YARN源码分析(一)-----ApplicationMaster

前言

在之前两周主要学了HDFS中的一些模块知识,其中的许多都或多或少有我们借鉴学习的地方,现在将目光转向另外一个块,被誉为MRv2,就是yarn,在Yarn中,解决了MR中JobTracker单点的问题,将此拆分成了ResourceManager和NodeManager这样的结构,在每个节点上,还会有ApplicationMaster来管理应用程序的整个生命周期,的确在Yarn中,多了许多优秀的设计,而今天,我主要分享的就是这个ApplicationMaster相关的一整套服务,他是隶属于ResoureManager的内部服务中的.了解了AM的启动机制,你将会更进一步了解Yarn的任务启动过程.

ApplicationMaster管理涉及类

ApplicationMaster管理涉及到了4大类,ApplicationMasterLauncher,AMLivelinessMonitor,ApplicationMasterService,以及ApplicationMaster自身类.下面介绍一下这些类的用途,在Yarn中,每个类都会有自己明确的功能模块的区分.

1.ApplicationMasterLauncher--姑且叫做AM启动关闭事件处理器,他既是一个服务也是一个处理器,在这个类中,只处理2类事件,launch和cleanup事件.分别对应启动应用和关闭应用的情形.

2.AMLivelinessMonitor--这个类从名字上可以看出他是监控类,监控的对象是AM存活状态的监控类,检测的方法与之前的HDFS一样,都是采用heartbeat的方式,如果有节点过期了,将会触发一次过期事件.

3.ApplicationMasterService--AM请求服务处理类.AMS存在于ResourceManager,中,服务的对象是各个节点上的ApplicationMaster,负责接收各个AM的注册请求,更新心跳包信息等.

4.ApplicationMaster--节点应用管理类,简单的说,ApplicationMaster负责管理整个应用的生命周期.

简答的描述完AM管理的相关类,下面从源码级别分析一下几个流程.

AM启动

要想让AM启动,启动的背景当然是有用户提交了新的Application的时候,之后ApplicationMasterLauncher会生成Launch事件,与对应的nodemanager通信,让其准备启动的新的AM的Container.在这里,就用到了ApplicationMasterLauncher这个类,之前在上文中已经提到,此类就处理2类事件,Launch启动和Cleanup清洗事件,先来看看这个类的基本变量设置

 //Application应用事件处理器
 public class ApplicationMasterLauncher extends AbstractService implements
     EventHandler<AMLauncherEvent> {
   private static final Log LOG = LogFactory.getLog(
       ApplicationMasterLauncher.class);
   private final ThreadPoolExecutor launcherPool;
   private LauncherThread launcherHandlingThread;

   //事件队列
   private final BlockingQueue<Runnable> masterEvents
     = new LinkedBlockingQueue<Runnable>();
   //资源管理器上下文
   protected final RMContext context;

   public ApplicationMasterLauncher(RMContext context) {
     super(ApplicationMasterLauncher.class.getName());
     this.context = context;
     //初始化线程池
     this.launcherPool = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 1,
         TimeUnit.HOURS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
     //新建处理线程
     this.launcherHandlingThread = new LauncherThread();
   }

还算比较简单,有一个masterEvents事件队列,还有执行线程以及所需的线程池执行环境。在RM相关的服务中，基本都是继承自AbstractService这个抽象服务类的。ApplicationMasterLauncher中主要处理2类事件,就是下面的展示的

 @Override
   public synchronized void  handle(AMLauncherEvent appEvent) {
     AMLauncherEventType event = appEvent.getType();
     RMAppAttempt application = appEvent.getAppAttempt();
     //处理来自ApplicationMaster获取到的请求，分为启动事件和清洗事件2种
     switch (event) {
     case LAUNCH:
       launch(application);
       break;
     case CLEANUP:
       cleanup(application);
     default:
       break;
     }
   }

然后调用具体的实现方法，以启动事件launch事件为例

 //添加应用启动事件
   private void launch(RMAppAttempt application) {
     Runnable launcher = createRunnableLauncher(application,
         AMLauncherEventType.LAUNCH);
     //将启动事件加入事件队列中
     masterEvents.add(launcher);
   }

这些事件被加入到事件队列之后，是如何被处理的呢，通过消息队列的形式，在一个独立的线程中逐一被执行

 //执行线程实现
   private class LauncherThread extends Thread {

     public LauncherThread() {
       super("ApplicationMaster Launcher");
     }

     @Override
     public void run() {
       while (!this.isInterrupted()) {
         Runnable toLaunch;
         try {
           //执行方法为从事件队列中逐一取出事件
           toLaunch = masterEvents.take();
           //放入线程池池中进行执行
           launcherPool.execute(toLaunch);
         } catch (InterruptedException e) {
           LOG.warn(this.getClass().getName() + " interrupted. Returning.");
           return;
         }
       }
     }
   }

