@levinzhang
2019-09-08T22:20:14.000000Z
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Peloton：优步开源的统一资源调度器
摘要
优步开源了统一的资源调度器Peloton，它能够跨不同的工作负载管理资源，将独立的计算集群联合起来。Peloton是为像优步这样拥有数百万个容器和数万个节点的规模公司设计的。本文将会结合已经公开的资料，介绍Peloton的架构和功能。
Peloton最初是在2018年11月份引入的，并在2019年3月份正式开源。Peloton是为像优步这样拥有数百万个容器和数万个节点的规模公司设计的，它提供了高级的资源管理特性，比如弹性资源共享、层级化的最大最小公平性（max-min fairness）、资源超量（resource overcommits）使用和工作负载抢占。
为何需要统一的资源调度器
集群管理是科技公司中常见的软件基础设施，它将物理主机中的计算资源聚合到一个共享资源池中，这样增强了计算能力，并允许灵活使用数据中心的硬件。在优步，集群管理为各种工作负载提供了一个抽象层。随着业务规模的不断扩大，有效地使用集群资源变得非常重要。
但是，因为有一些用于批处理、无状态或有状态用户场景的集群，所以优步的计算栈并没有得到充分利用。此外，业务的动态性意味着在节假日或其他活动的时候，拼车的需求会有很大的波动。这些边缘情况会导致优步的工程师为每个集群提供过量的硬件资源，以便于处理高峰期的工作负载。依赖于专用集群也意味着无法在它们之间共享资源。在高峰时期，可能有的集群急需资源，而其他的集群恰好有可共享的资源。
为了更好的使用资源，优步需要将这些工作负载放到一个统一的计算平台上。由此带来的高效率将会减少每次出行的基础设施的成本，最终能够依赖优步的司机和乘客从中收益。
最终，优步给出的解决方案是Peloton，它是一个统一的调度器，设计为跨不同的工作负载管理资源，它会将不同的集群合并成一个统一的集群。Peloton通过一个共享的平台支持优步内所有的工作负载，实现平衡资源使用、弹性共享资源的功能，并且还能帮助优步的工程师规划未来的容量需求。
计算集群工作负载
在优步，主要使用了四种计算集群工作负载，分别是无状态的任务、有状态的任务、批处理任务以及守护任务。
- 无状态任务是长时间运行且没有持久化状态的服务；
- 有状态任务是长时间运行的服务，并且在本地磁盘上会有持久化状态，比如Cassandra、MySQL和Redis；
- 批处理任务一般需要几分钟到几天才能执行完成。批处理任务的类别很广泛，比如数据分析、机器学习、地图、自动驾驶相关的处理等，涉及的软件会包括Hadoop、Spark和TensorFlow等。本质上来讲，这些任务是可抢占的，对于因为集群资源短缺所导致的短期性能波动并不敏感；
- 守护任务是运行在每个主机上的代理，它们会作为基础设施组件，比如Apache Kafka、HAProxy和M3 Collector。
图1 优步将工作负载分成了四类，每一类都有其特殊的属性和资源
统一资源调度的需求
计算集群对于优步的业务来说是至关重要的，借助它，基础设施的用户能够更容易地管理企业内部和云环境中的资源。
让各种不同的工作负载共享集群是提升集群利用率和降低整体集群成本的关键所在。如下列出了工作负载混合协作以驱动集群利用率提升的样例：
- 资源超量使用和任务抢占是提升集群资源使用率的关键。但是，抢占在线任务的代价是非常高昂的，比如有状态或无状态服务通常是延迟敏感的。因此，为了防止抢占延迟敏感的任务，这就需要我们将低优先级和可抢占的批处理任务放到同一个集群中，从而能够更好地利用超量使用的资源；
- 因为优步的服务正在转向双活（active-active）架构，因此会在每个数据中心预留灾难恢复(disaster recovery，DR)的容量。在没有数据中心故障恢复的任务时，DR的处理能力平时可以用于批处理任务。同时，混合的工作负载共享集群意味着不必再为在线和批处理工作负载单独购买额外的DR处理能力。
