Hadoop YARN 在快手的应用实践与技术演进之路

本文主要分为三部分:

yarn的背景、yarn技术改进、yarn未来规划。

yarn的背景

yarn大家都比较熟悉了,是从Hadoop1.0分离到2.0的比较重要的特性,把原来的jobtracker集中式调度变成yarn的二级调度,解决集群扩展性的问题。yarn主要是分成了三个模块,ResourceManager来管理整个集群的资源,NodeManager管理整个机器资源情况,ApplicationMaster管理整个APP的资源信息。MR/SPARK/Flink实现了自己的AM逻辑在yarn上运行。

接下来介绍一下yarn的RM模块。yarn的RM模块按照功能可以分成两部分:集群状态管理和资源分配。RM内部通过ResourceTrackerService和ApplicationMasterService 负责NM和APP的通信交互。服务内部会生成相应的事件交给内部的事件处理器处理。驱动NM和APP状态机的运行,确保APP和NM处于合适的状态。调度通俗的讲就是把节点的空闲资源分配给需要的APP。社区早期版本的yarn是在心跳逻辑里面触发整个调度逻辑的,这里面有一个问题,调度过程会跟整个事件处理的竞争资源,导致两方相互影响,性能不高,后来yarn社区做了优化,把整个调度逻辑拆离,放到单独线程来做。

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yarn在快手的应用特点

yarn在快手是非常典型的大数据的应用栈,yarn上面服务了一些经典的离线计算,像HiveSQL,最终回变成一个MR/SPARK作业或者PESTO查询在yarn上运行。对于流式的实时数据处理需求,我们上层有一个青藤平台来托管FLINK在YARN上运行。对于模型训练的场景,我们是用XLearning作为调度器,调度TensorFlow,XGBoost,MPI等训练学习引擎。基于Spark和XLearning,我们打造了亚瑟机器学习平台,可以把数据处理流程和一些模型的训练、预测流程做一个打通,方便用户使用。

yarn技术改进

1.yarn技术实践和演进

对yarn的一些改动,主要分成四个方面:(1)集群稳定性方面的优化。(2)对yarn的抢占机制做了优化。(3)yarn的调度性能提升。(4)计算集群小IO优化。

2.整个集群变大以后,对yarn调度系统来说面临什么问题?

直观的感觉来说,整个集群变大,节点就变多了,running的APP夜会增多。节点和APP增多会导致RM对外服务压力变大,事件处理逻辑增多,事件处理压力会比较大,并且对增加整个调度的压力。因为你有很多的APP需要请求资源,你整个资源池又非常大,所以整个调度压力是非常大的,怎么解决这个压力的问题。还有整个状态变化会非常多,这时候会有一些事件处理,在yarn原生的框架里面,事件处理是单线程的,会有各种各样的问题,整个事件处理压力非常大。针对这些问题我们做了一些针对性的优化。在大集群里面,机器故障会变得越来越频繁,怎么应对机器故障对整个作业稳定性造成的影响,这也是比较重要的方面。

3.在RM方面做的一些优化

从几个比较经典的Case来说一下。有一次我们升级整个集群的时候,导致整个集群挂掉,一次升级几百个机器,直接导致RM事件雪崩,最终OOM掉。我们发现是RM和NM交互有一些冗余事件的,我们对冗余事件进行了一些优化。对于NM,我们设计了一个慢启动的策略,如果NM刚启动没有必要维持每秒汇报一次,开始可以20秒汇报一次,下次10秒,下次5秒,最终恢复到正常,这样会把整个RM的事件处理压力降下来,最终升级集群对RM基本没什么影响。最终升级瓶颈变成了我们的运维系统,不能并发升级太多机器。

HDFS是yarn非常底层的基础设施,ResourceManager事件处理逻辑中有一些HDFS操作,HDFS卡一下,会造成整个事件处理逻辑卡住,最终整个集群卡住。分析发现RM对HDFS的操作主要集中在失败APP的处理,不是非常核心的逻辑,解决方案也比较简单粗暴,把HDFS的操作从同步改成异步。我们还对整个yarn事件处理逻辑进行排查,发现有一些像DNS的操作,在某些情况下也会比较卡,我们就把这种比较重IO的操作进行相应的优化,确保事件处理逻辑中都是快速的CPU操作,保证事件处理的高效和稳定。

经过优化之后,我们发现在集群规模比较大的时候,事件处理过程还是要消耗非常多的CPU,我们profile发现,大部分的CPU的消耗是处理NM节点信息的汇报,RM事件处理主要分几个部分,有一些是节点级别的,有一些是APP级别的,有一些调度级别的。NM级别跟其他的是没有太必要放在同一个线程处理,我们把它抽离出来,放在一个额外的线程上,这样把大部分处理迁出去了,让整个事件处理逻辑变得比较轻量。

