探析Yarn调度器中的Fair Schedule算法

Yarn是Hadoop生态系统中一个重要的模块，它作为资源管理平台，为运行在其之上的各种应用程序提供资源管理和调度功能。其中，调度器是Yarn的核心组成部分之一，所选用的调度算法将直接影响到Yarn的性能和稳定性。本文将专注于Yarn调度器中的一种调度算法——Fair Schedule（公平调度），探讨它的核心设计理念、实现方式和优缺点。

算法设计理念

Fair Schedule算法是一种基于公平分享（fair sharing）的调度算法，它基于以下两个设计理念：

• 资源公平分享：每个应用程序均与其他应用程序平等分享Yarn中的资源，每个应用程序能够获取整个集群中的一定比例的资源。因此，每个应用程序都有能力在其自身的资源配额内满足其任务的要求。
• 资源按需分配：每个应用程序都能够灵活地申请并获得适合其当前任务的资源。Yarn调度器将按需分配资源，以满足所有应用程序的运行要求，并最大化资源利用率和集群的总体吞吐量。

简而言之，Fair Schedule算法致力于平等分享资源和高效利用资源，为各个应用程序提供公平的运行机会。

算法实现方式

Fair Schedule算法的实现方式比较简单，核心的实现思路如下：

1. 在Yarn中，所有的资源都被表示为容器（container）。每个应用程序均可以通过Yarn API向调度器中心注册，并向调度器中心提交容器请求。
2. 调度器中心将容器请求转换为可分配的资源（resource），并将资源分配给申请容器的应用程序。
3. 调度器中心通过调度算法计算出每个应用程序可以获得的资源配额，以及每个应用程序当前的资源使用情况。
4. 调度器中心根据资源配额、资源使用情况和容器请求等关键信息，决定是否分配资源给某个应用程序，以及分配多少资源给该应用程序。
5. 调度器中心将分配的资源转换为容器并返回给应用程序，并更新应用程序的资源使用情况。

上述实现方式中，第3步是Fair Schedule算法的核心所在——即如何计算每个应用程序可以获得的资源配额。为了实现公平分享的资源分配，Fair Schedule算法使用了以下两个指标：

• 资源权重（resource weight）：用于衡量每个应用程序在当前状态下应该获得的资源比例。根据应用程序的指定权重、当前状态下的剩余资源和总共运行的应用程序数量等因素计算而得。
• 最小资源（min resource）：用于确保每个应用程序至少能够获得一定数量的资源。这是为了避免某些资源较少的应用程序无法获得足够的资源从而导致运行失败。最小资源的大小可以由用户指定。

根据上述指标，Fair Schedule算法将计算出每个应用程序的资源配额，并根据当前的容器请求情况和已分配的容器情况，决定是否分配新的容器。

优缺点评估

Fair Schedule算法是一种值得推荐的Yarn调度算法，它具有以下几个显著的优点：

• 公平分享资源：该算法保证了每个应用程序都有机会获得一定比例的资源，避免了某些应用程序垄断资源的情况。从而保证了所有应用程序的公平性和均衡性。
• 高效利用资源：Fair Schedule算法支持按需分配资源，可以最大限度地利用集群的吞吐量，提高集群的资源利用率。
• 容器请求配额可定制：该算法支持用户指定每个应用程序的最小资源，可以灵活地适应不同的运行场景和应用程序需求。

尽管如此，Fair Schedule算法仍有一些不足之处：

• 时间片调度算法并不公平：Fair Schedule算法采用时间片调度算法来分配CPU资源，但是这种调度算法并不完全公平，可能造成某些应用程序的长时间等待。
• 资源请求突发难以处理：由于Fair Schedule算法采用基于容器的资源分配方式，当某个应用程序的资源请求突然增加时，需要等到下一轮容器分配时才能得到满足，可能造成等待时间过长。
• 资源管理较为复杂：由于Fair Schedule算法采用了动态资源分配的方式，需要实时地进行资源管理和调度，管理较为复杂。

总结

Fair Schedule算法是一种公平分享资源、高效利用资源的Yarn调度算法，它可以提供每个应用程序公平的资源分配机会，最大化集群总体吞吐量，并支持经过定制的容器请求配额。Fair Schedule算法的主要实现方式是基于容器的动态资源分配，同时采用了资源权重和最小资源等指标来计算资源配额。然而，该算法仍存在一些不足之处，需要在实践中进一步优化和调整。