【深入淺出 Yarn 架構與實現】2-3 Yarn 基礎庫 - 服務庫與事件庫

来源:https://www.cnblogs.com/shuofxz/archive/2022/11/10/16877955.html
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一個龐大的分散式系統，各個組件間是如何協調工作的？組件是如何解耦的？線程運行如何更高效，減少阻塞帶來的低效問題？本節將對 Yarn 的服務庫和事件庫進行介紹，看看 Yarn 是如何解決這些問題的。 ...


一個龐大的分散式系統，各個組件間是如何協調工作的？組件是如何解耦的？線程運行如何更高效，減少阻塞帶來的低效問題？本節將對 Yarn 的服務庫和事件庫進行介紹，看看 Yarn 是如何解決這些問題的。

一、服務庫

一）簡介

對於生命周期較長的對象，Yarn 採用基於服務的模型對其進行管理，有以下幾個特點：

  • 基於狀態管理：分為 4 個狀態：NOTINITED(被創建)、INITED(已初始化)、 STARTED(已啟動)、STOPPED(已停止)。
  • 服務狀態的變化會觸發其他的操作。
  • 可通過組合的方式對服務進行組合。

二）源碼簡析

源代碼地址在 hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/java/org/apache/hadoop/service 的 Service 介面中。
其中定義了服務的四個狀態，以及需要實現的狀態轉換、獲取信息、註冊等方法。

public interface Service extends Closeable {

  public enum STATE {
    NOTINITED(0, "NOTINITED"),
    INITED(1, "INITED"),
    STARTED(2, "STARTED"),
    STOPPED(3, "STOPPED");
  }

  void init(Configuration config);
  void start();
  void stop();
  void close() throws IOException;
  void registerServiceListener(ServiceStateChangeListener listener);
  // ......

抽象類 AbstractService 實現了 Service 介面，提供了基礎的 Service 實現，非組合服務直接繼承這個抽象類再開發即可。

public abstract class AbstractService implements Service {
  // 以 start 實現為例，執行後會觸發其他的操作
  public void start() {
    if (isInState(STATE.STARTED)) {
      return;
    }
    //enter the started state
    synchronized (stateChangeLock) {
      if (stateModel.enterState(STATE.STARTED) != STATE.STARTED) {
        try {
          startTime = System.currentTimeMillis();
          serviceStart();
          if (isInState(STATE.STARTED)) {
            //if the service started (and isn't now in a later state), notify
            if (LOG.isDebugEnabled()) {
              LOG.debug("Service " + getName() + " is started");
            }
            notifyListeners();
          }
        } catch (Exception e) {
          noteFailure(e);
          ServiceOperations.stopQuietly(LOG, this);
          throw ServiceStateException.convert(e);
        }
      }
    }
  }

  // ......

對於組合類的服務如 ResourceManager、NodeManager 等，需要繼承 CompositeService。其中會有對組合服務的邏輯處理。

  public List<Service> getServices() {
    synchronized (serviceList) {
      return new ArrayList<Service>(serviceList);
    }
  }

  protected void addService(Service service) {
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Adding service " + service.getName());
    }
    synchronized (serviceList) {
      serviceList.add(service);
    }
  }

二、事件庫

傳統函數式調用的問題：
整個執行過程是串列、同步進行的。調用另一個函數的時候，需要等待函數執行完畢，才會繼續往下走。示意圖如下：
image.png

為瞭解決函數式調用的問題，可使用「事件驅動」的編程模型。

  • 所有對象都被抽象成事件處理器
  • 事件處理器之間通過事件相關聯
  • 每種事件處理器處理一種事件
  • 根據需要會觸發另一種事件
  • 每類事件的處理可分割為多個步驟，用有限狀態機表示
  • 重要的是有一個「中央非同步調度器（AsyncDispatcher）」，負責對待處理事件的收取和分發

示意圖如下：
image.png

通過以上的方式，可以使程式有低耦合高內聚的特點，各個模塊僅需完成各自的功能，同時提高了執行效率，把拆分的操作通過事件的方式發送出去即可。

三、服務庫和事件庫使用案例

本節將實現一個簡化版的 MapReduce ApplicationMaster，幫助瞭解 service 和 event 的使用方法。
與 MR 類似，一個 job 將被分為多個 task 執行。因此涉及 job 和 task 兩種對象的事件。並有一個 AsyncDispatcher 處理調度。
案例已上傳至 github，有幫助可以點個 ⭐️
https://github.com/Simon-Ace/hadoop-yarn-study-demo/tree/master/service-event-demo

