V2AS问路
【深入浅出 Yarn 架构与实现】5-3 Yarn 调度器资源抢占模型
阅读原文时间：2023年07月08日阅读：3

本篇将对 Yarn 调度器中的资源抢占方式进行探究。分析当集群资源不足时，占用量资源少的队列，是如何从其他队列中抢夺资源的。我们将深入源码，一步步分析抢夺资源的具体逻辑。

在资源调度器中，以 CapacityScheduler 为例（Fair 类似），每个队列可设置一个最小资源量和最大资源量。其中，最小资源量是资源紧缺情况下每个队列需保证的资源量，而最大资源量则是极端情况下队列也不能超过的资源使用量。

资源抢占发生的原因，是为了提高资源利用率，资源调度器（包括 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler）会将负载较轻的队列的资源暂时分配给负载重的队列。

仅当负载较轻队列突然收到新提交的应用程序时，调度器才进一步将本属于该队列的资源归还给它。

但由于此时资源可能正被其他队列使用，因此调度器必须等待其他队列释放资源后，才能将这些资源“物归原主”，为了防止应用程序等待时间过长，RM 在等待一段时间后强制回收。

开启容器抢占需要配置的参数 yarn-site.xml：

yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.enable
yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies

这里我们主要分析如何选出待抢占容器这一过程。

整理流程如下图所示：

接下来我们深入源码，看看具体的逻辑：

首先 ResourceManager 通过 ResourceManager#createPolicyMonitors 方法创建资源抢占服务：

    protected void createPolicyMonitors() {
      // 只有 capacity scheduler 实现了 PreemptableResourceScheduler 接口，fair 是如何实现资源抢占的？
      if (scheduler instanceof PreemptableResourceScheduler
          && conf.getBoolean(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_ENABLE_MONITORS,
          YarnConfiguration.DEFAULT_RM_SCHEDULER_ENABLE_MONITORS)) {
        LOG.info("Loading policy monitors");
        // 是否配置了 scheduler.monitor.policies
        // 默认值是 ProportionalCapacityPreemptionPolicy？ 代码中没看到默认值，但是 yarn-site.xml doc 中有默认值
        List<SchedulingEditPolicy> policies = conf.getInstances(
            YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MONITOR_POLICIES,
            SchedulingEditPolicy.class);
        if (policies.size() > 0) {
          for (SchedulingEditPolicy policy : policies) {
            LOG.info("LOADING SchedulingEditPolicy:" + policy.getPolicyName());
            // periodically check whether we need to take action to guarantee
            // constraints
            // 此处创建了资源抢占服务类。
            // 当此服务启动时，会启动一个线程每隔 PREEMPTION_MONITORING_INTERVAL（默认 3s）调用一次
            // ProportionalCapacityPreemptionPolicy 类中的 editSchedule方法，
            // 【重点】在此方法中实现了具体的资源抢占逻辑。
            SchedulingMonitor mon = new SchedulingMonitor(rmContext, policy);
            addService(mon);
          }

资源抢占服务会启动一个线程每隔 3 秒钟调用配置的抢占规则，这里以 ProportionalCapacityPreemptionPolicy（比例容量抢占规则）为例介绍其中的抢占具体逻辑（editSchedule 方法）：

// ProportionalCapacityPreemptionPolicy#editSchedule
  public void editSchedule() {
    updateConfigIfNeeded();

    long startTs = clock.getTime();

    CSQueue root = scheduler.getRootQueue();
    // 获取集群当前资源快照
    Resource clusterResources = Resources.clone(scheduler.getClusterResource());
    // 具体的资源抢占逻辑
    containerBasedPreemptOrKill(root, clusterResources);

