【深入浅出 Yarn 架构与实现】4-6 RM 行为探究 - 申请与分配 Container - 大数据王小...

本小节介绍应用程序的 ApplicationMaster 在 NodeManager 成功启动并向 ResourceManager 注册后，向 ResourceManager 请求资源（Container）到获取到资源的整个过程，以及 ResourceManager 内部涉及的主要工作流程。

一、整体流程#

整个过程可看做以下两个阶段的送代循环：

• 阶段1 ApplicationMaster 汇报资源需求并领取已经分配到的资源；
• 阶段2 NodeManager 向 ResourceManager 汇报各个 Container 运行状态，如果 ResourceManager 发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的 应用程序数据结构中，等待下次 ApplicationMaster 发送心跳信息时获取（即阶段1)。

#

一）AM 汇报心跳#

1、ApplicationMaster 通过 RPC 函数 ApplicationMasterProtocol#allocate 向 ResourceManager 汇报资源需求（由于该函数被周期性调用，我们通常也称之为“心跳”），包括新的资源需求描述、待释放的 Container 列表、请求加入黑名单的节点列表、请求移除黑名单的节点列表等。

public AllocateResponse allocate(AllocateRequest request) {
	// Send the status update to the appAttempt.
    // 发送 RMAppAttemptEventType.STATUS_UPDATE 事件
	this.rmContext.getDispatcher().getEventHandler().handle(
	    new RMAppAttemptStatusupdateEvent(appAttemptId, request.getProgress()));
    
    // 从 am 心跳 AllocateRequest 中取出新的资源需求描述、待释放的 Container 列表、黑名单列表
    List<ResourceRequest> ask = request.getAskList();
    List<ContainerId> release = request.getReleaseList();
    ResourceBlacklistRequest blacklistRequest = request.getResourceBlacklistRequest();

	// 接下来会做一些检查（资源申请量、label、blacklist 等）

	// 将资源申请分割（动态调整 container 资源量）
    // Split Update Resource Requests into increase and decrease.
    // No Exceptions are thrown here. All update errors are aggregated
    // and returned to the AM.
    List<UpdateContainerRequest> increaseResourceReqs = new ArrayList<>();
    List<UpdateContainerRequest> decreaseResourceReqs = new ArrayList<>();
    List<UpdateContainerError> updateContainerErrors =
        RMServerUtils.validateAndSplitUpdateResourceRequests(rmContext,
            request, maximumCapacity, increaseResourceReqs,
            decreaseResourceReqs);

	// 调用 ResourceScheduler#allocate 函数，将该 AM 资源需求汇报给 ResourceScheduler
    // （实际是 Capacity、Fair、Fifo 等实际指定的 Scheduler 处理）
    allocation =
        this.rScheduler.allocate(appAttemptId, ask, release,
            blacklistAdditions, blacklistRemovals,
            increaseResourceReqs, decreaseResourceReqs);
}

2、ResourceManager 中的 ApplicationMasterService#allocate 负责处理来自 AM 的心跳请求，收到该请求后，会发送一个 RMAppAttemptEventType.STATUS_UPDATE 事件，RMAppAttemptImpl 收到该事件后，将更新应用程序执行进度和 AMLivenessMonitor 中记录的应用程序最近更新时间。
3、调用 ResourceScheduler#allocate 函数，将该 AM 资源需求汇报给 ResourceScheduler，实际是 Capacity、Fair、Fifo 等实际指定的 Scheduler 处理。
以 CapacityScheduler#allocate 实现为例：

// CapacityScheduler#allocate
public Allocation allocate(ApplicationAttemptId applicationAttemptId,
    List<ResourceRequest> ask, List<ContainerId> release,
    List<String> blacklistAdditions, List<String> blacklistRemovals,
    List<UpdateContainerRequest> increaseRequests,
    List<UpdateContainerRequest> decreaseRequests) {

    // Release containers
	// 发送 RMContainerEventType.RELEASED
    releaseContainers(release, application);

    // update increase requests
    LeafQueue updateDemandForQueue =
        updateIncreaseRequests(increaseRequests, application);

    // Decrease containers
    decreaseContainers(decreaseRequests, application);

    // Sanity check for new allocation requests
    // 会将资源请求进行规范化，限制到最小和最大区间内，并且规范到最小增长量上
    SchedulerUtils.normalizeRequests(
        ask, getResourceCalculator(), getClusterResource(),
        getMinimumResourceCapability(), getMaximumResourceCapability());

    // Update application requests
    // 将新的资源需求更新到对应的数据结构中
    if (application.updateResourceRequests(ask)
        && (updateDemandForQueue == null)) {
      updateDemandForQueue = (LeafQueue) application.getQueue();
    }

    // 获取已经为该应用程序分配的资源
    allocation = application.getAllocation(getResourceCalculator(),
                   clusterResource, getMinimumResourceCapability());
        
    return allocation;
}

4、ResourceScheduler 首先读取待释放 Container 列表，向对应的 RMContainerImpl 发送 RMContainerEventType.RELEASED 类型事件，杀死正在运行的 Container；然后将新的资源需求更新到对应的数据结构中，之后获取已经为该应用程序分配的资源，并返回给 ApplicationMasterService。

