资源调度（学习笔记）
文章目录
- 资源调度流程
- 资源调度原理
- workers集合
- waitingDriver集合
- waitingApps集合
- Schedule方法
- 资源调度源码分析
- 资源调度三大集合源码解析
- 一 schedule方法
- 1.1 Random.shuffle是一个java的方法。
- 1.2 launchDriver 发起driver
- 二 startExecutorsOnWorkers 在worker上启动executor进程
- 三 scheduleExecutorsOnWorkers在每一个worker上调度资源
- 四 allocateWorkerResourceToExecutors在worker上分配具体的资源
资源调度流程
1，当集群启动时，各个worker向master汇报信息，封装到workerInfo类中，放入workers集合。
2，当客户端向集群提交Application时，首先会在客户端启动一个sparksubmit进程
3，为driver向Master申请资源，此时先遍历waitingDriver集合，集合不为空，说明有客户端向master申请资源，此时再遍历workers集合，随机找一台资源充沛的worker节点，启动driver进程。
4，Driver启动成功后，把这个申请信息从waitingDriver中删除掉。
5，Driver向Master为当前的Application申请资源。此时将请求信息封装到ApplicationInfo中，放入waitingApps集合中。
5，Master接收到请求后，查看waitingApps集合，若不为空，再遍历worker集合，寻找符合条件的worker节点，在这些worker节点上启动一批excuter进程，这些excuter，默认占用1G内存和这个excuter所 能管理的所有的核。
7，excuter启动成功后，向TaskSchedule反向注册。
8，TaskSchedule可以向各个excuter进程分发task。
资源调度原理
workers集合
当集群启动的时候，各个worker节点向master汇报信息，这些信息先是封装到workerInfo类中，再把这些类放到workers集合中。
waitingDriver集合
waitingDriver存放的都是等待client向master申请资源的信息（这个资源实际上就是Driver）。
当 waitingDriver集合中元素不为空，说明有客户端向master申请资源，此时应该查看当前集群的资源情况(查看一下workers集合)，找到符合要求的节点，启动Driver，当Driver成功启动，这个申请资源的信息从waitingDrivers中删掉。
waitingApps集合
waitingApps存放的都是Driver向Master申请的资源（为当前Application申请的资源）。
当waitingApps集合不为空，说明Driver向Master为当前的Application申请资源，查看集群的资源情况（workers集合），找到合适的worker节点，启动Excuter进程，默认情况下，每一个worker为当前的Application只是启动一个Excutor，这个Excutor会使用1G内存和这个worker所管理的所有的core。
Schedule方法
waitingApps和waitingDriver这两个集合一直在发生变化，所以需要时时监控他们的状态。
所以Master里有一个schedule()方法，每当这两个集合中添加元素的时候，就会反调这个方法，这个方法里有2套逻辑，分别对应这两个集合，当某个集合反调这个函数时，它会按照上述处理过程来处理。
资源调度源码分析
Master是通过schedule方法进行资源调度，告知worker启动executor等。
资源调度三大集合源码解析
val workers = new HashSet[WorkerInfo] // 存储每一个Worker节点的基本信息
val waitingApps = new ArrayBuffer[ApplicationInfo]
private val waitingDrivers = new ArrayBuffer[DriverInfo]
WorkerInfo
- host：Worker所在的节点
- port：端口号
- cores：worker所有的核数
- memory：它所有的内存
- endpoint：spark内部通信属性，类似于邮箱
- webUiAddress：外部UI的地址，默认端口8081
DriverInfo
- StartTime：启动时间
- id：id号
- desc：Driver的资源描述信息
ApplicationInfo
- startTime：开启时间
- id：id号
- desc：App的使用资源信息
一 schedule方法
前面分析的都是怎样将资源,如worker、executor、Application等加入到各自的等待队列中(失败 完成 异常等等).