2.6之后yarn支持状态恢复,RM重启理论上对APP是没有影响的,可以把APP恢复出来,但是还是有一些比较小的缺陷,会造成APP的失败,比如没有把一些异常cover住,抛到AM,导致AM挂掉,token恢复在一些场景下也有问题。我们的RM升级是非常频繁的,基本上2天左右就会升级新版本,集群上有一些非常重要的作业,所以失败,对他们造成的影响会比较大。

4.在从节点上面怎么避免单点问题

yarn社区本身是有一个磁盘的故障监测机制的,基本的思路也会定期在磁盘上创建目录,如果能创建成功说明这个磁盘是OK的,如果失败就认为你这个磁盘有问题,这个比较简单有效。但是在某些特定场景下,会有一些奇怪的磁盘问题,比如整个磁盘是好的,但是某个目录是坏的,可能会导致某些特定的作业失败。我们扩展了NM磁盘的黑名单功能,通过container的失败信息做一些规则匹配,这样可以定向发现一些磁盘问题,把疑似有问题的磁盘放在黑名单里面,不再向这个磁盘调度作业。

yarn有一个比较大的问题,如果你有一台机器有问题,造成一些container调度失败,并且系统没有捕获的话,会造成雪崩效应,比如一批container启动失败了,这台机器资源看起来非常空闲,然后RM发现机器空闲,就调动更多container上来,然后越来越多的container失败,最后导致很多APP运行失败。社区提出了AM的黑名单机制,主要来解决AM的失败问题,如果AM大量失败,不往这台机器上调度AM,APP内部依赖自己的黑名单机制,发现这些问题机器。我们觉得这样可能会造成很多无效的container失败,所以我们的解决思路是建立整个集群的黑名单,而不单独是AM的黑名单。当我们通过一些规则发现有大量的container在某一台机器失败,或者这台机器的container调度速度非常异常,我们会把这台机器放到我们集群的黑名单里面,不再向这台机器调度资源。

资源隔离方面,现在社区主要是用cgroup做一些内存和CPU的隔离,其他方面的隔离非常弱的,我们当时碰到一些场景比如磁盘打满了,FD泄露、线程泄露的问题。曾经在上一家公司的时候写过一个程序,有线程泄露的问题,泄露之后把整个机器的线程全用光了,这样导致这个机器所有服务异常,计算框架计算不断把这个问题task调度到其他机器上,最终把整个集群都打挂了。解决方案就是对container的线程数目,磁盘大小定期检查,如果超过阙值,直接kill掉。

单台机器的故障率比较低,但集群规模变大之后,整体故障率变得非常高。怎么发现这些机器是个问题。我们借助container失败率做一个基本的判断。如果是一台机器失败率高于正常值,可能是非常有问题的,需要人工检查一下。还可以借助一些物理指标的异常检测,因为在离线系统里面,CPU打得比较高的,load也比较高,所以当前这些指标可能不容易发现,用syscpu作为异常检测指标,集群中经常有些机器task跑的比较慢,重启机器就好了。一台机器有问题会导致Task失败,Task失败会导致作业的失败,我们做了一个失败APP的归因系统,可以从归因系统里面发现一些问题机器。单纯从作业失败还不够,我们正在做一个基于失败TASK的归因系统,因为TASK有容灾重试机制,可能会掩盖潜在问题。

5.yarn调度方面做的优化

yarn一个主要的功能,就是要调度整个集群的资源,它的视角是整个集群的节点信息,还有APP的资源请求信息,还有一些队列信息。yarn的调度模型里面,逻辑是比较复杂的, 简单说,先来一个节点,如果这个节点有一定资源的话,会对集群中的一级队列做排序,然后选出最应该调度的队列。选择这个队列之后找这个队列下面的二级队列进行排序,逐渐递归找到APP,选一个合适的APP进行调度,如果资源调度不上,再找下一个APP。调度逻辑是要耗费很大资源的,主要是各种排序。但整个排序真的有这么大必要吗?

我们早期思路就是怎么减少整个排序的时间,减少排序时间从三方面着手,减少排序规模,减少单次排序时间,优化排序算法。如何减少排序规模?集群里有几千个队列,几千个队列是不是都需要资源?APP是不是都需要资源,是否都需要排序?实际场景中大部分是不需要资源和参与排序的,这样把整个排序规模减小了。在调度单词排序时,使用了java collection.sort()函数排序的,每次排序涉及到两个元素的compare,怎么来减少compare的开销?在yarn里面每一次compare的时候有很多可以可以优化的地方,比如计算一个队列使用的资源量,有一些临时对象可以cache住,最终缩小整个单次排序的时间。Collection.sort底层使用归并排序,我们改成堆排序,经过这些优化后,差不多能够支撑5000台机器的规模。

优化之后还是存在一个很明显的问题,调度的扩展性是不足的,因为整个排序过程都是在一个CPU里面,如果想利用更多CPU,会涉及到整个排序怎么切分,节点怎么切分、作业怎么切分,怎么让资源分配达到均衡,怎么保证公平性,涉及到非常复杂的策略,非常难拆分。yarn调度是先选一个节点,然后再选APP,调度过程只看到一个节点的信息,而看不到整体的集群信息,整个调度策略是非常受限,很难加一些策略在里面。比如yarn本地化一个非常简单的功能实现上比较复杂,在整个调度框架层面。如何来解决这个问题?

