YARN资源调度和隔离实现原理：内存和CPU

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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组件，负责在分布式环境下管理和调度计算资源。本文将介绍YARN中内存和CPU两种资源的调度和隔离实现原理。

一、资源调度

YARN的资源调度是通过调度器（Scheduler）实现的。根据调度策略的不同，YARN提供了多种调度器，如Capacity Scheduler、Fair Scheduler等。调度器通过资源请求（ResourceRequest）和资源报告（ResourceReport）来进行资源分配。

1.1 资源请求

应用程序向ResourceManager提交资源请求时，需要指定所需的内存和CPU资源。资源请求包含以下信息：

• 资源类型：包括内存和CPU
• 资源数量：所需的内存大小（以MB为单位）和CPU核数
• 资源优先级：表示资源请求的优先级，数值越小，优先级越高

1.2 资源报告

节点管理器（NodeManager）周期性地向ResourceManager报告节点上的资源使用情况。资源报告包括：

• 节点ID：用于唯一标识一个节点
• 资源类型：包括内存和CPU
• 资源总量：节点上的总资源量
• 资源可用量：节点上尚未分配的资源量

1.3 资源分配

调度器根据资源请求和资源报告进行资源分配。具体的分配策略取决于所使用的调度器。以下为一些常见的资源分配策略：

• Capacity Scheduler：按照队列的配置和优先级进行资源分配，保证各队列的资源使用比例
• Fair Scheduler：动态调整资源分配，使各队列的资源使用比例趋向于平衡

二、资源隔离

YARN通过cgroups和Linux容器技术实现资源隔离。

2.1 cgroups

cgroups（Control Groups）是Linux内核的一个特性，用于限制、隔离和监控进程组的资源使用。cgroups支持多种资源类型的隔离，如CPU、内存、I/O等。

YARN通过cgroups实现CPU和内存资源的隔离：

• CPU：通过CPU子系统的cpu.shares属性实现CPU资源的分配和限制
• 内存：通过memory子系统的memory.limit_in_bytes属性实现内存资源的分配和限制

2.2 Linux容器

YARN通过Linux容器技术实现应用程序的隔离。Linux容器可以看作是一个轻量级的虚拟化技术，它使用Linux内核的命名空间（Namespace）和cgroups来实现进程隔离和资源限制。YARN支持Docker和LinuxContainerExecutor两种容器执行器。

2.2.1 Docker

Docker是一种流行的Linux容器技术，提供了简便的镜像管理和部署功能。YARN通过Docker容器执行器实现应用程序的隔离和资源限制。

内存：Docker可以通过--memory参数设置容器的内存限制。
CPU：Docker可以通过--cpus参数设置容器的CPU核数限制。

2.2.2 LinuxContainerExecutor

LinuxContainerExecutor是YARN默认的容器执行器，直接使用Linux内核的命名空间和cgroups实现进程隔离和资源限制。

内存：通过memory子系统的memory属性实现内存资源的分配和限制。

CPU：通过CPU子系统的cpu.shares属性实现CPU资源的分配和限制。

三、资源监控

YARN通过NodeManager进行资源监控。NodeManager周期性地收集容器的资源使用情况，并将其上报给ResourceManager。ResourceManager根据收到的资源报告进行全局资源分配和调度。

3.1 NodeManager资源监控

NodeManager通过以下方式收集容器的资源使用情况：

内存：通过/proc/[pid]/status文件获取容器进程的内存使用情况。
CPU：通过/proc/[pid]/stat文件获取容器进程的CPU使用情况。

3.2 ResourceManager资源监控

ResourceManager周期性地接收NodeManager的资源报告，并根据报告内容调整全局资源分配。这有助于确保资源的公平分配和合理利用。

四、总结

YARN作为Hadoop生态系统中的核心组件，对内存和CPU等资源的调度和隔离起着关键作用。本文介绍了YARN中内存和CPU资源的调度和隔离实现原理，包括资源请求、资源报告、资源分配策略、cgroups、Linux容器技术以及资源监控等方面。通过对这些原理的了解，我们可以更好地理解YARN的资源管理机制，以便在实际应用中进行优化和调整。