在等待的应用程序中调度当前可用的资源。
此方法将被调用–>每次一个新的应用程序 连接 或可用资源改变的时候。
Master上面最重要的部分–>Master资源调度算法(其实就是在worker上面启动Executor)
- 1 判断master状态，只有alive状态的master才可以进行资源调度，standby是不能够调度的
- 2 将可用的worker节点打乱，这样有利于driver的负载均衡
- 3 进行driver资源调度，遍历处于等待状态的driver队列，发起driver
- 4 在worker上开启executor进程
private def schedule(): Unit = {
// 判断Master的状态
// 只有alive状态的master才可以进行资源调度，standby是不能够调度的
if (state != RecoveryState.ALIVE) { return }
// 将可用的worker节点打乱，这样有利于driver的均衡
val shuffledWorkers = Random.shuffle(workers)
for (worker <- shuffledWorkers if worker.state == WorkerState.ALIVE) {
// 进行driver资源调度，遍历处于等待状态的driver队列
for (driver <- waitingDrivers) {
// 判断worker的可使用内存是否大于driver所需要的内存以及worker可使用cpu核数是否大于driver所需要的cpu核数
if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) {
// 满足条件发起driver
launchDriver(worker, driver)
// 将当前driver从等待队列中移除
waitingDrivers -= driver
}
}
}
// 在worker上开启executor进程
startExecutorsOnWorkers()
}
1.1 Random.shuffle是一个java的方法。
Random.shuffle的原理是:
对传入集合中的元素进行随机的打乱,取出workers中所有注册上来的worker,首先进行过滤,必须保证(作为参数)传入的worker的状态都是alive的,然后, 对于状态为alive的worker,调用shuffle方法进行打乱。
将worker存入到ArrayBuffer中并赋值给buf.
swap函数: 是将索引位置上的Worker两两进行交换.
For循环： 从buf中最后一个元素开始循环，一直到索引为3，其中的nextInt是取0到n-1的随机数，然后调用swp()函数，将n-1和k进行交换，这样执行结束后，buf中的Worker顺序完全被打乱了
def shuffle[T, CC[X] <: TraversableOnce[X]](xs: CC[T])(implicit bf: CanBuildFrom[CC[T], T, CC[T]]): CC[T] = {
val buf = new ArrayBuffer[T] ++= xs
def swap(i1: Int, i2: Int) {
val tmp = buf(i1)
buf(i1) = buf(i2)
buf(i2) = tmp
}
for (n <- buf.length to 2 by -1) {
val k = nextInt(n)
swap(n - 1, k)
}
(bf(xs) ++= buf).result()
}
1.2 launchDriver 发起driver
首先调度driver–>优先级高于Application 为什么先调度driver?
其实,只有提交方式为cluster的时候,才会注册driver,然后调度driver
standalone和client都是在本地启动driver,而不会来注册driver,更不用说调度driver了
/**
* 判断某个worker上面有driver所需的足够资源来启动相应的Executor
* @param worker
* @param driver
*/
private def launchDriver(worker: WorkerInfo, driver: DriverInfo) {
// 提示信息
logInfo("Launching driver " + driver.id + " on worker " + worker.id)
// 将driver的信息加入到要为其启动Executor的workerInfo中
worker.addDriver(driver)
driver.worker = Some(worker)
// 向worker发送LaunchDriver消息
worker.endpoint.send(LaunchDriver(driver.id, driver.desc))
// 将driver的状态修改为RUNNING
driver.state = DriverState.RUNNING
}
二 startExecutorsOnWorkers 在worker上启动executor进程
/**
* Schedule and launch executors on workers
* 在worker上开启executor进程
*/
private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = {
// 遍历处于等待状态的application，且处于等待的状态的application的所需要的cpu核数大于0
// coresLeft = app请求的核数-已经分配给executor的核数的和
for (app <- waitingApps if app.coresLeft > 0) {
// 每一个executor所需要的核数
val coresPerExecutor: Option[Int] = app.desc.coresPerExecutor
// 过滤出有效的可用worker
// 再从worker中过滤出worker剩余内存和CPU核数不小于app对应executor所需要的内存和CPU核数
// 按照剩余的CPU核数反向排序woker
val usableWorkers = workers.toArray.filter(_.state == WorkerState.ALIVE)
.filter(worker => worker.memoryFree >= app.desc.memoryPerExecutorMB &&
worker.coresFree >= coresPerExecutor.getOrElse(1))
.sortBy(_.coresFree).reverse
// 在可用的worker上调度executor，启动executor有两种算法模式：
// 一：将应用程序尽可能多的分配到不同的worker上：spreadOutApps(平均分配)
// 二：和第一种相反，分配到尽可能少的worker上，通常用于计算密集型；非spreadOutApps(有点按需分配的意思)
// 每一个executor所需要的核数是可以配置的，一般来讲如果worker有足够的内存和CPU核数，同一个应用程序就可以
// 在该worker启动多个executors；否则就不能再启动新的executor了，则需要到其他worker上去分配executor了
val assignedCores = scheduleExecutorsOnWorkers(app, usableWorkers, spreadOutApps)
// 在可用的worker上分配资源给executor
for (pos <- 0 until usableWorkers.length if assignedCores(pos) > 0) {
allocateWorkerResourceToExecutors(
app, assignedCores(pos), coresPerExecutor, usableWorkers(pos))
}
}
}
三 scheduleExecutorsOnWorkers在每一个worker上调度资源
判断该worker能不能分配一个或者多个executor，能则分配相对应的executor所需要的CPU核数.