最终决定我们重写调度逻辑,开发了Kwaischeduler。我们觉得在整个集群里面有一个上帝视角的,你可以拿到整个集群的资源使用情况和资源配置情况和每一个队列、每个APP的资源需求量和资源的配置。基于这些信息,我们能够计算出来,应该给每一个APP来分配多少资源。然后App资源的分配过程我们完全可以并发起来,借助多线程的能力,去整个资源池里面抢这些资源。因为我们是先调度APP的,所以抢这些资源的时候,借鉴K8S的调度思路,先对节点进行过滤,然后按照不同的调度策略,给每个节点打分,每个策略可以有一个权重,从理论上来说每个APP都可以有自己的策略。Kwai scheduler上线后调度性能和调度策略扩展性不是问题,现在单集群的调度性能可以达到每秒钟4万多container,对比国内其他厂商和社区,我们的调度性能和扩展性上表现还不错。

简单介绍一下底层实现。首先主要分成两部分,一部分是集群资源的预分配过程,把一些资源分配到每个APP,第二部分是APP怎么去每台机器上竞争资源。有一个单独线程定期会对集群情况做snapshot,基于snapshot来做一个上帝视角的资源分配。我们为每个APP分配出资源之后,就可以把APP丢到线程池里面并发抢资源,对相应的节点排序,选出分数最高的节点,最终你会有一个commit的过程,真正拿到资源。整个调度分配结束后,会把整个分配结果写回到整个原生的yarn框架。

在计算集群里面有一个大的问题,就很多的小IO。在我们业务场景里面,快手的数据规模比较大比较大,经常是几十万个map,几千reduce。一个map也没有多少数据,可能就是250M,reduce单次shuffle取的数据非常小的,可能只有几K几十K,所以有很多的小IO,导致整个集群磁盘util非常高,但是磁盘读写速度非常慢。针对这个问题,我们对MR的shuffle过程做一个Cache。在shuffle过程中,当一个请求来的时候,我们分析一下这次shuffle过程有没有可能产生比较多小IO,可以按需把shuffle数据放到cache里,只需要一次大的IO把数据搬到Cache里面,后面的shuffle请求可以直接从cache里面读,消灭了后面多次小IO,通过这个我们优化,提升了整个的集群IO性能。

yarn为什么有抢占的问题,为什么K8S这些在线系统不会有抢占问题。yarn主要是离线调度系统,资源使用不像在线系统比较恒定,有一些突增,这意味着如果完全资源配额限制资源,会导致整个集群的资源利用率降低或者job的运行时间拉长。所以yarn允许你的资源使用超过配额。这带来另一个问题,使用超过配额后,当另一个队列需要资源的时候,能不能及时把这些资源释放出来。在大部分情况下是可以的,因为离线系统的作业一般会比较快的结束。但是在特殊场景下,有可能是一个spark作业一直占着资源不释放,可能会导致一些比较核心的作业拿不到资源。抢占主要是解决这个问题。但是在大部分的公司,抢占是没有打开的,原因主要因为社区版本的抢占不太可控。会基于队列的资源使用量来决定是否抢占,如果核心队列资源使用超过配额太多, 可能会被非核心队列抢占,存在比较大的风险。我们解读这个问题的思路是基于一些核心队列来触发的抢占,抢占只能从核心的队列触发,被抢占的只是非核心队列,这样就解决低优先级作业抢占核心的作业问题。但是这个方案还是有些问题,如果使用资源超过配额的都是一些核心的作业,这时候怎么处理?我们主要思路是,希望构建整个集群的作业优先级体系,把作业重要性系统做一个全局拉起,这样我们可以做一些队列内部的抢占和跨核心队列之间的抢占。

yarn的未来规划

构建作业分级保障,现在我们yarn的集群规模比较大,大家使用的资源都非常多,但是这些资源有没有用到真正比较重要的业务上,其实我们是有些疑问的,有多少无效的计算在里面,当然这个涉及到业务层的优化。为作业打一些作业的标签,基于这些任务的标签,以及优先级的特性,刻划整个集群资源的使用情况,为预算或者其他的技术方案提供一些技术的底层支持。

我们现在单个yarn集群规模在国内是top级的,但是单集群毕竟是容量有限,我们后面会考虑多集群建设的方案,社区的federation方案在跨IDC方面有些问题,如何在业务透明的前提下,建设跨IDC集群有非常多问题需要解决。

yarn现在主要托管的是一些离线计算的资源,公司还有很多空闲资源没有使用,怎么来使用这些空闲资源,怎么做到把一些合适的任务调入到一些比较空闲的机器上,当这个机器需要的时候,及时把任务迁移走,怎么减少业务相互的影响,底层这方面需要做什么支撑,这都需要探索。

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