Hadoop Yarn内存资源隔离实现原理——基于线程监控的内存隔离方案

注：本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明。

 

Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。

 

对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup；对于内存而言，它是一种“限制性”资源，使用量大小直接决定着应用程序的存亡，Cgroup会严格限制应用程序的内存使用上限，一旦使用量超过预先定义的上限值，就会将该应用程序“杀死”，因此无法使用Cgroup进行内存资源隔离，而是选择了线程监控的方式。

 

需要解释一下：为什么应用程序的内存会超过预先定义的上限值？Java程序（Container）为什么需要内存资源隔离？

 

（1）为什么应用程序的内存会超过预先定义的上限值？

 

这里的应用程序特指Yarn Container，它是Yarn NodeManager通过创建子进程的方式启动的；Java创建子进程时采用了“fork() + exec()”的方案，子进程启动瞬间，它的内存使用量与父进程是一致的，然后子进程的内存会恢复正常；也就是说，Container（子进程）的创建过程中可能会出现内存使用量超过预先定义的上限值的情况（取决于父进程，也就是NodeManager的内存使用量）；此时，如果使用Cgroup进行内存资源隔离，这个Container就可能会被“kill”。

 

（2）Java程序（Container）为什么需要内存资源隔离？

 

对于MapReduce而言，各个任务被运行在独立的Java虚拟机中，内存使用量可以通过“-Xms、-Xmx”进行设置，从而达到内存资源隔离的目的。然而，Yarn考虑到用户应用程序可能会创建子进程的情况，如Hadoop Pipes（或者Hadoop Streaming），编写的MapReduce应用程序中每个任务（Map Task、Reduce Task）至少由Java进程和C++进程两个进程组成，这难以通过创建单独的虚拟机达到资源隔离的效果，因此，即使是通过Java语言实现的Container仍需要使用内存资源隔离。

 

Yarn Container支持两种实现：DefaultContainerExecutor和LinuxContainerExecutor；其中DefaultContainerExecutor不支持CPU的资源隔离，LinuxContainerExecutor使用Cgroup的方式支持CPU的资源隔离，两者内存的资源隔离都是通过“线程监控”的方式实现的。

 

基于线程监控的内存隔离方案

 

1.配置参数

 

（1）应用程序配置参数

 

不同的应用程序对内存的需求不同，可以根据具体情况定义自己的参数，以MapReduce为例：

 

mapreduce.map.memory.mb：MapReduce Map Task需要使用的内存量（单位：MB）；

 

mapreduce.reduce.memory.mb：MapReduce Reduce Task需要使用的内存量（单位：MB）；

 

（2）Hadoop Yarn NodeManager配置参数

 

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled：NodeManager是否启用物理内存量监控，默认值：true；

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled：NodeManager是否启用虚拟内存量监控，默认值：false；

yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：NodeManager Node虚拟内存与物理内存的使用比例，默认值2.1，表示每使用1MB物理内存，最多可以使用2.1MB虚拟内存；

yarn.nodemanager.resource.memory-mb：NodeManager Node最多可以使用多少物理内存（单位：MB），默认值：8192，即8GB；

 

2.实现原理

 

Yarn NodeManager Container的内存监控是由ContainersMonitorImpl（org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl）实现的，内部的MonitoringThread线程每隔一段时间就会扫描所有正在运行的Container进程，并按照以下步骤检查它们的内存使用量是否超过其上限值。

 

2.1构造进程树

 

如前所述，Container进程可能会创建子进程（可能会创建多个子进程，这些子进程可能也会创建子进程），因此Container进程的内存（物理内存、虚拟内存）使用量应该表示为：以Container进程为根的进程树中所有进程的内存（物理内存、虚拟内存）使用总量。

 

在Linux /proc目录下，有大量以整数命名的目录，这些整数是某个正在运行的进程的PID，而目录/proc/<PID>下面的那些文件分别表示着进程运行时的各方面信息，这里我们只关心/proc/<PID>/stat文件即可。

 

文件/proc/<PID>/stat仅仅包含一行（多列）文本，可以通过正则表达式从中抽取进程的运行时信息，包括：进程名称、父进程PID、父进程用户组ID、Session ID、用户态运行的时间（单位：jiffies）、核心态运行的时间（单位：jiffies）、占用虚拟内存大小（单位：page）和占用物理内存大小（单位：page）等。