如果论到事件的具体执行方式，就要看具体AMLauch是如何执行的，AMLauch本身就是一个runnable实例。

 /**
  * The launch of the AM itself.
  * Application事件执行器
  */
 public class AMLauncher implements Runnable {

   private static final Log LOG = LogFactory.getLog(AMLauncher.class);

   private ContainerManagementProtocol containerMgrProxy;

   private final RMAppAttempt application;
   private final Configuration conf;
   private final AMLauncherEventType eventType;
   private final RMContext rmContext;
   private final Container masterContainer;

在里面主要的run方法如下，就是按照事件类型进行区分操作

 @SuppressWarnings("unchecked")
   public void run() {
     //AMLauncher分2中事件分别处理
     switch (eventType) {
     case LAUNCH:
       try {
         LOG.info("Launching master" + application.getAppAttemptId());
         //调用启动方法
         launch();
         handler.handle(new RMAppAttemptEvent(application.getAppAttemptId(),
             RMAppAttemptEventType.LAUNCHED));
       ...
       break;
     case CLEANUP:
       try {
         LOG.info("Cleaning master " + application.getAppAttemptId());
         //调用作业清洗方法
         cleanup();
       ...
       break;
     default:
       LOG.warn("Received unknown event-type " + eventType + ". Ignoring.");
       break;
     }
   }

后面的launch操作会调用RPC函数与远程的NodeManager通信来启动Container。然后到了ApplicationMaster的run()启动方法，在启动方法中，会进行应用注册的方法，

 @SuppressWarnings({ "unchecked" })
   public boolean run() throws YarnException, IOException {
     LOG.info("Starting ApplicationMaster");

     Credentials credentials =
         UserGroupInformation.getCurrentUser().getCredentials();
     DataOutputBuffer dob = new DataOutputBuffer();
     credentials.writeTokenStorageToStream(dob);
     // Now remove the AM->RM token so that containers cannot access it.
     Iterator<Token<?>> iter = credentials.getAllTokens().iterator();
     while (iter.hasNext()) {
       Token<?> token = iter.next();
       if (token.getKind().equals(AMRMTokenIdentifier.KIND_NAME)) {
         iter.remove();
       }
     }
     allTokens = ByteBuffer.wrap(dob.getData(), 0, dob.getLength());

     //与ResourceManager通信，周期性发送心跳信息，包含了应用的最新信息
     AMRMClientAsync.CallbackHandler allocListener = new RMCallbackHandler();
     amRMClient = AMRMClientAsync.createAMRMClientAsync(1000, allocListener);
     amRMClient.init(conf);
     amRMClient.start();
     .....

     // Register self with ResourceManager
     // This will start heartbeating to the RM
     //启动之后进行AM的注册
     appMasterHostname = NetUtils.getHostname();
     RegisterApplicationMasterResponse response = amRMClient
         .registerApplicationMaster(appMasterHostname, appMasterRpcPort,
             appMasterTrackingUrl);
     // Dump out information about cluster capability as seen by the
     // resource manager
     int maxMem = response.getMaximumResourceCapability().getMemory();
     LOG.info("Max mem capabililty of resources in this cluster " + maxMem);

     // A resource ask cannot exceed the max.
     if (containerMemory > maxMem) {
       LOG.info("Container memory specified above max threshold of cluster."
           + " Using max value." + ", specified=" + containerMemory + ", max="
           + maxMem);
       containerMemory = maxMem;
     }

在这个操作中，会将自己注册到AMLivelinessMonitor中，此刻开始启动心跳监控。

AMLiveLinessMonitor监控

在这里把重心从ApplicationMaster转移到AMLivelinessMonitor上，首先这是一个激活状态的监控线程，此类线程都有一个共同的父类

 //应用存活状态监控线程
 public class AMLivelinessMonitor extends AbstractLivelinessMonitor<ApplicationAttemptId> {

在AbstractlinessMonitor中定义监控类线程的一类特征和方法

 //进程存活状态监控类
 public abstract class AbstractLivelinessMonitor<O> extends AbstractService {

   private static final Log LOG = LogFactory.getLog(AbstractLivelinessMonitor.class);

   //thread which runs periodically to see the last time since a heartbeat is
   //received.
   //检查线程
   private Thread checkerThread;
   private volatile boolean stopped;
   //默认超时时间5分钟
   public static final int DEFAULT_EXPIRE = 5*60*1000;//5 mins
   //超时时间
   private int expireInterval = DEFAULT_EXPIRE;
   //监控间隔检测时间，为超时时间的1/3
   private int monitorInterval = expireInterval/3;

   private final Clock clock;

   //保存了心跳检验的结果记录
   private Map<O, Long> running = new HashMap<O, Long>();

心跳检测本身非常的简单，做一次通信记录检查，然后更新一下，记录时间，当一个新的节点加入监控或解除监控操作

 //新的节点注册心跳监控
   public synchronized void register(O ob) {
     running.put(ob, clock.getTime());
   }