    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total time used=" + (clock.getTime() - startTs) + " ms.");
    }
  }

editSchedule 方法很简单，逻辑都被封装到 containerBasedPreemptOrKill() 方法中，我们继续深入。

其中主要分三步：

  1. 生成资源快照

  2. 根据规则找出各队列待抢占的容器（重点）

  3. 执行容器资源抢占 或 kill超时未自动停止的容器

    // 仅保留重要逻辑
    private void containerBasedPreemptOrKill(CSQueue root,
    Resource clusterResources) {
    // ------------ 第一步 ------------ （生成资源快照）
    // extract a summary of the queues from scheduler
    // 将所有队列信息拷贝到 queueToPartitions - Map<队列名, Map<资源池, 队列详情>>。生成快照，防止队列变化造成计算问题。
    for (String partitionToLookAt : allPartitions) {
    cloneQueues(root, Resources
    .clone(nlm.getResourceByLabel(partitionToLookAt, clusterResources)), partitionToLookAt);
    }

    // ------------ 第二步 ------------ （找出待抢占的容器）
// compute total preemption allowed
// based on ideal allocation select containers to be preemptionCandidates from each queue and each application
// candidatesSelectionPolicies 默认会放入 FifoCandidatesSelector，
// 如果配置了 INTRAQUEUE_PREEMPTION_ENABLED，会增加 IntraQueueCandidatesSelector
for (PreemptionCandidatesSelector selector :
    candidatesSelectionPolicies) {
  // 【核心方法】 计算待抢占 Container 放到 preemptMap
  toPreempt = selector.selectCandidates(toPreempt,
      clusterResources, totalPreemptionAllowed);
}

// 这里有个类似 dryrun 的参数 yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.observe_only
if (observeOnly) {
  return;
}

// ------------ 第三步 ------------ （执行容器资源抢占 或 kill超时未自动停止的容器）
// preempt (or kill) the selected containers
preemptOrkillSelectedContainerAfterWait(toPreempt);
// cleanup staled preemption candidates
cleanupStaledPreemptionCandidates();

    }

一）找出待抢占的容器

第一步资源快照没什么好说的，直接进入到重点：第二步找出待抢占的容器。

即 selector.selectCandidates()，以默认的 FifoCandidatesSelector 实现为例讲解，其他的同理。

主要分两步：

  1. 根据使用量和需求量重新分配资源，得到各队列要被抢占的资源量

  2. 根据资源差额，计算要 kill 的 container

    // yarn/server/resourcemanager/monitor/capacity/FifoCandidatesSelector.java
    public Map> selectCandidates(
    Map> selectedCandidates,
    Resource clusterResource, Resource totalPreemptionAllowed) {
    // ------------ 第一步 ------------ （根据使用量和需求量重新分配资源）
    // Calculate how much resources we need to preempt
    // 计算出每个资源池每个队列当前资源分配量，和实际要 preempt 的量
    preemptableAmountCalculator.computeIdealAllocation(clusterResource,
    totalPreemptionAllowed);

    // ------------ 第二步 ------------ （根据资源差额，计算要 kill 的 container）
// 选 container 是有优先级的： 使用共享池的资源 -> 队列中后提交的任务 -> amContainer
for (String queueName : preemptionContext.getLeafQueueNames()) {
  synchronized (leafQueue) {
      // 省略了大部分逻辑，在后面介绍
      // 从 application 中选出要被抢占的容器
      preemptFrom(fc, clusterResource, resToObtainByPartition,
          skippedAMContainerlist, skippedAMSize, selectedCandidates,
          totalPreemptionAllowed);
    }
}

重新计算各队列分配的资源量

我们先来看「根据使用量和需求量重新分配资源」，即 PreemptableResourceCalculator#computeIdealAllocation()

  // 计算每个队列实际要被 preempt 的量
  public void computeIdealAllocation(Resource clusterResource,
      Resource totalPreemptionAllowed) {
    for (String partition : context.getAllPartitions()) {
      TempQueuePerPartition tRoot = context.getQueueByPartition(
          CapacitySchedulerConfiguration.ROOT, partition);
      // 这里计算好每个队列超出资源配置的部分，存在 TempQueuePerPartition
      // preemptableExtra 表示可以被抢占的
      // untouchableExtra 表示不可被抢占的（队列配置了不可抢占）
      // yarn.scheduler.capacity.<queue>.disable_preemption
      updatePreemptableExtras(tRoot);

      tRoot.idealAssigned = tRoot.getGuaranteed();
      // 【重点】遍历队列树，重新计算资源分配，并计算出每个队列计划要 Preempt 的量
      recursivelyComputeIdealAssignment(tRoot, totalPreemptionAllowed);
    }