 

ContainersMonitorImpl内部维护着每个Container进程的PID，通过遍历/proc下各个进程的stat文件内容（父进程PID、占用虚拟内存大小和占用物理内存大小），我们可以构建出每个Container的进程树，从而得出每个进程树的虚拟内存、物理内存使用总量。

 

2.2判断Container进程树的内存使用量（物理内存、虚拟内存）是否超过上限值

 

虽然我们已经可以获得各个Container进程树的内存（物理内存、虚拟内存）使用量，但是我们不能仅凭进程树的内存使用量（物理内存、虚拟内存）是否超过上限值就决定是否“杀死”一个Container，因为“子进程”的内存使用量是有“波动”的，为了避免“误杀”的情况出现，Hadoop赋予每个进程“年龄”属性，并规定刚启动进程的年龄是1，MonitoringThread线程每更新一次，各个进程的年龄加一，在此基础上，选择被“杀死”的Container的标准如下：如果一个Contaier对应的进程树中所有进程（年龄大于0）总内存（物理内存或虚拟内存）使用量超过上限值的两倍；或者所有年龄大于1的进程总内存（物理内存或虚拟内存）使用量超过上限值，则认为该Container使用内存超量，可以被“杀死”。（注意：这里的Container泛指Container进程树）

 

综上所述，Yarn的内存资源隔离实际是内存使用量监控。

 

3.源码分析

 

3.1MonitoringThread

 

线程监控的核心工作主要是由MonitoringThread（org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl.MonitoringThread）完成的，内部就是一个“while”循环，以指定的时间间隔进行监控：

 

 

 

其中，时间间隔monitoringInterval由参数yarn.nodemanager.container-monitor.interval-ms指定，默认值：3000，单位：ms。

 

下面介绍“while”循环的处理逻辑。

 

3.2 将新启动的Container加入监控列表以及将已完成的Container移出监控列表；

 

每次监控开始之前都需要更新监控列表：trackingContainers，将新启动的Container加入监控列表，由containersToBeAdded表示；将已完成的Container移出监控列表，由containersToBeRemoved表示。

 

 

containersToBeAdded和containersToBeRemoved都是通过“事件”由org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl.handle负责更新的，如下：

 

 

对于事件START_MONITORING_CONTAINER，它表示有新的Container进程，为其构建一个ProcessTreeInfo实例，用于保存Container的进程树信息，也就是说，这里考虑的不仅仅是Container进程，而是以Container进程为父进程的整个进程树，构造函数参数含义依次如下：

 

containerId：Container ID；

pid：Container进程的PID；

pTree：Container进程树内存使用量计算器实例，不同的Hadoop运行平台（Windows、Linux）因为统计内存使用量的方式不同，因此需要不同的计算器实例；通过该计算器实例，可以获得当前Container进程树的内存使用量；

vmemLimit：Container进程树可使用的虚拟内存上限值；

pmemLimit：Container进程树可使用的物理内存上限值；

 

注意：pid、pTree的初始值为Null。

 

更新监控列表trackingContainers之后，下一步就是对监控列表中的Container进程树的内存使用量进行监控。

 

3.3遍历监控列表trackingContainers，逐个处理其中的进程树；

 

 

可以看出，监控列表trackingContainers中的每一个进程树元素是由ContainerId和ProcessTreeInfo共同表示的。

 

下面介绍单独一个进程树的内存监控过程。

 

3.4初始化进程树信息ProcessTreeInfo；

 

如3.2所述，进程树监控列表trackingContainers是被不断更新的，而新加入监控的Container进程树信息是由ProcessTreeInfo表示的，

 

 

其中pid、pTree的初始值为Null，因此监控过程中如果发现进程树信息ProcessTreeInfo的pid、pTree为Null，要对其进行初始化。

 

 

（1）获取进程树元素，由containerId和ptInfo表示；

 

（2）判断如果ptInfo（进程树信息）中的pId（Container进程的PID）为null，则表示需要初始化ptInfo；

 