- 在一些重大活动期间，优步在线工作负载的压力会暴增，比如万圣节和新年前夜。因此，需要提前为这些高流量活动规划处理能力，这就要求为在线任务和批处理任务分别购买硬件。但是，在一年中其余的时间内，这些额外的硬件并没有得到充分利用，从而导致额外的不必要技术开销。通过将两种工作负载放到相同的集群中，在流量暴增的时候，就可以将批处理工作负载的处理能力暂借给在线工作负载，从而避免购买额外的硬件。
- 不同工作负载的资源需求通常是互补的，比如有状态服务或批处理任务通常是磁盘IO密集型的，而无状态服务通常会使用很少的磁盘IO。
在认识到这些场景能够实现更好的运维效率、提升资源规划能力和优化资源共享之后，优步的工程团队意识到将不同的工作负载放到一个共享的计算平台中是非常有意义的。统一的资源调度平台能够管理所有类型的工作负载，并且尽可能高效地利用资源。
可用的集群调度器
在最近几年间，随着数据中心规模的不断增长和Linux容器技术的采用，大规模的集群管理已经成为了一项热点技术。与优步相关的四个集群管理技术包括：Google Borg、Kubernetes、Hadoop YARN和Apache Mesos/Aurora。
集群调度器的架构
在如下所示的图2中，基于六个功能化领域对比了这四个集群调度器的架构，这六个领域包括：任务执行、资源分配、任务抢占、任务安置、作业/任务生命周期以及应用级别的工作流（如MapReduce）：
图2 基于六个功能领域对四个主要的集群调度器进行对比
Mesos的资源分配分成了两部分：框架级别的粗粒度分配以及作业级别的细粒度分配。Mesos使用DRF为框架分配资源，而对于作业级别的分配则委托给了每个框架来实现。
基于以下原因，优步最终没有选择这些技术方案：
- Borg不是开源的解决方案，因此无法使用；
- YARN是一个面向Hadoop的批处理调度器，对于无状态、有状态和守护任务的没有提供支持，或者支持得很有限；
- Kubernetes尚不能扩展至优步所需的集群规模，也就是10000以上，并且不支持弹性资源共享。由于批处理任务高度扰动（high-churn）的特性，它也不是批处理工作负载的理想调度器。
- Mesos的设计目的是管理集群，而不是调度工作负载。对于优步来说，它对框架的粗粒度资源分配并不是最优的，因为它并不支持弹性资源共享，而且需要为每个工作负载构建调度器。
因此，为了支持自己的工作负载，优步构建了Peloton，这是运行在Mesos之上的统一资源调度器。
Peloton概览
Peloton构建在Mesos之上，利用了它从不同主机聚合资源并且以Docker容器的形式搭建任务的能力。为了更高效地管理集群范围内的资源并加速全局的调度决策，Peloton使用了层级化（hierarchical）的资源池来管理不同组织和团队之间的弹性资源。
如下的图3对比了Peloton和其他集群管理系统的架构：
图3 在作业生命周期、任务安置以及任务抢占方面，Peloton能够比其他集群调度器更好地满足需求
在Peloton中，优步遵循了和Borg一样的方式，主要的区别在于使用Mesos作为资源聚合和任务执行层。而Borg使用自己的Borglet进行任务执行。
Peloton的架构
为了实现高可用性和扩展性，Peloton使用了双活架构并且具有四个单独的守护类型：任务管理器、资源管理器、安置引擎以及主机管理器。这些守护进程之间的交互进行了专门的设计，所以依赖实现了最小化，而且只会发生在一个方向。这四个守护进程都依赖Apache Zookeeper进行服务发现和领导者选举。
如下的图4展示了Peloton的整体架构，它构建在Mesos、Zookeeper和Cassandra之上：
图4 Peloton通过多个Mesos集群实现了双活架构
Peloton的架构是由如下的组件组成的：
- Peloton UI是一个基于Web的UI，用来管理Peloton中的作业、任务、卷和资源池；
