前言

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统，最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题，但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统，可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上，通过YARN来管理资源。如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能，你也可以实现YARN提供的编程API，将你的应用程序运行于YARN之上，将资源的分配与回收统一交给YARN去管理，可以大大简化资源管理功能的开发。当前，也有很多应用程序已经可以构建于YARN之上，如Storm、Spark等计算框架。

YARN整体架构

YARN是基于Master/Slave模式的分布式架构，我们先看一下，YARN的架构设计，如图所示（来自官网文档）：

上图，从逻辑上定义了YARN系统的核心组件和主要交互流程，各个组件说明如下：

• YARN Client

YARN Client提交Application到RM，它会首先创建一个Application上下文件对象，并设置AM必需的资源请求信息，然后提交到RM。YARN Client也可以与RM通信，获取到一个已经提交并运行的Application的状态信息等，具体详见后面ApplicationClientProtocol协议的分析说明。

• ResourceManager（RM）

RM是YARN集群的Master，负责管理整个集群的资源和资源分配。RM作为集群资源的管理和调度的角色，如果存在单点故障，则整个集群的资源都无法使用。在2.4.0版本才新增了RM HA的特性，这样就增加了RM的可用性。

• NodeManager（NM）

NM是YARN集群的Slave，是集群中实际拥有实际资源的工作节点。我们提交Job以后，会将组成Job的多个Task调度到对应的NM上进行执行。Hadoop集群中，为了获得分布式计算中的Locality特性，会将DN和NM在同一个节点上运行，这样对应的HDFS上的Block可能就在本地，而无需在网络间进行数据的传输。

• Container

Container是YARN集群中资源的抽象，将NM上的资源进行量化，根据需要组装成一个个Container，然后服务于已授权资源的计算任务。计算任务在完成计算后，系统会回收资源，以供后续计算任务申请使用。Container包含两种资源：内存和CPU，后续Hadoop版本可能会增加硬盘、网络等资源。

• ApplicationMaster（AM）

AM主要管理和监控部署在YARN集群上的Application，以MapReduce为例，MapReduce Application是一个用来处理MapReduce计算的服务框架程序，为用户编写的MapReduce程序提供运行时支持。通常我们在编写的一个MapReduce程序可能包含多个Map Task或Reduce Task，而各个Task的运行管理与监控都是由这个MapReduce Application来负责，比如运行Task的资源申请，由AM向RM申请；启动/停止NM上某Task的对应的Container，由AM向NM请求来完成。

下面，我们基于Hadoop 2.6.0的YARN源码，来探讨YARN内部实现原理。

YARN协议

YARN是一个分布式资源管理系统，它包含了分布的多个组件，我们可以通过这些组件之间设计的交互协议来说明，如图所示：

下面我们来详细看看各个协议实现的功能：

• ApplicationClientProtocol（Client -> RM）

ResourceTracker（NM -> RM）

YARN RPC实现

1.X版本的Hadoop使用默认实现的Writable协议作为RPC协议，而在2.X版本，重写了RPC框架，改成默认使用Protobuf协议作为Hadoop的默认RPC通信协议。 YARN RPC的实现，如下面类图所示：

通过上图可以看出，RpcEngine有两个实现：WritableRpcEngine和ProtobufRpcEngine，默认使用ProtobufRpcEngine，我们可以选择使用1.X默认的RPC通信协议，甚至可以自定义实现。

ResourceManager内部原理

RM是YARN分布式系统的主节点，ResourceManager服务进程内部有很多组件提供其他服务，包括对外RPC服务，已经维护内部一些对象状态的服务等，RM的内部结构如图所示：

