1.深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
2.SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
3.Ray 源码解析(一):任务的资源资源状态转移和组织形式
4.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
5.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
6.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
Hadoop最初为批处理设计,其资源管理与调度仅支持FIFO机制。调度调度然而,源码源码随着Hadoop的资源资源普及与用户量的增加,单个集群内的调度调度应用程序类型与数量激增,FIFO调度机制难以高效利用资源,源码源码bgremover 源码也无法满足不同应用的资源资源服务质量需求,故需设计适用于多用户的调度调度资源调度系统。
YARN采用双层资源调度模型:ResourceManager中的源码源码资源调度器分配资源给ApplicationMaster,由YARN决定;ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task,资源资源用户自定。调度调度YARN作为统一调度系统,源码源码满足调度规范的资源资源分布式应用皆可在其中运行,调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源,调度调度AM自行完成Container至Task分配。源码源码YARN采用拉模型实现异步资源分配,RM分配资源后暂存缓冲区,等待AM通过心跳获取。
Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器,分别为...
YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...
YARN的更多理解请参考官方文档:...
在分布式资源调度系统中,资源分配保证机制常见有...
YARN采用增量资源分配,避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator,专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上,解决多维资源调度问题。实例分析中,系统中有9个CPU和GB RAM,两个用户分别运行两种任务,所需资源分别为...
资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量,以确保资源紧缺与极端情况下的微信偷包跑包神器源码需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列,仅在队列突然收到新提交应用程序时,调度器将资源归还给该队列,避免长时间等待。
YARN最初采用平级队列资源管理,新版本改用层级队列管理,优点包括...
CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。
ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件,负责资源管理和调度,采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现,RM收到NodeManager心跳信息后,向CapacityScheduler发送事件,调度器执行一系列操作。
CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法,以保证队列优先级。其核心方法包括...
在资源分配逻辑中,用户提交应用后,AM申请资源,资源表示为Container,包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略,按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。
对比FairScheduler,二者均以队列为单位划分资源,仿百姓网源码支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配,确保资源公平性。
最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。
SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
本文主要分享内容如下: Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。在上篇文章中,我们详细介绍了Quartz在单体应用环境中的实践,尽管Spring Scheduled也能够实现任务调度,并且与SpringBoot无缝集成,支持注解配置,操作极其简便。然而,它在集群环境下存在一个缺点,即可能导致任务重复调度的问题。 相比之下,Quartz提供了丰富的特性,如任务持久化、集群部署以及分布式调度任务,因此在系统开发中应用广泛。在集群环境下,Quartz集群中的每个节点视为一个独立的Quartz应用,没有专门的集中管理节点。它们通过数据库表来感知彼此,利用数据库锁机制实现集群并发控制,确保每个任务当前运行的有效节点仅有一个。 特别需要注意的是,分布式部署时需保证各个节点的系统时间一致。接下来,我们通过具体应用实践来深入理解Quartz集群架构。 为了进行Quartz集群实践,微信返利机器人源码我们需要先对数据表进行初始化。访问Quartz官网,下载对应的版本,如quartz-2.3.0-distribution.tar.gz,并解压。在文件中搜索SQL脚本,选择适合当前环境的数据库脚本文件,如mysql-5.7环境下的tables_mysql_innodb.sql脚本,完成数据库表的初始化。 数据库表结构如下: QRTZ_BLOG_TRIGGERS:Trigger作为Blob类型存储 QRTZ_CALENDARS:存储Quartz的Calendar信息 QRTZ_CRON_TRIGGERS:存储CronTrigger,包括Cron表达式和时区信息 QRTZ_FIRED_TRIGGERS:存储已触发的Trigger相关的状态信息及关联Job的执行信息 QRTZ_JOB_DETAILS:存储已配置的Job的详细信息 QRTZ_LOCKS:存储程序的悲观锁信息 QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS:存储已暂停的Trigger组信息 QRTZ_SCHEDULER_STATE:存储有关Scheduler状态的少量信息,与其他Scheduler实例 QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS:存储简单的Trigger,包括重复次数、间隔、以及已触发的次数 QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS:存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器 QRTZ_TRIGGERS:存储已配置的Trigger信息 其中,QRTZ_LOCKS是实现Quartz集群同步机制的行锁表。 实现Quartz集群实践的具体步骤如下: 创建SpringBoot项目,导入maven依赖包。 创建application.properties配置文件。 创建quartz.properties配置文件。 注册Quartz任务工厂。 注册调度工厂。 重新设置Quartz数据连接池,推荐使用Driud数据连接池。 编写Job具体任务类。 编写Quartz服务层接口。 编写Controller服务。 服务接口测试。 注册监听器(可选)。 采用项目数据源(可选)。 在实际部署中,微信小程序模板有源码项目通常会集群部署。为了确保与正式环境一致,我们可以通过新建多个相同的项目来测试Quartz在集群环境下的分布式调度功能。理论上,只需将新建的项目重新复制并修改端口号即可实现本地测试。 在测试集群环境下Quartz的分布式调度时,我们通常只需保持QuartzConfig、DruidConnectionProvider、QuartzJobFactory、TfCommandJob、quartz.properties类和配置相同。首先启动的服务(如quartz-)会优先加载数据库中配置的定时任务,而其他服务(如quartz-、quartz-)在没有主动调度的情况下,不会运行任务。 最终结果验证了预期效果:任何一个定时任务只有一台机器在运行,确保了分布式调度的正确性。 本文围绕SpringBoot + Quartz + MySQL实现持久化分布式调度进行了介绍。所有代码功能均由作者亲自测试验证,尽管内容较为详尽,但考虑到作者学识有限,如有遗漏或错误之处,欢迎读者批评指正。如有需要获取项目源代码,可通过相应方式获取。 参考资源:美团 - Quartz应用与集群原理分析