- Peloton CLI是一个面向Peloton的命令行界面，其功能与基于Web的界面是类似的；
- Peloton API使用Protocol Buffers作为接口定义语言并使用YARPC作为RPC运行时。Peloton UI、Peloton CLI以及其他的Peloton扩展都是基于相同的Peloton API构建的；
- 主机管理器（Host Manager）将Mesos的细节从Peloton中抽象了出来。它通过Mesos HTTP API向Mesos进行注册；
- 资源管理器(Resource Manager)维护资源池层级并定期计算每个资源池的资源数量，用来进行相应的任务调度和任务抢占；
- 安置引擎（Placement Engine）会根据作业和任务的限制以及主机的属性寻找要将任务放到何处（也就是任务与主机的映射）。对于不同的作业类型，比如有状态服务和批处理作业，安置引擎是可插拔的；
- 作业管理器[Job Manager]处理作业、任务和卷的生命周期。它还支持对作业中长时间运行的服务的任务进行滚动升级；
- 存储网关(Storage Gateway)为不同的存储后端提供了一个抽象层，这样的话，从某种存储后端迁移至另一种的时候，Peloton本身不需要做明显的修改。Peloton有一个面向Cassandra的内置默认后端，但是它支持扩展至其他后端；
- 群组成员（Group Membership）管理Peloton主实例集合并选择其中一个作为领导者，将其以框架的形式注册到Mesos中并实例化资源管理器。
Peloton的四个守护进程都能保证高可用性，这是通过双活实例或领导者-跟随者（leader-follower ）拓扑结构实现的。即便有的应用实例出现失败，Peloton也能保证所有的任务都至少执行一次。
在扩展性方面，Peloton有多个维度，包括集群中主机的数量、运行中作业和任务的数量、调度决策和启动任务的最大吞吐量。
Mesos本身有着扩展性相关的一些限制。在Peloton中，Mesos会作为所有主机的聚合器，这样允许系统管理来自多个Mesos集群的资源。因此，Peloton可以通过管理多个Mesos集群的方式来进行扩展，而Mesos集群可以针对工作负载的特点确定合适的规模。在Peloton管理多个Mesos集群的时候，每个Mesos集群可以一组主机管理器。在如下的图5中，展现了通过共享的主机管理器管理多个Mesos集群实现扩展的样例。
图5 在扩展式部署中，Peloton可以管理多个Mesos集群并在它们之间调度作业
Peloton的特性
Peloton主要的特性包括：
- 弹性资源共享：支持层级化的资源池，允许在不同的团队间共享资源；
- 资源超量使用和任务抢占：通过调度工作负载至空闲资源和尽力抢占工作负载，提升集群的利用率；
- 针对大数据工作负载的优化：支持Apache Spark的高级特性，比如动态资源分配；
- 针对机器学习的优化：支持对TensorFlow和Horovod的GPU和Gang调度。在生产环境已经管理了成千上万的GPU；
- 基于Protobuf/gRPC的API：支持大多数的语言绑定，比如Golang、Java、Python和Node.js；
- 混合工作负载的协同调度：支持在一个集群中的混合工作负载，比如批处理、无状态和有状态的作业；
- 高可用性：能够扩展至百万级别的容器和上万节点，具体可以参考Kubecon会议上展现的基准测试。
弹性化的资源管理
Peloton的资源模型定义了集群中所有资源如何在不同的用户和作业之间进行分配以及不同的用户该如何弹性共享资源。在大型生产环境的数据中心中，有两种主要的资源分配机制：基于优先级的配额以及层级化的最大最小公平性。
这种模型已经被Borg和Aurora 集群管理系统所采用。在这种方式中，资源会被划分为两个基于优先级的配额：生产和非生产。生产配额的总处理能力不能超过集群的总能力。但是，在面对集群范围内的资源竞争时，非生产配额无法得到这样的保证。