上图中RM内部各个组件（Dispatcher/EventHandler/Service）的功能，可以查看源码。这里，说一下ResourceScheduler组件，它是RM内部最重要的一个组件，用它来实现资源的分配与回收，它提供了一定算法，在运行时可以根据算法提供的策略来对资源进行调度。YARN内部有3种资源调度策略的实现：FifoScheduler、FairScheduler、CapacityScheduler，其中默认实现为CapacityScheduler。CapacityScheduler实现了资源更加细粒度的分配，可以设置多级队列，每个队列都有一定的容量，即对队列设置资源上限和下限，然后对每一级别队列分别再采用合适的调度策略（如FIFO）进行调度。如果我们想实现自己的资源调度策略，可以直接实现YARN的资源调度接口ResourceScheduler，然后修改yarn-site.xml中的配置项yarn.resourcemanager.scheduler.class即可。

NodeManager内部原理

NM是YARN系统中实际持有资源的从节点，也是实际用户程序运行的宿主节点，内部结构如图所示：

上图中NM内部各个组件（Dispatcher/EventHandler/Service）的功能，可以查看源码，不再累述。

事件处理机制

事件处理可以分成2大类，一类是同步处理事件，事件处理过程会阻塞调用进程，通常这样的事件处理逻辑非常简单，不会长时间阻塞；另一类就是异步处理处理事件，通常在接收到事件以后，会有一个用来派发事件的Dispatcher，将事件发到对应的事件队列中，这采用生产者-消费者模式，消费者这会监视着队列，并从取出事件进行异步处理。YARN中到处可以见到事件处理，其中比较特殊一点的就是将状态机（StateMachine）作为一个事件处理器，从而通过事件来触发特定对象状态的变迁，通过这种方式来管理对象状态。我们先看一下YARN中事件处理的机制，以ResourceManager端为例，如下图所示：

产生的事件通过Dispatcher进行派发并进行处理，如果EventHandler处理逻辑比较简单，直接同步处理，否则可能会采用异步处理的方式。在EventHandler处理的过程中，还可能产生新的事件Event，然后再次通过RM的Dispatcher进行派发，而后处理。

状态机

我们以RM端管理的RMAppImpl对象为例，它表示一个Application运行过程中，在RM端的所维护的Application的状态，该对象对应的所有状态及其状态转移路径，如下图所示：

在上图中如果加上触发状态转移的事件及其类型，可能整个图会显得很乱，所以这里，我详细画了一个分图，用来说明，每一个状态的变化都是有哪种类型的事件触发的，根据这个图，可以方便地阅读源码，如下图所示：

NMLivelinessMonitor源码分析实例

YARN主要采用了Dispatcher+EventHandler+Service这样的抽象，将所有的内部/外部组件采用这种机制来实现，由于存在很多的Service和EventHandler，而且有的组件可能既是一个Service，同时还是一个EventHandler，所以在阅读代码的时候可能会感觉迷茫，这里我给出了一个阅读NMLivelinessMonitor服务的实例，仅供想研究源码的人参考。NMLivelinessMonitor是ResourceManager端的一个监控服务实现，它主要是用来监控注册的节点的Liveliness状态，这里是监控NodeManager的状态。该服务会周期性地检查NodeManager的心跳信息来确保注册到ResourceManager的NodeManager当前处于活跃状态，可以执行资源分配以及处理计算任务，在NMLivelinessMonitor类继承的抽象泛型类AbstractLivelinessMonitor中有一个Map，如下所示：

private Map<O, Long> running = new HashMap<O, Long>();

这里面O被替换成了NodeId，而值类型Long表示时间戳，也就是表达了一个NodeManager向ResourceManager最后发送心跳信息时间戳，通过检测running中的时间戳；来判断NodeManager是否可以正常使用。在ResourceManager中可以看到，NMLivelinessMonitor的实例是其一个成员：

protected NMLivelinessMonitor nmLivelinessMonitor;

看一下NMLivelinessMonitor类的实现，它继承自抽象泛型类AbstractLivelinessMonitor，看NMLivelinessMonitor类的声明：

public class NMLivelinessMonitor extends AbstractLivelinessMonitor<NodeId>

在类实现中，有一个重写（@Override）的protected的方法expire，如下所示：

@Override
protected void expire(NodeId id) {
  dispatcher.handle(
      new RMNodeEvent(id, RMNodeEventType.EXPIRE));
}

