Capacity

yarn/capacity.md

@@ -1,16 +1,18 @@
 
-# 简介
+# 一、简介
 
 ![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/yarn_00002.png)
 
-# 源码解析
+# 二、源码解析
 
 Capacity 调度器的核心类是CapacityScheduler。在初始化CapacityScheduler的时候，在构造函数initAsyncSchedulingProperties，里面会初始化调度器相关。
 核心类是AsyncSchedulingConfiguration，主要内容总结为：初始化异步调度器线程AsyncScheduleThread，可以初始化多个，调度支持多线程。
 
 AsyncScheduleThread继承自Thread，核心是循环调度，调度的核心函数为schedule。
 
-## schedule函数
+## 1、异步调度
+
+### 1.1 schedule函数
 
 一般情况下，满足下面条件的节点不会被分配资源：
 - 心跳超时的节点，心跳超时的节点一般认为是可能已经dead了。为了可靠性考虑，不给此类节点分配Container。
@@ -18,14 +20,14 @@ AsyncScheduleThread继承自Thread，核心是循环调度，调度的核心函
 
 上述判断的核心实现函数为shouldSkipNodeSchedule。
 
-## 资源分配方式
+### 1.2 资源分配方式
 
 资源分配方式分为：
 - 按照节点分配资源
 - 按照标签进行分配
 
 
-#### 按照节点分配资源
+#### 1.2.1 按照节点分配资源
 
 - 随机产生一个随机数，范围是0 ~ allNode.size。
 - 优先从下标为[start, end)的节点中分配资源。
@@ -60,7 +62,7 @@ for (FiCaSchedulerNode node : nodes) {
 }
 ```
 
-#### 按照标签进行分配
+#### 1.2.2 按照标签进行分配
 
 
 - 随机产生一个随机数，范围是0 ~ partitions.size。
@@ -100,14 +102,17 @@ for (String partition : partitions) {
 }
 ```
 
-## 资源分配具体实现
+## 2、同步调度
+
+
+## 3、资源分配具体实现
 
 资源分配的核心实现函数为allocateContainersToNode。首先检查当前节点是否存在运行时预留的资源，优先处理运行时预留资源。
 
-### 运行时预留
+## 4、运行时预留
 
 
-### 资源分配
+## 5、资源分配
 
 对于可用资源和可kill的资源加和小于最小资源的时候，不会再进行资源分配或者资源预留了，因为资源肯定是不足的。
 
@@ -140,7 +145,7 @@ assignment.setSchedulingMode(SchedulingMode.IGNORE_PARTITION_EXCLUSIVITY);
 submitResourceCommitRequest(getClusterResource(), assignment);
 ```
 
-#### assignContainers
+### 5.1 assignContainers
 
 根队列的实现类为AbstractParentQueue.java。低版本的实现类为ParentQueue.java