一）事件部分

參考 hadoop 源碼中 Task 和 Job Event 的實現，進行一些簡化。
1、task

public enum TaskEventType {

  //Producer:Client, Job
  T_KILL,

  //Producer:Job
  T_SCHEDULE
}

public class TaskEvent extends AbstractEvent<TaskEventType> {

  private String taskID;

  public TaskEvent(String taskID, TaskEventType type) {
    super(type);
    this.taskID = taskID;
  }

  public String getTaskID() {
    return taskID;
  }
}

2、job

public enum JobEventType {

  //Producer:Client
  JOB_KILL,

  //Producer:MRAppMaster
  JOB_INIT
}

public class JobEvent extends AbstractEvent<JobEventType> {

    private String jobID;

    public JobEvent(String jobID, JobEventType type) {
        super(type);
        this.jobID = jobID;
    }

    public String getJobId() {
        return jobID;
    }
}

二）事件調度器

  • 定義和註冊 EventDispatcher
  • service 初始化和啟動方法
import com.shuofxz.event.JobEvent;
import com.shuofxz.event.JobEventType;
import com.shuofxz.event.TaskEvent;
import com.shuofxz.event.TaskEventType;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.service.CompositeService;
import org.apache.hadoop.service.Service;
import org.apache.hadoop.yarn.event.AsyncDispatcher;
import org.apache.hadoop.yarn.event.Dispatcher;
import org.apache.hadoop.yarn.event.EventHandler;

@SuppressWarnings("unchecked")
public class MyMRAppMaster extends CompositeService {
    private Dispatcher dispatcher;  // AsyncDispatcher
    private String jobID;
    private int taskNumber;         // 一個 job 包含的 task 數
    private String[] taskIDs;

    public MyMRAppMaster(String name, String jobID, int taskNumber) {
        super(name);
        this.jobID = jobID;
        this.taskNumber = taskNumber;
        taskIDs = new String[taskNumber];
        for (int i = 0; i < taskNumber; i++) {
            taskIDs[i] = this.jobID + "_task_" + i;
        }
    }

    public void serviceInit(Configuration conf) throws Exception {
        dispatcher = new AsyncDispatcher();
        dispatcher.register(JobEventType.class, new JobEventDispatcher()); // register a job
        dispatcher.register(TaskEventType.class, new TaskEventDispatcher()); // register a task
        addService((Service) dispatcher);
        super.serviceInit(conf);
    }

    public void serviceStart() throws Exception {
        super.serviceStart();
    }

    public Dispatcher getDispatcher() {
        return dispatcher;
    }

    private class JobEventDispatcher implements EventHandler<JobEvent> {
        public void handle(JobEvent event) {
            if (event.getType() == JobEventType.JOB_KILL) {
                System.out.println("Receive JOB_KILL event, killing all the tasks");
                for (int i = 0; i < taskNumber; i++) {
                    dispatcher.getEventHandler().handle(new TaskEvent(taskIDs[i], TaskEventType.T_KILL));
                }
            } else if (event.getType() == JobEventType.JOB_INIT) {
                System.out.println("Receive JOB_INIT event, scheduling tasks");
                for (int i = 0; i < taskNumber; i++) {
                    dispatcher.getEventHandler().handle(new TaskEvent(taskIDs[i], TaskEventType.T_SCHEDULE));
                }
            }
        }
    }

    private class TaskEventDispatcher implements EventHandler<TaskEvent> {
        public void handle(TaskEvent event) {
            if (event.getType() == TaskEventType.T_KILL) {
                System.out.println("Receive T_KILL event of task id " + event.getTaskID());
            } else if (event.getType() == TaskEventType.T_SCHEDULE) {
                System.out.println("Receive T_SCHEDULE event of task id " + event.getTaskID());
            }
        }
    }
}

三）測試程式

  • 生成一個新的 job
  • 觸發事件 JOB_KILL 和 JOB_INIT
public class MyMRAppMasterTest {
    public static void main(String[] args) {
        String jobID = "job_20221011_99";
        MyMRAppMaster appMaster = new MyMRAppMaster("My MRAppMaster Test", jobID, 10);
        YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration(new Configuration());
        try {
            appMaster.serviceInit(conf);
            appMaster.serviceStart();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        appMaster.getDispatcher().getEventHandler().handle(new JobEvent(jobID, JobEventType.JOB_KILL));
        appMaster.getDispatcher().getEventHandler().handle(new JobEvent(jobID, JobEventType.JOB_INIT));
    }
}

輸出結果：

Receive JOB_KILL event, killing all the tasks
Receive JOB_INIT event, scheduling tasks
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_0
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_1
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_2
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_3
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_4
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_5
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_6
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_7
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_8
Receive T_KILL event of task id job_20150723_11_task_9
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_0
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_1
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_2
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_3
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_4
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_5
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_6
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_7
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_8
Receive T_SCHEDULE event of task id job_20150723_11_task_9

四、總結

本節介紹了 Yarn 的服務和事件庫。
服務庫規範了生命周期較長的服務型對象，定義了服務的四種狀態、啟停註冊等要實現的方法，給出了單一類型和組合類型服務的基本實現。
事件庫的使用，解決了原始函數型調用的高耦合、阻塞低效等問題。可將一個大任務拆分成多個小任務，小任務變成不同的事件來觸發處理。每一個事件處理器處理一種事件，並有一個中央非同步調度器管理事件的收集和分發。
最後用一個簡化的 MR ApplicationMaster 將事件庫和服務庫進行結合，更深體會如何在項目中將其結合使用。
學習過程中，寫一個 demo 能更好的幫助你理解知識。

參考文章：
《Hadoop 技術內幕 - 深入解析 Yarn 結構設計與實現原理》3.4 節


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