我们可以通过该类NMLivelinessMonitor抽象基类中看到调用expire方法的逻辑，是在一个内部线程类PingChecker中，代码如下所示：

private class PingChecker implements Runnable {
 
  @Override
  public void run() {
    while (!stopped && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {
      synchronized (AbstractLivelinessMonitor.this) {
        Iterator<Map.Entry<O, Long>> iterator =
          running.entrySet().iterator();
 
        //avoid calculating current time everytime in loop
        long currentTime = clock.getTime();
 
        while (iterator.hasNext()) {
          Map.Entry<O, Long> entry = iterator.next();
          if (currentTime > entry.getValue() + expireInterval) {
            iterator.remove();
            expire(entry.getKey()); // 调用抽象方法expire，会在子类中实现
            LOG.info("Expired:" + entry.getKey().toString() +
                    " Timed out after " + expireInterval/1000 + " secs");
          }
        }
      }
      try {
        Thread.sleep(monitorInterval);
      } catch (InterruptedException e) {
        LOG.info(getName() + " thread interrupted");
        break;
      }
    }
  }
}

这里面的泛型O在NMLivelinessMonitor类中就是NodeId，所以最关心的逻辑就是前面提到的NMLivelinessMonitor中的expire方法的实现。在expire方法中，调用了dispatcher的handle方法来处理，所以dispatcher应该是一个EventHandler对象，后面我们会看到，它其实是通过ResourceManager中的dispatcher成员，也就是AsyncDispatcher来获取到的（AsyncDispatcher内部有一个组合而成的EventHandler）。下面，我们接着看NMLivelinessMonitor是如何创建的，在ResourceManager.RMActiveServices类的serviceInit()方法中，代码如下所示：

nmLivelinessMonitor = createNMLivelinessMonitor();
addService(nmLivelinessMonitor);

跟踪代码继续看createNMLivelinessMonitor方法，如下所示：

private NMLivelinessMonitor createNMLivelinessMonitor() {
  return new NMLivelinessMonitor(this.rmContext
      .getDispatcher());
}

上面通过rmContext的getDispatcher获取到一个Dispatcher对象，来作为NMLivelinessMonitor构造方法的参数，我们需要看一下这个Dispatcher是如何创建的，查看ResourceManager.serviceInit方法，代码如下所示：

rmDispatcher = setupDispatcher();
addIfService(rmDispatcher);
rmContext.setDispatcher(rmDispatcher);

继续跟踪代码，setupDispatcher()方法实现如下所示：

private Dispatcher setupDispatcher() {
  Dispatcher dispatcher = createDispatcher();
  dispatcher.register(RMFatalEventType.class,
      new ResourceManager.RMFatalEventDispatcher());
  return dispatcher;
}

继续看createDispatcher()方法代码实现：

protected Dispatcher createDispatcher() {
  return new AsyncDispatcher();
}

可以看到，在这里创建了一个AsyncDispatcher对象在创建的NMLivelinessMonitor实例中包含一个AsyncDispatcher实例。回到前面，我们需要知道这个AsyncDispatcher调用getEventHandler()返回的EventHandler的处理逻辑是如何的，NMLivelinessMonitor的代码实现如下所示：

public class NMLivelinessMonitor extends AbstractLivelinessMonitor<NodeId> {
 
  private EventHandler dispatcher;
   
  public NMLivelinessMonitor(Dispatcher d) {
    super("NMLivelinessMonitor", new SystemClock());
    this.dispatcher = d.getEventHandler(); // 调用AsyncDispatcher的getEventHandler()方法获取EventHandler
  }
 
  public void serviceInit(Configuration conf) throws Exception {
    int expireIntvl = conf.getInt(YarnConfiguration.RM_NM_EXPIRY_INTERVAL_MS,
            YarnConfiguration.DEFAULT_RM_NM_EXPIRY_INTERVAL_MS);
    setExpireInterval(expireIntvl);
    setMonitorInterval(expireIntvl/3);
    super.serviceInit(conf);
  }
 
