资源抢占之 Yarn 调度器资源抢占模型剖析
2023-12-25 19:09:53
对于 Yarn 调度器，您了解多少？是否想过当集群资源不足时，占用量资源少的队列，是如何从其他队列中抢夺资源的？让我们一同揭开 Yarn 调度器的资源抢占模型的神秘面纱，一步步深入源码分析抢夺资源的具体逻辑。
Yarn 调度器，作为 Apache Hadoop 生态系统中不可或缺的一环，承担着资源管理和作业调度的重任。然而，当集群资源供不应求时，如何合理分配资源，确保不同队列的作业都能顺利执行，就成为了一个难题。
资源抢占，作为 Yarn 调度器应对资源不足的有效策略，允许资源占用量少的队列从资源占用量多的队列中抢占资源。这种抢占机制的设计，旨在提高集群资源利用率，确保所有作业都能及时完成。
资源抢占模型剖析
Yarn 调度器中的资源抢占模型，分为两个主要步骤：
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资源预留：
每个队列都会预留一定比例的集群资源，以确保其能够满足基本需求。预留资源的多少，由队列的权重决定。权重高的队列，预留资源更多。
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资源抢占：
当队列的资源使用量超过预留资源时，该队列便会向其他队列发起资源抢占请求。抢占请求的优先级，由队列的优先级决定。优先级高的队列，抢占请求优先级更高。
资源抢占的具体逻辑
Yarn 调度器通过以下步骤实现资源抢占：
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资源不足检测：
当某个队列的资源使用量超过预留资源时，Yarn 调度器会检测到资源不足的情况。
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抢占请求发送：
队列向其他队列发送资源抢占请求，请求中包含了抢占资源的量和抢占的优先级。
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抢占请求处理：
接收抢占请求的队列会根据自己的资源使用情况和优先级，决定是否同意资源抢占请求。
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资源抢占执行：
如果抢占请求被同意，则抢占资源的队列会将资源从被抢占资源的队列中释放，并将其分配给自己的作业。
抢占模型的优化
Yarn 调度器的资源抢占模型，可以通过以下方式进行优化：
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抢占优先级调整：
根据队列的作业类型、资源需求等因素，调整抢占优先级，以确保关键作业能够优先抢占资源。
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抢占策略优化：
探索新的抢占策略，例如渐进式抢占、按比例抢占等，以提高资源抢占的效率和公平性。
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抢占范围控制：
限制抢占资源的范围，以避免抢占对集群稳定性造成影响。
结语
Yarn 调度器中的资源抢占模型，为集群资源的合理分配提供了有力保障。通过深入了解抢占模型的原理和实现细节，我们可以更好地优化集群资源利用率，确保所有作业都能顺利完成。在后续的文章中，我们将继续深入探究 Yarn 调度器的其他重要特性，敬请期待。