（3）获取ProcessTreeInfo pid，将其保存至pId；

 

Container进程PID（pid）可以通过ContainerId（ptInfo.getContainerId()）从ContainerExecutor（containerExecutor）中获取；如果获取不到相应的PID，可能是因为Container进程尚没有被启动或者ContainerExecutor已将其移除，也意味着此进程树无需监控。

 

（4）获取ProcessTreeInfo pTree，将其保存至pt；

 

这里需要介绍一下ResourceCalculatorProcessTree（org.apache.hadoop.yarn.util.ResourceCalculatorProcessTree）的作用。

 

每一次对ProcessTreeInfo进行监控时，我们都必须获取该进程树内所有进程的运行状态（这里我们仅关心物理、虚拟内存使用情况等），也就是说，我们需要一个“计算器”，能够将进程树内所有进程的运行状态计算出来，ResourceCalculatorProcessTree就是用来充当“计算器”角色的，如下注释所示：

 

 

ResourceCalculatorProcessTree是一个抽象类，也就意味着它可以有多种实现，具体选取哪一种实现取决于ResourceCalculatorProcessTree.getResourceCalculatorProcessTree：

 

 

其中，processTreeClass由参数yarn.nodemanager.container-monitor.process-tree.class指定，默认值为null。

 

 

因为传入的参数clazz值为null，所以我们仅仅关注上图红色箭头所指的逻辑即可。

 

ProcfsBasedProcessTree和WindowsBasedProcessTree分别对应着ResourceCalculatorProcessTree在Linux平台和Windows平台的实现，通常我们关注ProcfsBasedProcessTree即可，也就是说，Linux平台下pTree的实例类型为ProcfsBasedProcessTree。

 

（5）将pId、pt更新至ptInfo，初始化过程完成；

 

3.5根据ResourceCalculatorProcessTree（ProcfsBasedProcessTree）更新进程树的运行状态（这里仅关注物理、虚拟内存），并获取相关的监控信息；

 

 

（1）获取当前进程树的ResourceCalculatorProcessTree实例pTree，并更新其内部状态updateProcessTree()，实际就是更新进程树中的进程信息（详细处理逻辑见后）；

 

（2）获取当前进程树中所有进程的虚拟内存使用总量（currentVmemUsage）、物理内存使用总量（currentPmemUsage）；

 

（3）获取当前进程树中所有年龄大于1的进程的虚拟内存使用总量（curMemUsageOfAgedProcesses）、物理内存使用总是（curRssMemUsageOfAgedProcesses）；

 

（4）获取当前进程树的虚拟内存使用总量上限值（vmemLimit）、物理内存使用总量上限值（pmemLimit）；

 

3.6判断进程树的内存使用量是否超过上限值，虚拟内存与物理内存需要分别处理；

 

 

isMemoryOverLimit的值用于表示进程树的内存使用量是否超过上限值，值为true表示超量（虚拟内存或物理内存两者至少有其一超量）；值为false表示未超量（虚拟内存和物理内存两者均未超量）；初始值设置为false。

 

（1）如果开启虚拟内存监控，则判断进程树虚拟内存使用总量是否超过其上限值；

 

（2）如果开启物理内存监控，则判断进程树物理内存使用总量是否超过其上限值；

 

虚拟、物理内存监控选项的开启分别由参数yarn.nodemanager.vmem-check-enabled、yarn.nodemanager.pmem-check-enabled指定，默认值均为true，表示两者均开启监控。

 

判断虚拟、物理内存使用总量是否超过上限值由isProcessTreeOverLimit()（详细处理逻辑见后）统一处理，两者仅传入的参数值不同，参考上图代码。

 

3.7如果isMemoryOverLimit值为true，则表示进程树的内存使用量超量（或者虚拟内存、或者物理内存），执行“kill”并从监控列表移除；

 

 

至此，进程树内存使用总量监控处理逻辑完成。

 

3.8ResourceCalculatorProcessTree(ProcfsBasedProcessTree) updateProcessTree

 

updateProcessTree用于更新当前Container进程的进程树：

 

（1）获取所有的进程列表；

 

 

 