    // 计算实际每个队列要被 Preempt 的量 actuallyToBePreempted（有个阻尼因子，不会一下把所有超量的都干掉）
    calculateResToObtainByPartitionForLeafQueues(context.getLeafQueueNames(),
        clusterResource);
  }
}

我们直接深入到 recursivelyComputeIdealAssignment() 方法中的核心逻辑：重新计算各队列资源分配值 AbstractPreemptableResourceCalculator#computeFixpointAllocation()

主要逻辑如下：

  1. 首先保障每个队列有自己配置的资源。若使用量小于配置量，多余的资源会被分配到其他队列

  2. 若队列有超出配置资源需求，则放到一个优先级队列中，按 (使用量 / 配置量) 从小到大排序

  3. 对于有资源需求的队列，在剩余的资源中，按配置比例计算每个队列可分配的资源量

  4. 每次从优先级队列中选需求优先级最高的，进行分配

  5. 计算 min(可分配量, 队列最大剩余用量, 需求量)。作为本次分配的资源。若仍有资源需求则放回优先级队列，等待下次分配

  6. 当满足所有队列资源需求，或者没有剩余资源时结束

  7. 仍有资源需求的队列会记录在 underServedQueues

    // 按一定规则将资源分给各个队列
    protected void computeFixpointAllocation(Resource totGuarant,
    Collection qAlloc, Resource unassigned,
    boolean ignoreGuarantee) {
    // 传进来 unassigned = totGuarant
    // 有序队列，(使用量 / 配置量) 从小到大排序
    PriorityQueue orderedByNeed = new PriorityQueue<>(10,
    tqComparator);

      // idealAssigned = min(使用量，配置量)。  对于不可抢占队列，则再加上超出的部分，防止资源被再分配。
  if (Resources.greaterThan(rc, totGuarant, used, q.getGuaranteed())) {
    q.idealAssigned = Resources.add(q.getGuaranteed(), q.untouchableExtra);
  } else {
    q.idealAssigned = Resources.clone(used);
  }

  // 如果该队列有超出配置资源需求，就把这个队列放到 orderedByNeed 有序队列中（即这个队列有资源缺口）
  if (Resources.lessThan(rc, totGuarant, q.idealAssigned, curPlusPend)) {
    orderedByNeed.add(q);
  }
}

// 此时 unassigned 是 整体可用资源 排除掉 所有已使用的资源（used）
// 把未分配的资源（unassigned）分配出去
// 方式就是从 orderedByNeed 中每次取出 most under-guaranteed 队列，按规则分配一块资源给他，如果仍不满足就按顺序再放回 orderedByNeed
// 直到满足所有队列资源，或者没有资源可分配
while (!orderedByNeed.isEmpty() && Resources.greaterThan(rc, totGuarant,
    unassigned, Resources.none())) {
  Resource wQassigned = Resource.newInstance(0, 0);
  // 对于有资源缺口的队列，重新计算他们的资源保证比例：normalizedGuarantee。
  // 即 （该队列保证量 / 所有资源缺口队列保证量）
  resetCapacity(unassigned, orderedByNeed, ignoreGuarantee);