在Peloton中，优步使用了层级化的最大最小公平性来进行资源管理，它在本质上就是弹性化的。在集群管理中，最大最小公平性是最为广泛采用的资源分配机制，这主要归功于它的通用性和性能隔离的能力。目前，很多集群调度器都提供了最大最小公平性，比如YARN、VMware DRS和DRF。
如图6所示，通过使用这种方式，集群中所有的资源会被划分到不同的组织中，随后再划分至该组织的不同的团队。
图6 优步在Peloton中实现了资源管理的层级化最大最小公平性，从而能够在不同的组织间共享资源
每个组织都能得到固定数量的资源保证，在组织化的边界内，作业优先级是强制保证的。例如，如果一个组织没有高优先级的工作，那么其他优先级相对较低的工作负载的资源将会得到保证。
资源池
Peloton中的资源池是集群中资源子集的逻辑抽象。集群中的所有资源都可以基于组织和团队划分为层级化的资源池。资源池又可以包含层级化的子资源池，从而能够在组织中进一步划分资源。
每个资源池都有不同的资源维度，比如用于CPU、内存、磁盘空间和GPU的资源。
如图7所示，Peloton资源池中的每个资源维度都有四个基本的资源控制：
- Reservation是资源池资源的最小保证。所有池的累积资源Reservation不能超过集群的容量；
- Limit是资源池在任意给定时间可以消耗的最大资源数量。如果集群有空闲容量，每个资源池都可以将其Reservation扩展到这个Limit；
- Share是当集群中有空闲容量时，资源池有权分配的相对权重；
- Entitlement定义了资源池在特定时刻可以使用的资源。它的值根据资源池或集群中的工作负载会随时更改。
图7 Peloton为组织中的每个团队管理资源池，这个过程中会使用Reservation、Limit和Share进行控制
下图中展现了Peloton的弹性资源共享机制从某个资源池中借取资源满足优步生产环境的需求。
图8 借助Team 1和Team 2的资源池之间的弹性资源共享，一个资源池可以从另一个资源池借用资源，以防其需求超过其保证的Reservation。
资源池抢占
资源池的弹性层级化结构允许在不同的组织之间共享资源。每个组织都有专门的资源和资源池，可以在资源未得到充分利用时借给其他组织。
然而，共享资源的代价是，当出借者需要资源时，却无法检索这些资源。调度程序常常利用静态配额来实现更严格的SLA保证，Kubernetes和Aurora就是这样。优步选择在团队之间共享资源，并通过在Peloton启用抢占来实现更严格的SLA。在Peloton中，抢占机制允许从使用额超过其分配的资源的实体中收回资源，将它们返回给原始出借者以满足其计算需求。
使用场景
Apache Spark
Peloton有自己的Apache Spark驱动程序，类似于用于YARN、Mesos和Kubernetes的驱动程序。Spark驱动程序在Peloton中作为控制器作业运行，它会为相同的作业添加和删除执行器。Spark的shuffle服务作为一个容器在所有主机上运行。在优步，每个月都在生产中运行数百万个Spark作业，使用Peloton作为资源调度程序，提高了与地图、市场和数据分析相关的所有工作的效率。
图9 当Peloton运行Apache Spark的时候，它会使用Spark驱动程序来调度、排列优先级和启动执行器任务
TensorFlow
Peloton支持分布式的TensorFlow、gang调度和Horovod，其中Horovod是优步的分布式TensorFlow、Keras和PyTorch框架。Peloton允许这些框架将CPU和GPU配置在同一个集群上，并调度混合的工作负载。在这个项目中，Peloton运行超过4000个GPU的大集群，并安排深度学习任务。
图10 在Peloton使用Horovod运行分布式TensorFlow作业的示例，Peloton可以使用Mesos运行所有任务，并提供了它们之间彼此发现的机制。
除此之外，Peloton还运用到了自动驾驶、地图和市场相关的工作负载中。
关于Peloton的最新进展和相关手册，请参考如下资料：
