技术

go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

混部 RNN pytorch弹性分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano 特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 《推荐系统36式》笔记 资源调度泛谈 系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 《聊聊架构》 书评的笔记 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签


k8s批处理调度

2021年08月17日

简介

一开始是kube-batch,后来volcano 逐渐接替了 kube-batch

华为官方文档

Volcano 在 Kubernetes 中运行高性能作业实践

一文带你解读Volcano架构设计与原理

必要性

kube-batch在AI计算平台的应用k8s原生的调度器,会将需要启动的容器,放到一个优先队列(Priority Queue)里面,每次从队列里面取出一个容器,将其调度到一个节点上。 分布式训练需要所有worker都启动后,训练才能够开始进行。使用原生调度器,可能会出现以下问题:

  1. 一个任务包含了10个worker, 但是集群的资源只满足9个worker。原生调度器会将任务的9个worker调度并启动,而最后一个worker一直无法启动。这样训练一直无法开始,9个已经启动的worker的资源被浪费了。
  2. 两个任务,各包含10个worker, 集群的资源只能启动10个worker。两个任务分别有5个worker被启动了,但两个任务都无法开始训练。10个worker的资源被浪费了。
  3. 因为运行一个胖业务,饿死大批小业务

示例文件

kube-batch 案例

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: qj-1
spec:
  backoffLimit: 6
  completions: 6
  parallelism: 6
  template:
    metadata:
      annotations:
        scheduling.k8s.io/group-name: qj-1
    spec:
      containers:
      - image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: busybox
        resources:
          requests:
            cpu: "1"
      restartPolicy: Never
	  ## 使用 kube-batch调度器
      schedulerName: kube-batch 
---
apiVersion: scheduling.incubator.k8s.io/v1alpha1
kind: PodGroup
metadata:
  name: qj-1
spec:
  minMember: 6

使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

整体设计

volcano 支持自定义的crd jobs.batch.volcano.sh.Job(因此有附属的Controller等)作为workload,也支持第三方workload 直接使用podgroup/queue 等crd 来进行批量调度。

Volcano Controller 依据JobSpec创建依赖的Pod, Service, ConfigMap等资源,执行配置的插件,并负责Job后续的生命周期管理(状态监控,事件响应,资源清理等)。之后,Volcano Scheduler监听Pod资源的创建,依据策略,完成Pod资源的调度和绑定。

整体流程

  1. 接口:创建xxjob
  2. Controller
    1. volcano Controller resync vcjob,创建pg 。pg 非pending后,创建pod。
    2. 一些operator 创建pg + pod。
    3. Controller 会根据pg 所属的pod 为pg 计算minResources
  3. webhook: 如果pg pending,则拦截create pod。 保证pod 在pg 非pending后被创建
  4. scheduler
    1. enqueue: 判断pg 能不能enqueue,能则 pg pending ==> enqueue
    2. allocate: pod 创建得到task,根据task 判断queue 有没有资源,有则分配
    3. backfill: 如果pod 没有标明 request resource,且集群有富余资源,就运行一下这类pod。

基本概念

kube-batch 本身是一个是scheduler,从apiserver 获取pod信息,如果pod 的 schedulerName 不是kube-batch 就会ignore。

接口层:queue/podgroup

  1. queue是容纳一组podgroup的队列,也是该组podgroup获取集群资源的划分依据。queue 是资源管理的基本单位(weight是软约束,capacity 是硬约束,reclaimable 是超出软约束占据资源后是不是可以吐出来),podGroup 是调度的基本单位
  2. 当创建vcjob(Volcano Job的简称)时,若没有指定该vcjob所属的podgroup,默认会为该vcjob创建同名的podgroup。

能够将一个训练任务的多个worker当做一个整体进行调度,只有当任务所有worker的资源都满足,才会将容器在节点上启动;kube-batch还提供了Queue的机制(其实就是多租户),不同队列之间可以设置优先级,优先级高的队列中的任务会优先得到调度。队列还可以设置权重,权重高的队列分配到的资源会更多。PS: 换个表述,将调度单元从 Pod 修改为 PodGroup,以组的形式进行调度

实现层:action 和plugin

虽然我们使用kube-batch主要是为了gang-scheduler,kube-batch 作为一个调度器,基本的“为pod 选择一个最合适的node/node间pod 数量尽可能均衡/抢占” 这些特性还是要支持的。因此在设计上,即便不需要 像default scheduler 那么灵活,至少在代码层面要方便扩展,方便塞入个性化的调度需求。扩展性具体体现为 Action + Plugin。