   //节点移除心跳监控
   public synchronized void unregister(O ob) {
     running.remove(ob);
   }

每次做心跳周期检测的时候，调用下述方法

 //更新心跳监控检测最新时间
   public synchronized void receivedPing(O ob) {
     //only put for the registered objects
     if (running.containsKey(ob)) {
       running.put(ob, clock.getTime());
     }
   }

非常简单的更新方法，O ob对象在这里因场景而异，在AM监控中，为ApplicationID应用ID。在后面的AMS和AM的交互中会看到。新的应用加入AMLivelinessMonitor监控中后，后面的主要操作就是AMS与AM之间的交互操作了。

AM与AMS

在ApplicationMaster运行之后，会周期性的向ApplicationMasterService发送心跳信息，心跳信息包含有许多资源描述信息。

 //ApplicationMaster心跳信息更新
   @Override
   public AllocateResponse allocate(AllocateRequest request)
       throws YarnException, IOException {

     ApplicationAttemptId appAttemptId = authorizeRequest();
     //进行心跳信息时间的更新
     this.amLivelinessMonitor.receivedPing(appAttemptId);
     ....

每次心跳信息一来，就会更新最新监控时间。在AMS也有对应的注册应用的方法

 //ApplicationMaster在ApplicationMasterService上服务上进行应用注册
 @Override
 public RegisterApplicationMasterResponse registerApplicationMaster(
     RegisterApplicationMasterRequest request) throws YarnException,
     IOException {

   ApplicationAttemptId applicationAttemptId = authorizeRequest();

   ApplicationId appID = applicationAttemptId.getApplicationId();
   .....

     //在存活监控线程上进行心跳记录，更新检测时间，key为应用ID
     this.amLivelinessMonitor.receivedPing(applicationAttemptId);
     RMApp app = this.rmContext.getRMApps().get(appID);

     // Setting the response id to 0 to identify if the
     // application master is register for the respective attemptid
     lastResponse.setResponseId(0);
     responseMap.put(applicationAttemptId, lastResponse);
     LOG.info("AM registration " + applicationAttemptId);
     this.rmContext

如果在心跳监控中出现过期的现象，就会触发一个expire事件，在AMLiveLinessMonitor中，这部分的工作是交给CheckThread执行的

 //进程存活状态监控类
 public abstract class AbstractLivelinessMonitor<O> extends AbstractService {
   ...
   //thread which runs periodically to see the last time since a heartbeat is
   //received.
   //检查线程
   private Thread checkerThread;
   ....
   //默认超时时间5分钟
   public static final int DEFAULT_EXPIRE = 5*60*1000;//5 mins
   //超时时间
   private int expireInterval = DEFAULT_EXPIRE;
   //监控间隔检测时间，为超时时间的1/3
   private int monitorInterval = expireInterval/3;
   ....
   //保存了心跳检验的结果记录
   private Map<O, Long> running = new HashMap<O, Long>();
   ...

   private class PingChecker implements Runnable {

     @Override
     public void run() {
       while (!stopped && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {
         synchronized (AbstractLivelinessMonitor.this) {
           Iterator<Map.Entry<O, Long>> iterator =
             running.entrySet().iterator();

           //avoid calculating current time everytime in loop
           long currentTime = clock.getTime();

           while (iterator.hasNext()) {
             Map.Entry<O, Long> entry = iterator.next();
             //进行超时检测
             if (currentTime > entry.getValue() + expireInterval) {
               iterator.remove();
               //调用超时处理方法，将处理事件交由调度器处理
               expire(entry.getKey());
               LOG.info("Expired:" + entry.getKey().toString() +
                       " Timed out after " + expireInterval/1000 + " secs");
             }
           }
         }

check线程主要做的事件就是遍历每个节点的最新心跳更新时间，通过计算差值进行判断是否过期，过期调用expire方法。此方法由其子类实现

 //应用存活状态监控线程
 public class AMLivelinessMonitor extends AbstractLivelinessMonitor<ApplicationAttemptId> {
   //中央调度处理器
   private EventHandler dispatcher;
   ...

   @Override
   protected void expire(ApplicationAttemptId id) {
      //一旦应用过期，处理器处理过期事件处理
     dispatcher.handle(
         new RMAppAttemptEvent(id, RMAppAttemptEventType.EXPIRE));
   }
 }

产生应用超期事件，然后发给中央调度器去处理。之所以采用的这样的方式，是因为在RM中，所有的模块设计是以事件驱动的形式工作，最大程度的保证了各个模块间的解耦。不同模块通过不同的事件转变为不同的状态，可以理解为状态机的改变。最后用一张书中的截图简单的展示AM模块相关的调用过程。

全部代码的分析请点击链接https://github.com/linyiqun/hadoop-yarn,后续将会继续更新YARN其他方面的代码分析。

参考文献

《Hadoop技术内部–HDFS结构设计与实现原理》.蔡斌等