private def scheduleExecutorsOnWorkers(
app: ApplicationInfo,
usableWorkers: Array[WorkerInfo],
spreadOutApps: Boolean): Array[Int] = {
// 每一个Executor所需要的核数，若没有设置则为null
val coresPerExecutor = app.desc.coresPerExecutor
// 加入为空，给他设置默认最小值1
val minCoresPerExecutor = coresPerExecutor.getOrElse(1)
val oneExecutorPerWorker = coresPerExecutor.isEmpty
// 每一个Executor所需要的内存
val memoryPerExecutor = app.desc.memoryPerExecutorMB
// 可用的Worker个数
val numUsable = usableWorkers.length
val assignedCores = new Array[Int](numUsable) // 每一个Worker可以贡献的核
val assignedExecutors = new Array[Int](numUsable) // 每一个Worker启动的executor的个数
// 计算所有可用worker的可用核数
var coresToAssign = math.min(app.coresLeft, usableWorkers.map(_.coresFree).sum)
/** Return whether the specified worker can launch an executor for this app. */
def canLaunchExecutor(pos: Int): Boolean = {
val keepScheduling = coresToAssign >= minCoresPerExecutor
val enoughCores = usableWorkers(pos).coresFree - assignedCores(pos) >= minCoresPerExecutor
// If we allow multiple executors per worker, then we can always launch new executors.
// Otherwise, if there is already an executor on this worker, just give it more cores.
val launchingNewExecutor = !oneExecutorPerWorker || assignedExecutors(pos) == 0
if (launchingNewExecutor) {
val assignedMemory = assignedExecutors(pos) * memoryPerExecutor
val enoughMemory = usableWorkers(pos).memoryFree - assignedMemory >= memoryPerExecutor
val underLimit = assignedExecutors.sum + app.executors.size < app.executorLimit
keepScheduling && enoughCores && enoughMemory && underLimit
} else {
// We're adding cores to an existing executor, so no need
// to check memory and executor limits
keepScheduling && enoughCores
}
}
// Keep launching executors until no more workers can accommodate any
// more executors, or if we have reached this application's limits
var freeWorkers = (0 until numUsable).filter(canLaunchExecutor)
while (freeWorkers.nonEmpty) {
freeWorkers.foreach { pos =>
var keepScheduling = true
while (keepScheduling && canLaunchExecutor(pos)) {
coresToAssign -= minCoresPerExecutor
assignedCores(pos) += minCoresPerExecutor
// If we are launching one executor per worker, then every iteration assigns 1 core
// to the executor. Otherwise, every iteration assigns cores to a new executor.
if (oneExecutorPerWorker) {
assignedExecutors(pos) = 1
} else {
assignedExecutors(pos) += 1
}
// Spreading out an application means spreading out its executors across as
// many workers as possible. If we are not spreading out, then we should keep
// scheduling executors on this worker until we use all of its resources.
// Otherwise, just move on to the next worker.
if (spreadOutApps) {
keepScheduling = false
}
}
}
freeWorkers = freeWorkers.filter(canLaunchExecutor)
}
assignedCores
}
四 allocateWorkerResourceToExecutors在worker上分配具体的资源
private def allocateWorkerResourceToExecutors(
app: ApplicationInfo,
assignedCores: Int,
coresPerExecutor: Option[Int],
worker: WorkerInfo): Unit = {
// 获取该worker应该有多少个executor
val numExecutors = coresPerExecutor.map { assignedCores / _ }.getOrElse(1)
// 获取每一个executor应该分配的核数，如果没有指定则使用计算的应该分配的核数
val coresToAssign = coresPerExecutor.getOrElse(assignedCores)
for (i <- 1 to numExecutors) {
// 向worker上添加executor，创建ExecutorDesc对象，更新application已经分配到的cpu核数
val exec = app.addExecutor(worker, coresToAssign)
// 启动executor
launchExecutor(worker, exec)
// 更新application的状态
app.state = ApplicationState.RUNNING
}
}
五 launchExecutor发起executor
/**
* launchExecutor发起executor
* @param worker-->WorkerInfo
* @param exec-->ExecutorDesc
*/
private def launchExecutor(worker: WorkerInfo, exec: ExecutorDesc): Unit = {
logInfo("Launching executor " + exec.fullId + " on worker " + worker.id)
// worker启动executor,并且更新worker的cpu和内存信息
worker.addExecutor(exec)
worker.endpoint.send(LaunchExecutor(masterUrl,
exec.application.id, exec.id, exec.application.desc, exec.cores, exec.memory))
// 向application发送ExecutorAdded消息
exec.application.driver.send(
ExecutorAdded(exec.id, worker.id, worker.hostPort, exec.cores, exec.memory))
}