掘金 - 分布式定时任务框架Quartz
Ray 源码解析(一):任务的状态转移和组织形式
Ray源码解析系列的第一篇着重于任务的状态管理和组织形式。Ray的核心设计在于其细粒度、高吞吐的任务调度,依赖于共享内存的Plasma存储输入和输出,以及Redis的GCS来管理所有状态,实现去中心化的调度。任务分为无状态的Task和有状态的Actor Method,后者包括Actor的构造函数和成员函数。
Ray支持显式指定任务的资源约束,通过ResourcesSet量化节点资源,用于分配和回收。在调度时,需找到满足任务资源要求的节点。由于Task输入在分布式存储中,调度后需要传输依赖。对于Actor Method,其与Actor绑定,会直接调度到对应的节点。
状态变化如任务状态转移、资源依赖等信息,都存储在GCS中。任务状态更改需更新GCS,失联或宕机时,根据GCS中的状态信息重试任务。通过GCS事件订阅驱动任务状态变化。
文章主要讲述了任务状态的组织方式,如任务队列(TaskQueue)和调度队列(SchedulingQueue)的运作,以及状态转移图和状态枚举类的定义。例如,TaskQueue负责任务的增删查改,其中ReadyQueue通过资源映射优化调度决策。此外,文中还解释了一些关键概念,如Task Required Resources、Task argument、Object、Object Store、Node/Machine等。
后续文章将深入探讨调度策略和资源管理。让我们期待下篇的精彩内容。
阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前,我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成:Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中,tbschedule-core是分布式调度引擎的核心,负责执行复杂的调度逻辑;tbschedule-console则是一个Web管理界面,用于监控调度数据、配置策略和任务。
接下来,让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先,访问github的tbschedule仓库,下载源码。同时,下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo,该工程的代码已共享在qq讨论群中,以供深入学习和探讨。
源码环境搭建主要分为两个步骤:源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步,准备所需的源码,包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步,将三个源码导入至Eclipse开发环境,并进行相应的配置,如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。
在源码导入Eclipse后,进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如,对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改,设置main类中的zkurl为自己的路径,并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后,通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目,访问指定地址验证环境搭建是否成功。
至此,tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用,可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习,例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合,相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。
在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
在离线混部场景下,Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术,旨在处理突发的CPU使用需求,减少CPU限流带来的影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst,分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中,资源请求(requests.cpu)和限制(limits.cpu)通过这些参数来实现动态调整,以保证容器间公平的CPU分配。
对于资源调度,Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗,针对延迟敏感业务,如抖音视频服务,通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降,同时也考虑资源的高效利用。然而,常规的限流策略可能导致容器部署密度降低,因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题,通过收集未使用的CPU资源,允许在突发时使用,从而提高CPU利用率并减少throttled_time。
在Koordinator的配置中,通过configMap可以调整CPU Burst的百分比,以及在负载过高时的调整策略。例如,当CPU利用率低于阈值时,允许动态扩展cfs_quota,以应对突发的CPU使用。源码中,会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。
总的来说,Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景,能有效提升核心业务的CPU资源使用效率,同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下,结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术,有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。
技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
Quartz源码分析:任务调度与执行剖析
Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread,它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程,包含三个主要阶段:获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。
获取到达触发时间的triggers阶段,通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取,由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段,调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers,处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段,真正执行job任务,先构造job执行环境,然后在子线程中执行job。
job执行环境通过`JobRunShell`提供,确保安全执行job,捕获异常,并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务,使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务,最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。
综上所述,Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程,确保了任务的高效与稳定执行,展示了其强大的任务管理能力。