其中，procfsDir的值为/proc/，numberPattern表示的正则表达式为[1-9][0-9]*（用于匹配进程PID）。对于Linux系统而言，所以运行着的进程都对应着目录“/proc/”下的一个子目录，子目录名称即为进程PID，子目录中包含着进程的运行时信息。所谓的进程列表，实际就是Linux目录“/proc/”下的这些进程子目录名称。

 

 

进程列表processList包含的信息：1、10、100、...。

 

（2）更新进程树processTree；

 

 

因为Container进程树中的进程随时都可能启动或停止，因此每次监控开始之前都需要更新该Container进程的进程树；而且为了方便处理进程的年龄（加一），将该Container进程“旧”的进程树processTree缓存至oldProcs，然后清空processTree（详情见后）。

 

（3）遍历（1）中进程列表，为每一个进程构建ProcessInfo，并将其保存至allProcessInfo；

 

 

 

ProcessInfo的构建过程由方法constructProcessInfo()完成，处理逻辑很简单：

 

a.读取“procfsDir/<pid>/stat”（即“/proc/<pid>/stat”）的文件内容，实际内容只有一行；

 

b.通过正则表达式抽取其中的信息，并更新至pInfo；

 

 

可以看出，ProcessInfo保存着一个进程的以下信息：

 

name：进程名称；

ppid：父进程PID；

pgrpId：父进程所属用户组ID；

session：进程所属会话组ID；

utime：进程用户态占用时间；

stime：进程内核态占用时间；

vsize：进程虚拟内存使用量；

rss：进程物理内存使用量；

 

遍历构建的过程中，如果发现“我”进程（即当前的Container进程），则将“我”保存至进程树processTree，因为当前的Container进程必须是此Container进程树中的一员；如果没有发现“我”进程，则表示Container进程（树）已经运行结束，无需监控。

 

（4）维护进程之间的父子关系；

 

allProcessInfo中保存着所有的进程信息，其中key为PID，value为对应的ProcessInfo，我们通过ProcessInfo的ppid（父进程PID），即可以维护出这些进程之间的父子关系。

 

 

对于每一个ProcessInfo（进程）pInfo：

 

a.根据pInfo ppid找出其父进程的ProcessInfo：parentPInfo；

 

b.将pInfo加入parentPInfo的子进程列表中(ProcessInfo addChild)；

 

（5）构建当前Container进程（即（3）中的me）的进程树；

 

 

a.将pInfoQueue初始化为me；

b.如果pInfoQueue不为空，执行以下操作：

b1.取出pInfoQueue的头元素pInfo，将其加入进程树processTree（注意重复检测）；

b2.将pInfo的所有子进程加入pInfoQueue；

c.执行b；

 

上述流程执行完毕之后，processTree中保存着当前Container进程的进程树。

 

（6）更新当前Container进程的进程树中所有进程的年龄；

 

 

处理逻辑很简单：遍历进程树，对于其中的每一个ProcessInfo，如果它是一个“老”进程（即出现在“老”进程树oldInfo中），则将其年龄加一。（注：ProcessInfo age初始值为一）

 

到此，进程树更新完毕。

 

我们以虚拟内存为例说明进程树的虚拟内存使用总量是如何计算的，如下：

 

 

 

其实就是根据进程年龄做过滤，然后叠加ProcessInfo中的相关值（虚拟内存：vmem）。

 

3.9ContainersMonitorImpl.isProcessTreeOverLimit

 

isProcessTreeOverLimit用于判断内存使用量是否超过上限值，虚拟内存和物理内存共用此方法。

 

 

currentMemUsage：进程树中所有进程的虚拟或物理内存使用总量；

curMemUsageOfAgedProcesses：进程树中所有年龄大于1的进程的虚拟或物理内存使用总量；

vmemLimit：进程树虚拟或物理内存使用上限；

 

满足以下二个条件之一，则认为进程树内存使用超过上限：

 

（1）currentMemUsage大于vmemLimit的两倍，这样做的目录主要是为了防止误判（见本文开篇所述）；

（2）curMemUsageOfAgedProcesses大于vmemLimit（年龄大于一的进程可以认内存使用比较“稳定”）；

 

至此，Hadoop Yarn基于线程监控的内存隔离方案介绍完毕。