Action 实现了调度机制(mechanism),Plugin 实现了调度的不同策略(policy)。举个例子,在 Allocate 中,每次会从优先队列中找到一个容器进行调度,这是机制,是由 Action 决定的。而在优先队列中容器排序的策略,是调用了 session 的 TaskOrderFn 方法,这个方法会调用 Plugin 注册的方法,因此策略是由 Plugin 实现。这种机制和策略分离的软件设计,带来了很好的扩展性和灵活性。总体来讲,带有动作属性的功能,一般需要引入 action 插件;带有选择 (包括排序) 属性的功能,一般使用 plugin 插件。

action负责管理核心逻辑和流程,xxFns 是流程里暴露出来的hook,一个plugin(扩展需求)通过一个或多个Fns 组合来实现,这就很像default-scheduler 中的 Scheduling Framework 了。Volcano火山:容器与批量计算的碰撞action 和plugin 的关系

  1. action是第一级插件,定义了调度周期内需要的各个动作;默认提供 enqueue、allocate、 preempt和backfill四个action。比如allocate 为pod 分配node ,preempt 实现抢占。
  2. plugin是第二级插件,定义了action需要的各个算法;比如如何为job排序,为node排序,优先抢占谁。

调度流程

Volcano Scheduler是负责Pod调度的组件,它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作;plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。

每次调用 Scheduler.runOnce 的过程如下面调度流程图所示:

  1. 客户端提交的Job被scheduler观察到并缓存起来。
  2. 周期性的开启会话,一个调度周期开始。主要是对 cache 的信息(JobInfos,NodeInfos)做一次 snapshot,然后注册不同 actions 的 plugins。
  3. 遍历所有的待调度Job,按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、preempt、reclaim、backfill等动作,为每个Job找到一个最合适的节点。将该Job 绑定到这个节点。action中执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin中各函数的实现。
  4. 关闭本次会话。 触发plugin 清理中间数据;session snapshot 数据清空;部分状态更新到cache: 比如cache.UpdateJobStatus 根据job running task数量与 minMember 对比更新 job(也就是pg)的状态。

各个action 的主要逻辑

  1. Enqueue action 将session.Jobs 中符合条件的job 状态从pending 改为非pending(allocate 不处理pending状态的job) 。比如 一个job 申请的资源超过 所在queue 的capacity 则这个job 便在这个环节被过滤掉。PS: 按组调度的落地点
  2. Allocate action负责通过一系列的预选和优选算法筛选出最适合的节点。
  3. Preempt action 为谁抢占? JobStarving 的job,主要是不够minAvailable 的job。谁来牺牲?preemptableFns, 用于同一个Queue中job之间的抢占。PS: 对应job 及task 的优先级字段,优先级也用于处理时的排队
  4. Reclaim action 为谁抢占?queue 配额还够但是 存在pending的task。谁来牺牲?reclaimableFns, 会尝试抢占其它Queue 已经running 的task。PS:对应queue.reclaimalble 配置。
  5. backfill action 负责将处于pending状态的Task(注意不是job)尽可能的调度下去以保证节点资源的最大化利用。当前只有一个case:为没有指明资源申请量的Pod 调度(这类pod allocate action 不处理)。

以allocate为例,它定义了调度中资源分配过程:根据 plugin 的 JobOrderFn 对作业进行排序,根据NodeOrderFn对节点进行排序,检测节点上的资源是否满足,满足作业的分配要求(JobReady)后提交分配决定。

// allocate 逻辑
// the allocation for pod may have many stages
// 1. pick a namespace named N (using ssn.NamespaceOrderFn)
// 2. pick a queue named Q from N (using ssn.QueueOrderFn)
// 3. pick a job named J from Q (using ssn.JobOrderFn)
// 4. pick a task T from J (using ssn.TaskOrderFn)
// 5. use predicateFn to filter out node that T can not be allocated on.
// 6. use ssn.NodeOrderFn to judge the best node and assign it to T

