一个庞大的分布式系统，各个组件间是如何协调工作的？组件是如何解耦的？线程运行如何更高效，减少阻塞带来的低效问题？本节将对 Yarn 的服务库和事件库进行介绍，看看 Yarn 是如何解决这些问题的。
一、服务库
一）简介
对于生命周期较长的对象，Yarn 采用基于服务的模型对其进行管理，有以下几个特点：
- 基于状态管理：分为 4 个状态：
NOTINITED(被创建)、INITED(已初始化)、STARTED(已启动)、STOPPED(已停止)。 - 服务状态的变化会触发其他的操作。
- 可通过组合的方式对服务进行组合。
二）源码简析
源代码地址在 hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/java/org/apache/hadoop/service 的 Service 接口中。
其中定义了服务的四个状态，以及需要实现的状态转换、获取信息、注册等方法。
public interface Service extends Closeable {
public enum STATE {
NOTINITED(0, "NOTINITED"),
INITED(1, "INITED"),
STARTED(2, "STARTED"),
STOPPED(3, "STOPPED");
}
void init(Configuration config);
void start();
void stop();
void close() throws IOException;
void registerServiceListener(ServiceStateChangeListener listener);
// ......抽象类 AbstractService 实现了 Service 接口，提供了基础的 Service 实现，非组合服务直接继承这个抽象类再开发即可。
public abstract class AbstractService implements Service {
// 以 start 实现为例，执行后会触发其他的操作
public void start() {
if (isInState(STATE.STARTED)) {
return;
}
//enter the started state
synchronized (stateChangeLock) {
if (stateModel.enterState(STATE.STARTED) != STATE.STARTED) {
try {
startTime = System.currentTimeMillis();
serviceStart();
if (isInState(STATE.STARTED)) {
//if the service started (and isn't now in a later state), notify
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Service " + getName() + " is started");
}
notifyListeners();
}
} catch (Exception e) {
noteFailure(e);
ServiceOperations.stopQuietly(LOG, this);
throw ServiceStateException.convert(e);
}
}
}
}
// ......对于组合类的服务如 ResourceManager、NodeManager 等，需要继承 CompositeService。其中会有对组合服务的逻辑处理。
public List getServices() {
synchronized (serviceList) {
return new ArrayList(serviceList);
}
}
protected void addService(Service service) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Adding service " + service.getName());
}
synchronized (serviceList) {
serviceList.add(service);
}
} 二、事件库
传统函数式调用的问题：
整个执行过程是串行、同步进行的。调用另一个函数的时候，需要等待函数执行完毕，才会继续往下走。示意图如下：
为了解决函数式调用的问题，可使用「事件驱动」的编程模型。
- 所有对象都被抽象成事件处理器
- 事件处理器之间通过事件相关联
- 每种事件处理器处理一种事件
- 根据需要会触发另一种事件
- 每类事件的处理可分割为多个步骤，用有限状态机表示
- 重要的是有一个「中央异步调度器（AsyncDispatcher）」，负责对待处理事件的收取和分发
示意图如下：
通过以上的方式，可以使程序有低耦合高内聚的特点，各个模块仅需完成各自的功能，同时提高了执行效率，把拆分的操作通过事件的方式发送出去即可。
三、服务库和事件库使用案例
本节将实现一个简化版的 MapReduce ApplicationMaster，帮助了解 service 和 event 的使用方法。
与 MR 类似，一个 job 将被分为多个 task 执行。因此涉及 job 和 task 两种对象的事件。并有一个 AsyncDispatcher 处理调度。
案例已上传至 github，有帮助可以点个 ⭐️
https://github.com/Simon-Ace/hadoop-yarn-study-demo/tree/master/service-event-demo
一）事件部分
参考 hadoop 源码中 Task 和 Job Event 的实现，进行一些简化。
1、task
public enum TaskEventType {
//Producer:Client, Job
T_KILL,
//Producer:Job
T_SCHEDULE
}public class TaskEvent extends AbstractEvent {
private String taskID;
public TaskEvent(String taskID, TaskEventType type) {
super(type);
this.taskID = taskID;
}
public String getTaskID() {
return taskID;
}
} 2、job
public enum JobEventType {
//Producer:Client
JOB_KILL,
//Producer:MRAppMaster
JOB_INIT
}public class JobEvent extends AbstractEvent {
private String jobID;
public JobEvent(String jobID, JobEventType type) {
super(type);
this.jobID = jobID;
}
public String getJobId() {
return jobID;
}
} 二）事件调度器
- 定义和注册 EventDispatcher
service 初始化和启动方法
import com.shuofxz.event.JobEvent; import com.shuofxz.event.JobEventType; import com.shuofxz.event.TaskEvent; import com.shuofxz.event.TaskEventType; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.service.CompositeService; import org.apache.hadoop.service.Service; import org.apache.hadoop.yarn.event.AsyncDispatcher; import org.apache.hadoop.yarn.event.Dispatcher; import org.apache.hadoop.yarn.event.EventHandler; @SuppressWarnings("unchecked") public class MyMRAppMaster extends CompositeService { private Dispatcher dispatcher; // AsyncDispatcher private String jobID; private int taskNumber; // 一个 job 包含的 task 数 private String[] taskIDs; public