  @Override
  protected void expire(NodeId id) {
    dispatcher.handle(
        new RMNodeEvent(id, RMNodeEventType.EXPIRE));
  }
}

查看AsyncDispatcher类的getEventHandler()方法，代码如下所示：

@Override
public EventHandler getEventHandler() {
  if (handlerInstance == null) {
    handlerInstance = new GenericEventHandler();
  }
  return handlerInstance;
}

可见，这里面无论是第一次调用还是其他对象已经调用过该方法，这里面最终只有一个GenericEventHandler实例作为这个dispatcher的内部EventHandler实例，所以继续跟踪代码，看GenericEventHandler实现，如下所示：

class GenericEventHandler implements EventHandler<Event> {
  public void handle(Event event) {
    if (blockNewEvents) {
      return;
    }
    drained = false;
 
    /* all this method does is enqueue all the events onto the queue */
    int qSize = eventQueue.size();
    if (qSize !=0 && qSize %1000 == 0) {
      LOG.info("Size of event-queue is " + qSize);
    }
    int remCapacity = eventQueue.remainingCapacity();
    if (remCapacity < 1000) {
      LOG.warn("Very low remaining capacity in the event-queue: "
          + remCapacity);
    }
    try {
      eventQueue.put(event); // 将Event放入到队列eventQueue中
    } catch (InterruptedException e) {
      if (!stopped) {
        LOG.warn("AsyncDispatcher thread interrupted", e);
      }
      throw new YarnRuntimeException(e);
    }
  };
}

将传入handle方法的Event丢进了eventQueue队列，也就是说GenericEventHandler是基于eventQueue的一个生产者，那么消费者是AsyncDispatcher内部的另一个线程，如下所示：

@Override
protected void serviceStart() throws Exception {
  //start all the components
  super.serviceStart();
  eventHandlingThread = new Thread(createThread()); // 调用创建消费eventQueue队列中事件的线程
  eventHandlingThread.setName("AsyncDispatcher event handler");
  eventHandlingThread.start();
}

查看createThread()方法，如下所示：

Runnable createThread() {
  return new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
      while (!stopped && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {
        drained = eventQueue.isEmpty();
        // blockNewEvents is only set when dispatcher is draining to stop,
        // adding this check is to avoid the overhead of acquiring the lock
        // and calling notify every time in the normal run of the loop.
        if (blockNewEvents) {
          synchronized (waitForDrained) {
            if (drained) {
              waitForDrained.notify();
            }
          }
        }
        Event event;
        try {
          event = eventQueue.take(); // 从队列取出事件Event
        } catch(InterruptedException ie) {
          if (!stopped) {
            LOG.warn("AsyncDispatcher thread interrupted", ie);
          }
          return;
        }
        if (event != null) {
          dispatch(event); // 分发处理该有效事件Event
        }
      }
    }
  };
}

可以看到，从eventQueue队列中取出Event，然后调用dispatch(event);来处理事件，看dispatch(event)方法，如下所示：

@SuppressWarnings("unchecked")
protected void dispatch(Event event) {
  //all events go thru this loop
  if (LOG.isDebugEnabled()) {
    LOG.debug("Dispatching the event " + event.getClass().getName() + "."
        + event.toString());
  }
 
  Class<? extends Enum> type = event.getType().getDeclaringClass();
 
  try{
    EventHandler handler = eventDispatchers.get(type); // 通过event获取到事件类型，再根据事件类型获取到已经注册的EventHandler
    if(handler != null) {
      handler.handle(event); // 使用对应的EventHandler处理事件event
    } else {
      throw new Exception("No handler for registered for " + type);
    }
  } catch (Throwable t) {
    //TODO Maybe log the state of the queue
    LOG.fatal("Error in dispatcher thread", t);
    // If serviceStop is called, we should exit this thread gracefully.
    if (exitOnDispatchException
        && (ShutdownHookManager.get().isShutdownInProgress()) == false
        && stopped == false) {
      LOG.info("Exiting, bbye..");
      System.exit(-1);
    }
  }
}