其它

调度策略

调度策略汇总

  思路 优点 算法
Gang 满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求 避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费 观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量,当Job的最小运行数量得到满足时,为Job下的所有Pod执行调度动作,否则,不执行
Binpack binpack调度算法的目标是尽量把已有的节点填满(尽量不往空白节点分配) 尽可能填满节点的小作业有利,在空闲的机器上为申请了更大资源请求的Pod预留足够的资源空间 Binpack算法以插件的形式,注入到volcano-scheduler调度过程中,将会应用在Pod优选节点的阶段(这个表述对理解action和plugin的关系)
Priority 让用户自定义job、task优先级    
DRF 具有较低share值的Job将具有更高的调度优先级 优先考虑集群中业务的吞吐量,适用单次AI训练、单次大数据计算以及查询等批处理小业务场景  
Proportion 不同团队使用不同的Queue    
Task-topology 根据Job内task之间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法   node affinity/Anti-affinity,以TensorFlow计算为例,“ps”与“ps”之间的反亲和性
SLA 用户可以在自己的集群定制SLA相关参数,例如最长等待时间(JobWaitingTime)    
Tdm 在特定的时间将任务调度到标记的节点上,其它时间则不调度 提高了volcano在调度过程中节点资源的分时复用能力  
Numa-aware 许多工作负载对cpu资源迁移并不敏感。然而,有一些cpu的缓存亲和度以及调度延迟显著影响性能的工作负载    

pod 状态变化

pod 在k8s cluster、scheduler session(一个调度周期)、scheduler cache中的状态,目前Volcano调度器仅使用了状态的部分功能

  1. Pending: 当Pod被创建后就处于Pending状态,等待调度器对其进行调度;调度的主要目的也是为这些Pending的Pod寻找最优的资源
  2. Allocated: 当Pod被分配空闲资源,但是还没有向kube-apiserver发送调度决策时,Pod处于Allocated状态。 Allocated状态仅存在于调度周期内部,用于记录Pod和资源分配情况。当作业满足启动条件时 (e.g. 满足minMember),会向kube-apiserver提交调度决策。如果本轮调度周期内无法提交调度决策,由状态会回滚为Pending状态。
  3. Pipelined: 该状态与Allocated状态相似,区别在于处于该状态的Pod分配到的资源为正在被释放的资源 (Releasing)。该状态主要用于等待被抢占的资源释放。该状态是调度周期中的状态,不会更新到kube-apiserver以减少通信,节省kube-apiserver的qps。
  4. Binding: 当作业满足启动条件时,调度器会向kube-apiserver提交调度决策,在kube-apiserver返回最终状态之前,Pod一直处于Binding状态。该状态也保存在调度器的Cache之中,因此跨调度周期有效。
  5. Bound: 当作业的调度决策在kube-apiserver确认后,该Pod即为Bound状态。
  6. Releasing: Pod等待被删除时即为Releasing状态。
  7. Running, Failed, Succeeded, Unknown: 与Pod的现有含义一致。

监控

Volcano 监控设计解读 主要是延迟分布(有没有延迟,延迟多久),以及因为什么原因延迟。

Coscheduling

对于同一集群资源,调度器需要中心化。但如果同时存在两个调度器的话,有可能会出现决策冲突,例如分别将同一块资源分配给两个不同的Pod,导致某个Pod调度到节点后因为资源不足,导致无法创建的问题。解决的方式只能是通过标签的形式将节点强行的划分开来,或者部署多个集群。这种方式通过同一个Kubernetes集群来同时运行在线服务和离线作业,势必会导致整体集群资源的浪费以及运维成本的增加。再者,Volcano运行需要启动定制的MutatingAdmissionWebhook和ValidatingAdmissionWebhook。这些Webhooks本身存在单点风险,一旦出现故障,将影响集群内所有pod的创建。另外,多运行一套调度器,本身也会带来维护上的复杂性,以及与上游Kube-scheduler接口兼容上的不确定性。

进击的 Kubernetes 调度系统(一):Kubernetes scheduling framework 进击的Kubernetes调度系统(二):支持批任务的Coscheduling/Gang scheduling 进击的Kubernetes调度系统(三):支持批任务的Binpack Scheduling Kubernetes默认开启的资源调度策略是LeastRequestedPriority,消耗的资源最少的节点会优先被调度,使得整体集群的资源使用在所有节点之间分配地相对均匀。但是这种调度策略往往也会在单个节点上产生较多资源碎片。假设两个节点各剩余1GPU的资源,这时有申请2GPU的新作业,提交到调度器,则因为无法提供足够的资源,导致调度失败。每个节点都有1个GPU卡空闲,可是又无法被利用,导致资源GPU这种昂贵的资源被浪费。如果使用的资源调度策略是Binpack,优先将节点资源填满之后,再调度下一个节点,则资源碎片问题可以得到解决。

网易有数机器学习平台批调度与k8s调度系统的深度解析