MyMRAppMaster(String name, String jobID, int taskNumber) { super(name); this.jobID = jobID; this.taskNumber = taskNumber; taskIDs = new String[taskNumber]; for (int i = 0; i < taskNumber; i++) { taskIDs[i] = this.jobID + "_task_" + i; } } public void serviceInit(Configuration conf) throws Exception { dispatcher = new AsyncDispatcher(); dispatcher.register(JobEventType.class, new JobEventDispatcher()); // register a job dispatcher.register(TaskEventType.class, new TaskEventDispatcher()); // register a task addService((Service) dispatcher); super.serviceInit(conf); } public void serviceStart() throws Exception { super.serviceStart(); } public Dispatcher getDispatcher() { return dispatcher; } private class JobEventDispatcher implements EventHandler{ public void handle(JobEvent event) { if (event.getType() == JobEventType.JOB_KILL) { System.out.println("Receive JOB_KILL event, killing all the tasks"); for (int i = 0; i < taskNumber; i++) { dispatcher.getEventHandler().handle(new TaskEvent(taskIDs[i], TaskEventType.T_KILL)); } } else if (event.getType() == JobEventType.JOB_INIT) { System.out.println("Receive JOB_INIT event, scheduling tasks"); for (int i = 0; i < taskNumber; i++) { dispatcher.getEventHandler().handle(new TaskEvent(taskIDs[i], TaskEventType.T_SCHEDULE)); } } } } private class TaskEventDispatcher implements EventHandler { public void handle(TaskEvent event) { if (event.getType() == TaskEventType.T_KILL) { System.out.println("Receive T_KILL event of task id " + event.getTaskID()); } else if (event.getType() == TaskEventType.T_SCHEDULE) { System.out.println("Receive T_SCHEDULE event of task id " + event.getTaskID()); } } } }
三）测试程序
- 生成一个新的 job
触发事件
JOB_KILL和JOB_INITpublic class MyMRAppMasterTest { public static void main(String[] args) { String jobID = "job_20221011_99"; MyMRAppMaster appMaster = new MyMRAppMaster("My MRAppMaster Test", jobID, 10); YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration(new Configuration()); try { appMaster.serviceInit(conf); appMaster.serviceStart(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } appMaster.getDispatcher().getEventHandler().handle(new JobEvent(jobID, JobEventType.JOB_KILL)); appMaster.getDispatcher().getEventHandler().handle(new JobEvent(jobID, JobEventType.JOB_INIT)); } }输出结果：
Receive JOB_KILL event, killing all the tasks Receive JOB_INIT event, scheduling tasks Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_0 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_1 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_2 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_3 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_4 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_5 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_6 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_7 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_8 Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_9 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_0 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_1 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_2 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_3 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_4 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_5 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_6 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_7 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_8 Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_9
四、总结
本节介绍了 Yarn 的服务和事件库。
服务库规范了生命周期较长的服务型对象，定义了服务的四种状态、启停注册等要实现的方法，给出了单一类型和组合类型服务的基本实现。
事件库的使用，解决了原始函数型调用的高耦合、阻塞低效等问题。可将一个大任务拆分成多个小任务，小任务变成不同的事件来触发处理。每一个事件处理器处理一种事件，并有一个中央异步调度器管理事件的收集和分发。
最后用一个简化的 MR ApplicationMaster 将事件库和服务库进行结合，更深体会如何在项目中将其结合使用。
学习过程中，写一个 demo 能更好的帮助你理解知识。
参考文章：
《Hadoop 技术内幕 - 深入解析 Yarn 结构设计与实现原理》3.4 节