出系统化的解决方案，最终Hadoop YARN达到支撑单集群万级别节点，支持并发运行数万作业的调度能力。

整体架构

YARN架构

YARN负责作业资源调度，在集群中找到满足业务的资源，帮助作业启动任务，管理作业的生命周期。

资源抽象

YARN在cpu，memory这两个资源维度对集群资源做了抽象。

class Resource{ 
  int cpu;   //cpu核心个数 
  int memory-mb; //内存的MB数 
} 

作业向YARN申请资源的请求是：List[ResourceRequest]

class ResourceRequest{ 
  int numContainers; //需要的container个数 
  Resource capability;//每个container的资源 
} 

YARN对作业响应是：List[Container]

class Container{ 
  ContainerId containerId; //YARN全局唯一的container标示 
  Resource capability;  //该container的资源信息 
  String nodeHttpAddress; //该container可以启动的NodeManager的hostname 
} 

YARN调度架构

名词解释

• ResourceScheduler是YARN的调度器，负责Container的分配。
• AsyncDispatcher是单线程的事件分发器，负责向调度器发送调度事件。
• ResourceTrackerService是资源跟踪服务，主要负责接收处理NodeManager的心跳信息。
• ApplicationMasterService是作业的RPC服务，主要负责接收处理作业的心跳信息。
• AppMaster是作业的程序控制器，负责跟YARN交互获取/释放资源。

调度流程

1. 作业资源申请过程：AppMaster通过心跳告知YARN资源需求(List[ResourceRequest])，并取回上次心跳之后，调度器已经分配好的资源(List[Container])。
2. 调度器分配资源流程是：Nodemanager心跳触发调度器为该NodeManager分配Container。

资源申请和分配是异步进行的。ResourceScheduler是抽象类，需要自行实现。社区实现了公平调度器(FairScheduler)和容量调度器(CapacityScheduler)。美团点评根据自身的业务模式的特点，采用的是公平调度器。

公平调度器

作业的组织方式

在公平调度器中，作业(App)是挂载如下图的树形队列的叶子。

队列结构

核心调度流程

1. 调度器锁住FairScheduler对象，避免核心数据结构冲突。
2. 调度器选取集群的一个节点(node)，从树形队列的根节点ROOT开始出发，每层队列都会按照公平策略选择一个子队列，最后在叶子队列按照公平策略选择一个App，为这个App在node上找一块适配的资源。

对于每层队列进行如下流程：

1. 队列预先检查：检查队列的资源使用量是否已经超过了队列的Quota
2. 排序子队列/App：按照公平调度策略，对子队列/App进行排序
3. 递归调度子队列/App

例如，某次调度的路径是ROOT -> ParentQueueA -> LeafQueueA1 -> App11，这次调度会从node上给App11分配Container。

伪代码

class FairScheduler{ 
  /* input：NodeId 
   *  output：Resource 表示分配出来的某个app的一个container的资源量 
   *  root 是树形队列Queue的根 
   */ 
  synchronized Resource attemptScheduling(NodeId node){ 
    root.assignContainer(NodeId); 
  } 
} 
 
class Queue{ 
  Resource assignContainer(NodeId node){ 
    if(! preCheck(node) ) return;  //预先检查 
      sort(this.children);  //排序 
    if(this.isParent){ 
      for(Queue q: this.children) 
        q.assignContainer(node);  //递归调用 
    }else{ 
      for(App app: this.runnableApps) 
        app.assignContainer(node); 
    } 
  } 
} 
 
class App{ 
  Resource assignContainer(NodeId node){ 
    ...... 
  } 
} 

公平调度器架构

（编辑：源码网）

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