一周玩转云原生技术之volcano【与云原生的故事】

本文的主要内容有：

一 Volcano能干啥

二 基本的名词

三 如何快速部署

四 Volcano产生的背景

五 场景下如何细分

六 功能是有哪些

一 Volcano能干啥

现在 Volcano 已支持很多流行的计算框架，并源于华为云AI容器，能方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，具体就是Spark、TensorFlow、PyTorch、Flink、Argo、MindSpore和PaddlePaddle，不仅包括了作业调度，还包含作业生命周期管理、多集群调度、命令行、数据管理、作业视图及硬件加速等功能，它还支持不同架构的计算调度，譬如x86、Arm、鲲鹏等都是可以兼容。

二 基本的名词

Queue

队列，Cluster级别的一种资源对象，可声明资源配额，由多namespace共享，提供soft isolation

Job

一种批量计算作业，支持定义作业所属队列，生命周期策略、所包含的任务模板以及持久卷等信息

PodGroup

任务组，与queue绑定，占用队列的资源；与Volcano Job是1：1的关系，主要是供 schedule调度时使用的

Command

支持外部干预运行中的作业，作用对象是Volcano Job

三 如何快速部署

部署Volcano的最简单方法是用Helm这个工具，或可以通过克隆代码来部署Volcano

1、那我们用Volcano Helm Repo这个工具

使用以下命令添加helm repo

helm repo add volcano https://volcano-sh.github.io/charts

然后使用以下命令安装Volcano

helm install volcano/volcano --namespace --name

譬如

helm install volcano/volcano --namespace volcano-trial --name volcano-trial

2、克隆代码

1]、先决条件

首先，把repo克隆到本地路径上面来

# mkdir -p $GOPATH/src/volcano.sh/ # cd $GOPATH/src/volcano.sh/ # git clone --recursive https://github.com/volcano-sh/volcano.git

2]、Volcano Image

DockerHub上提供了官方images，但可以使用以下命令在本地创建它们

cd $GOPATH/src/volcano.sh/volcano make images ## Verify your images # docker images

敲黑板：需要确保在kubernetes集群中正确加载images，例如，如果使用的是类型集群，请尝试为每个images 用如下命令kind load docker-image :。

3]、Helm charts

其次，是安装helm这个工具

helm install installer/helm/chart/volcano --namespace --name

譬如：

helm install installer/helm/chart/volcano --namespace volcano-trial --name volcano-trial

若要验证安装，请运行下面命令

#1. Verify the Running Pods # kubectl get pods --namespace #2. Verify the Services # kubectl get services --namespace

四 Volcano产生的背景

上图是我们做的一个分析，我们将其分为三层，最下面是资源管理层，中间为领域的框架，包括AI的体系、HPC、Batch， WKflow的管理以及像现在的一些微服务及流量治理等。再往上是行业以及一些行业的应用。

随着一些行业的应用变得复杂，它对所需求的解决方案的要求也越来越高。举个例子在10多年以前，在金融行业提供解决方案时，它的架构是非常简单的，可能需要一个数据库，一个ERP的中间件，就可以解决银行大部分的业务。

而现在，每天要收集大量的数据，需要spark去做数据分析，甚至需要一些数据湖的产品去建立数据仓库，然后去做分析，产生报表。同时它还会用 AI的一些系统，来简化业务流程等。

所以，现在的一些行业应用与10年前比，变得很复杂，它可能会应用到下面这些领域框架里面的一个或多个，其实对于行业应用，它的需求是在多个领域框架作为一个融合，领域框架的诉求是下面的资源管理层能够提供统一的资源管理。

K8s现在越来越多的承载了统一的资源管理的角色，它可以为HPC这些行业领域框架提供服务，也可以作为大数据领域的资源管理层。Volcano主要是基于Kubernetes做的一个批处理系统，希望上层的HPC、中间层大数据的应用以及最下面一层AI能够在统一Kubernetes上面运行的更高效。