  // 这里返回是个列表，是因为可能有需求度（优先级）相等的情况
  Collection<TempQueuePerPartition> underserved = getMostUnderservedQueues(
      orderedByNeed, tqComparator);
  for (Iterator<TempQueuePerPartition> i = underserved.iterator(); i
      .hasNext();) {
    TempQueuePerPartition sub = i.next();
    // 按照 normalizedGuarantee 比例能从剩余资源中分走多少。
    Resource wQavail = Resources.multiplyAndNormalizeUp(rc, unassigned,
        sub.normalizedGuarantee, Resource.newInstance(1, 1));
    // 【重点】按一定规则将资源分配给队列，并返回剩下的资源。
    Resource wQidle = sub.offer(wQavail, rc, totGuarant,
        isReservedPreemptionCandidatesSelector);
    // 分配给队列的资源
    Resource wQdone = Resources.subtract(wQavail, wQidle);
    // 这里 wQdone &gt; 0 证明本次迭代分配出去了资源，那么还会放回到待分配资源的集合中（哪怕本次已满足资源请求），直到未再分配资源了才退出。
if (Resources.greaterThan(rc, totGuarant, wQdone, Resources.none())) {
  orderedByNeed.add(sub);
}
Resources.addTo(wQassigned, wQdone);
      }
  Resources.subtractFrom(unassigned, wQassigned);
}

// 这里有可能整个资源都分配完了，还有队列资源不满足
while (!orderedByNeed.isEmpty()) {
  TempQueuePerPartition q1 = orderedByNeed.remove();
  context.addPartitionToUnderServedQueues(q1.queueName, q1.partition);
}

    }

上面第 5 步是重点，也就是 sub.offer()，是计算给该队列在保证值之外，还能提供多少资源：

  /**
   * 计算队列 idealAssigned，在原有基础上增加新分配的资源。同时返回 avail 中未使用的资源。
   * 参数说明：
   * avail 按比例该队列能从剩余资源中分配到的
   * clusterResource 整体资源量
   * considersReservedResource ？
   * idealAssigned = min(使用量，配置量)
   */
  Resource offer(Resource avail, ResourceCalculator rc,
      Resource clusterResource, boolean considersReservedResource) {
    // 计算的是还有多少可分配资源的空间（ maxCapacity - assigned ）
    Resource absMaxCapIdealAssignedDelta = Resources.componentwiseMax(
        Resources.subtract(getMax(), idealAssigned),
        Resource.newInstance(0, 0));
    // remain = avail - min(avail, (max - assigned), (current + pending - assigned))
    // 队列接受资源的计算方法：可提供的资源，队列最大资源-已分配资源，当前已使用资源+未满足的资源-min(使用量，配置量) 三者中的最小值。
    Resource accepted = Resources.min(rc, clusterResource,
        absMaxCapIdealAssignedDelta,
        Resources.min(rc, clusterResource, avail, Resources
            .subtract(
                Resources.add((considersReservedResource
                    ? getUsed()
                    : getUsedDeductReservd()), pending),
                idealAssigned)));
    Resource remain = Resources.subtract(avail, accepted);
    Resources.addTo(idealAssigned, accepted);
    return remain;
  }

核心的资源重新分配算法逻辑已经计算完毕，剩下的就是：

根据重新计算的资源分配，得到各队列超用的资源，这部分就是要被抢占的资源。

这里不会一下把队列超用的资源都干掉，有个阻尼因子，用于平滑抢占处理。

根据资源差额，计算要抢占的容器

回到 selector.selectCandidates()，上面已经介绍了各队列抢占量的计算逻辑，接下来介绍「如何选出各队列中的 container」

  1. 抢占该队列在共享池使用资源的 container

  2. 抢占后提交任务中，后生成的 container（也就是越晚生成的 container，会被先处理）

  3. 抢占 amContainer

    public Map> selectCandidates(
    Map> selectedCandidates,
    Resource clusterResource, Resource totalPreemptionAllowed) {
    // ……

    // ------------ 第二步 ------------ （根据资源差额，计算要 kill 的 container）
// 根据计算得到的要抢占的量，计算各资源池各队列要 kill 的 container
List<RMContainer> skippedAMContainerlist = new ArrayList<>();

