# 简介 ![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/yarn_00002.png) # 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 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。 - 当前节点的状态不为RUNNING状态,不为RUNNING状态的节点是异常的,不能分配节点。 上述判断的核心实现函数为shouldSkipNodeSchedule。 ## 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 - 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。 - 再次从下标为[0, start)的节点中分配资源。 代码主要流程如下: ```java int start = random.nextInt(nodeSize); boolean printSkippedNodeLogging = isPrintSkippedNodeLogging(cs); // Allocate containers of node [start, end) for (FiCaSchedulerNode node : nodes) { if (current++ >= start) { if (shouldSkipNodeSchedule(node, cs, printSkippedNodeLogging)) { continue; } cs.allocateContainersToNode(node.getNodeID(), false); } } current = 0; // Allocate containers of node [0, start) for (FiCaSchedulerNode node : nodes) { if (current++ > start) { break; } if (shouldSkipNodeSchedule(node, cs, printSkippedNodeLogging)) { continue; } cs.allocateContainersToNode(node.getNodeID(), false); } ``` #### 按照标签进行分配 - 随机产生一个随机数,范围是0 ~ partitions.size。 - 优先从下标为[start, end)的标签中分配资源。 - 再次从下标为[0, start)的标签中分配资源。 ```java int partitionSize = partitions.size(); // First randomize the start point int start = random.nextInt(partitionSize); // Allocate containers of partition [start, end) for (String partition : partitions) { if (current++ >= start) { CandidateNodeSet candidates = cs.getCandidateNodeSet(partition); if (candidates == null) { continue; } cs.allocateContainersToNode(candidates, false); } } current = 0; // Allocate containers of partition [0, start) for (String partition : partitions) { if (current++ > start) { break; } CandidateNodeSet candidates = cs.getCandidateNodeSet(partition); if (candidates == null) { continue; } cs.allocateContainersToNode(candidates, false); } ``` ## 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 ### 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。 资源存在的场景需要进行资源分配或者资源预留。核心实现函数为allocateOrReserveNewContainers。优先尝试按照标签分配资源。再没有分配到资源之后,最后尝试忽略资源标签进行分配。 不忽略资源标签的分配的函数入口如下,资源分配都是从根队列开始分配的。 ```java CSAssignment assignment = getRootQueue().assignContainers( getClusterResource(), candidates, new ResourceLimits(labelManager .getResourceByLabel(candidates.getPartition(), getClusterResource())), SchedulingMode.RESPECT_PARTITION_EXCLUSIVITY); assignment.setSchedulingMode(SchedulingMode.RESPECT_PARTITION_EXCLUSIVITY); submitResourceCommitRequest(getClusterResource(), assignment); ``` 对于忽略资源标签的实现如下: ```java assignment = getRootQueue().assignContainers(getClusterResource(), candidates, // TODO, now we only consider limits for parent for non-labeled // resources, should consider labeled resources as well. new ResourceLimits(labelManager .getResourceByLabel(RMNodeLabelsManager.NO_LABEL, getClusterResource())), SchedulingMode.IGNORE_PARTITION_EXCLUSIVITY); assignment.setSchedulingMode(SchedulingMode.IGNORE_PARTITION_EXCLUSIVITY); submitResourceCommitRequest(getClusterResource(), assignment); ``` #### assignContainers 根队列的实现类为AbstractParentQueue.java。低版本的实现类为ParentQueue.java