二）NM 汇报心跳#

1、NodeManager 将当前节点各种信息（container 状况、节点利用率、健康情况等）封装到 nodeStatus 中，再将标识节点的信息一起封装到 request 中，之后通过RPC 函数 ResourceTracker#nodeHeartbeat 向 ResourceManager 汇报这些状态。

// NodeStatusUpdaterImpl#startStatusUpdater
  protected void startStatusUpdater() {

    statusUpdaterRunnable = new Runnable() {
      @Override
      @SuppressWarnings("unchecked")
      public void run() {
        // ...
        Set<NodeLabel> nodeLabelsForHeartbeat =
                nodeLabelsHandler.getNodeLabelsForHeartbeat();
        NodeStatus nodeStatus = getNodeStatus(lastHeartbeatID);

        NodeHeartbeatRequest request =
            NodeHeartbeatRequest.newInstance(nodeStatus,
                NodeStatusUpdaterImpl.this.context
                    .getContainerTokenSecretManager().getCurrentKey(),
                NodeStatusUpdaterImpl.this.context
                    .getNMTokenSecretManager().getCurrentKey(),
                nodeLabelsForHeartbeat);
          
        // 发送 nm 的心跳
        response = resourceTracker.nodeHeartbeat(request);

2、ResourceManager 中的 ResourceTrackerService 负责处理来自 NodeManager 的请 求，一旦收到该请求，会向 RMNodeImpl 发送一个 RMNodeEventType.STATUS_UPDATE 类型事件，而 RMNodelmpl 收到该事件后，将更新各个 Container 的运行状态，并进一步向 ResoutceScheduler 发送一个 SchedulerEventType.NODE_UPDATE 类型事件。

// ResourceTrackerService#nodeHeartbeat
  public NodeHeartbeatResponse nodeHeartbeat(NodeHeartbeatRequest request)
      throws YarnException, IOException {

    NodeStatus remoteNodeStatus = request.getNodeStatus();
    /**
     * Here is the node heartbeat sequence...
     * 1. Check if it's a valid (i.e. not excluded) node
     * 2. Check if it's a registered node
     * 3. Check if it's a 'fresh' heartbeat i.e. not duplicate heartbeat
     * 4. Send healthStatus to RMNode
     * 5. Update node's labels if distributed Node Labels configuration is enabled
     */
      
    // 前 3 步都是各种检查，后面才是重点的逻辑
    // Heartbeat response
    NodeHeartbeatResponse nodeHeartBeatResponse =
        YarnServerBuilderUtils.newNodeHeartbeatResponse(
            getNextResponseId(lastNodeHeartbeatResponse.getResponseId()),
            NodeAction.NORMAL, null, null, null, null, nextHeartBeatInterval);
    // 这里会 set 待释放的 container、application 列表
    // 思考：为何只有待释放的列表呢？分配的资源不返回么？ - 分配的资源是和 AM 进行交互的
    rmNode.setAndUpdateNodeHeartbeatResponse(nodeHeartBeatResponse);

    populateKeys(request, nodeHeartBeatResponse);

    ConcurrentMap<ApplicationId, ByteBuffer> systemCredentials =
        rmContext.getSystemCredentialsForApps();
    if (!systemCredentials.isEmpty()) {
      nodeHeartBeatResponse.setSystemCredentialsForApps(systemCredentials);
    }

    // 4. Send status to RMNode, saving the latest response.
    // 发送 RMNodeEventType.STATUS_UPDATE 事件
    RMNodeStatusEvent nodeStatusEvent =
        new RMNodeStatusEvent(nodeId, remoteNodeStatus);
    if (request.getLogAggregationReportsForApps() != null
        && !request.getLogAggregationReportsForApps().isEmpty()) {
      nodeStatusEvent.setLogAggregationReportsForApps(request
        .getLogAggregationReportsForApps());
    }
    this.rmContext.getDispatcher().getEventHandler().handle(nodeStatusEvent);

3、ResourceScheduler 收到事件后，如果该节点上有可分配的空闲资源，则会将这些资源分配给各个应用程序，而分配后的资源仅是记录到对应的数据结构中，等待 ApplicationMaster 下次通过心跳机制来领取。（资源分配的具体逻辑，将在后面介绍 Scheduler 的文章中详细讲解）。

三、总结#

本篇分析了申请与分配 Container 的流程，主要分为两个阶段。
第一阶段由 AM 发起，通过心跳向 RM 发起资源请求。
第二阶段由 NM 发起，通过心跳向 RM 汇报资源使用情况。
之后就是，RM 根据 AM 资源请求以及 NM 剩余资源进行一次资源分配（具体分配逻辑将在后续文章中介绍），并将分配的资源通过下一次 AM 心跳返回给 AM。