// Loop all leaf queues
// 这里是有优先级的： 使用共享池的资源 -> 队列中后提交的任务 -> amContainer
for (String queueName : preemptionContext.getLeafQueueNames()) {
  // 获取该队列在每个资源池要被抢占的量
  Map<String, Resource> resToObtainByPartition =
      CapacitySchedulerPreemptionUtils
          .getResToObtainByPartitionForLeafQueue(preemptionContext,
              queueName, clusterResource);

  synchronized (leafQueue) {
    // 使用共享池资源的，先处理
    Map<String, TreeSet<RMContainer>> ignorePartitionExclusivityContainers =
        leafQueue.getIgnoreExclusivityRMContainers();
    for (String partition : resToObtainByPartition.keySet()) {
      if (ignorePartitionExclusivityContainers.containsKey(partition)) {
        TreeSet<RMContainer> rmContainers =
            ignorePartitionExclusivityContainers.get(partition);
        // 最后提交的任务，会被最先抢占
        for (RMContainer c : rmContainers.descendingSet()) {
          if (CapacitySchedulerPreemptionUtils.isContainerAlreadySelected(c,
              selectedCandidates)) {
            // Skip already selected containers
            continue;
          }
          // 将 Container 放到待抢占集合 preemptMap 中
          boolean preempted = CapacitySchedulerPreemptionUtils
              .tryPreemptContainerAndDeductResToObtain(rc,
                  preemptionContext, resToObtainByPartition, c,
                  clusterResource, selectedCandidates,
                  totalPreemptionAllowed);
        }
      }
    }
    // preempt other containers
Resource skippedAMSize = Resource.newInstance(0, 0);
// 默认是 FifoOrderingPolicy，desc 也就是最后提交的在最前面
Iterator&lt;FiCaSchedulerApp&gt; desc =
    leafQueue.getOrderingPolicy().getPreemptionIterator();
while (desc.hasNext()) {
  FiCaSchedulerApp fc = desc.next();
  if (resToObtainByPartition.isEmpty()) {
    break;
  }

  // 从 application 中选出要被抢占的容器（后面介绍）
  preemptFrom(fc, clusterResource, resToObtainByPartition,
      skippedAMContainerlist, skippedAMSize, selectedCandidates,
      totalPreemptionAllowed);
}

// Can try preempting AMContainers
Resource maxAMCapacityForThisQueue = Resources.multiply(
    Resources.multiply(clusterResource,
        leafQueue.getAbsoluteCapacity()),
    leafQueue.getMaxAMResourcePerQueuePercent());

preemptAMContainers(clusterResource, selectedCandidates, skippedAMContainerlist,
    resToObtainByPartition, skippedAMSize, maxAMCapacityForThisQueue,
    totalPreemptionAllowed);
      }
}

return selectedCandidates;

    }

二）执行容器资源抢占

把要被抢占的 container 都选出来之后，就剩最后一步， kill 这些 container。

回到 containerBasedPreemptOrKill()：

  private void containerBasedPreemptOrKill(CSQueue root,
      Resource clusterResources) {
    // ......

    // ------------ 第三步 ------------ （执行容器资源抢占 或 kill超时未自动停止的容器）
    // preempt (or kill) the selected containers
    preemptOrkillSelectedContainerAfterWait(toPreempt);
    // cleanup staled preemption candidates
    cleanupStaledPreemptionCandidates();
  }

至此，分析完毕整个资源抢占的过程。

总结一下主要逻辑：

  1. 重新计算各资源池中各队列应分配的资源；
  2. 与现在已使用的资源进行对比，如果超过新计算的分配量，（超用的部分*阻尼系数）就是要被抢占的资源量；
  3. 各队列根据要被抢占的资源量，选出要被 kill 的 container。优先度低的 container 就会被先处理（使用了共享资源的、后生成的 container）；
  4. 通过心跳通知 AM 要被 kill 的 container，或者处理掉通知过已超时的 container。

参考文章：

Yarn FairScheduler的抢占机制详解_小昌昌的博客的博客-CSDN博客

Yarn抢占最核心剖析_Geoffrey Turing的博客-CSDN博客 - 针对 fair

Yarn调度之CapacityScheduler源码分析资源抢占

Better SLAs via Resource-preemption in YARN's CapacityScheduler - Cloudera Blog

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