可以看到，根据已经注册的Map<Class, EventHandler> eventDispatchers表，选择对应的EventHandler来执行实际的事件处理逻辑。这里，再看看这个EventHandler是在哪里住的。前面已经看到，NMLivelinessMonitor类的expire方法中，传入的是new RMNodeEvent(id, RMNodeEventType.EXPIRE)，我们再查看ResourceManager.RMActiveServices.serviceInit()方法：

// Register event handler for RmNodes
rmDispatcher.register(
    RMNodeEventType.class, new NodeEventDispatcher(rmContext)); // 注册：事件类型RMNodeEventType，EventHandler实现类NodeEventDispatcher

可见RMNodeEventType类型的事件是使用ResourceManager.NodeEventDispatcher这个EventHandler来处理的，同时它也是一个Dispatcher，现在再看NodeEventDispatcher的实现：

@Private
public static final class NodeEventDispatcher implements
    EventHandler<RMNodeEvent> {
 
  private final RMContext rmContext;
 
  public NodeEventDispatcher(RMContext rmContext) {
    this.rmContext = rmContext;
  }
 
  @Override
  public void handle(RMNodeEvent event) {
    NodeId nodeId = event.getNodeId();
    RMNode node = this.rmContext.getRMNodes().get(nodeId); // 调用getRMNodes()获取到一个ConcurrentMap<NodeId, RMNode>，它维护每个NodeId的状态（RMNode是一个状态机对象）
    if (node != null) {
      try {
        ((EventHandler<RMNodeEvent>) node).handle(event); // RMNode的实现为RMNodeImpl，它也是一个EventHandler
      } catch (Throwable t) {
        LOG.error("Error in handling event type " + event.getType()
            + " for node " + nodeId, t);
      }
    }
  }
}

这个里面还没有真正地去处理，而是基于RMNode状态机对象来进行转移处理，所以我们继续看RMNode的实现RMNodeImpl，因为前面事件类型RMNodeEventType.EXPIRE，我们看状态机创建时对该事件类型的转移动作是如何注册的：

  private static final StateMachineFactory<RMNodeImpl,
                                           NodeState,
                                           RMNodeEventType,
                                           RMNodeEvent> stateMachineFactory
                 = new StateMachineFactory<RMNodeImpl,
                                           NodeState,
                                           RMNodeEventType,
                                           RMNodeEvent>(NodeState.NEW)
...
     .addTransition(NodeState.RUNNING, NodeState.LOST,
         RMNodeEventType.EXPIRE,
         new DeactivateNodeTransition(NodeState.LOST))
...
     .addTransition(NodeState.UNHEALTHY, NodeState.LOST,
         RMNodeEventType.EXPIRE,
         new DeactivateNodeTransition(NodeState.LOST))

在ResourceManager端维护的NodeManager的信息使用RMNodeImpl来表示（在内存中保存ConcurrentMap），所以当前如果expire方法被调用，RMNodeImpl会根据状态机对象中已经注册的前置转移状态（pre-transition state）、后置转移状态（post-transition state）、事件类型（event type）、转移Hook程序，来对事件进行处理，并使当前RMNodeImpl的状态由前置转移状态更新为后置转移状态。对于上面代码，如果当前RMNodeImpl状态是NodeState.RUNNING，事件为RMNodeEventType.EXPIRE类型，则会调用Hook程序实现DeactivateNodeTransition，状态更新为NodeState.LOST；如果当前RMNodeImpl状态是NodeState.UNHEALTHY，事件为RMNodeEventType.EXPIRE类型，则会调用Hook程序实现DeactivateNodeTransition，状态更新为NodeState.LOST。具体地，每个Transition的处理逻辑如何，可以查看对应的Transition实现代码。

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