六 场景下如何细分

而在调度方面，Volcano 又对场景进行了细分以及归类，并提供了相关的方案及算法；同时也为这些功能提供了调度框架，方便用户对调度器进行扩展。那么对于分布式计算或者说并行计算来说，根据场景和作业属性的不同，也可以对其进行细分；在 《并行计算导论》 中将并行计算简单分成三类：

简单的并行

指的是多个子任务(tasks)之间没有通信也不需要同步，可以完全的并行的执行。比较典型的例子应该就属MapReduce了，它的两个阶段都属于这种类型：mapper任务在执行时并不会彼此通信同步运行状态；另一个常见的例子是蒙特·卡罗方法 ，各个子任务在计算随机数时也无需彼此通信、同步。由于这种并行计算有比较广泛的应用，例如 数据处理、VatR 等，针对不同的场景也产生了不同的调度框架，例如 Hadoop、DataSynapse 和 Symphony。敲黑板了哈，由于子任务之间无需信息和同步，当其中某几个计算节点(workers)被驱逐后，虽然作业的执行时间可能会变长，但整个作业仍可以顺利完成；而当计算节点增加时，作业的执行时间一般都会缩短。因此，这种作业也常常被称作 Elastic Job。

复杂的并行

指的是多个子任务之间需要同步信息来执行复杂的并行算法，单个子任务无法完成部分计算。最近比较有名的例子应该算是 Tensorflow 的 “ps-work模式” 和 ring all-reduce了，各个子任务之间需要大量的数据交换和信息同步，单独的子任务无法独立完成。正是由于作业的这种属性，对作业调度平台也提出了相应的调度要求，比如 gang-scheduling、作业拓扑等。又由于子任务之间需要彼此通信，所以作业在启动后无法动态扩展子任务的，在没有checkpoint的情况下，任一子任务失败或驱逐，整个作业都需要重启哦，这种作业也常常被称作 Batch Job，传统的HPC场景多属于这种类型的并行作业，针对这种场景的调度平台为 Slurm/PBS/SGE/HTCondor 等。

流水线并行

指的是作业的多个子任务之间存在依赖关系，但不需要前置任务完全结束后再开始后续的任务。比如 Hadoop 里有相应的研究，在 Map 没有完全结束的时候就部分开始 Reduce 阶段，这样从而提高任务的并行度，提高整体的运行性能。符合这种场景的应用相对来说比较少，一般都做为性能优化；因此没有针对这种场景的作业管理平台。需要区分一下工作流与流水线并行，工作流一般指作业之间的依赖关系，而流水线并行一般指作业内部多个任务之间的依赖。由于工作流中的作业差异比较大，很难提前开始后续步骤。

值得一提的是"二次调度"。由于简单并行的作业一般会有大量的子任务，而且每个子任务所需要的资源相对一致，子任务之间也没有通信和同步；使得资源的复用率相对比较高，所以二次调度在这种场景下能发挥比较大的作用；Hadoop的YARN，Symphony的EGO都属于这种类型。但是在面对复杂并行的作业时，二次调度就显得有也吃力；复杂并行作业一般并没有太多的子任务，子任务之间还经常需要同时启动，子任务之间的通信拓扑也可能不同 (e.g. ps/worker, mpi)，而且作业与作业之间对资源的需求差异较大，因此导致了资源的复用率较低。

虽然针对两种不同并行作业类型有不同的作业、资源管理平台，但是根本的目标都是为作业寻找最优的资源；因此，Volcano一直以支持以多种类型的作业为目标进行设计。目前，Volcano可以同时支持 Spark、TensorFlow和MPI等多种类型的作业。

七 功能是啥

1 设计目标是啥

1）首先提供统一接口，支持多种类型批 量计算任务，可以描述复杂类型 的作业

Job API的定位是一个bach-system，支持多种类型的作业，好比说大数据、AI、HPC，包含了多种作业类型。所以我们希望提供一个统一的接口去简化用户的使用，无论哪种类型、哪个场景的作业，都可以通过统一的接口运行起来，这是我们设计的时候一个很重要的考虑点。

2）灵活扩展性，满足定制化需求

其次就是灵活性，虽然说不同类型的作业，通过一个作业能够跑起来，但其实不同的场景，有不同定制化化需求，所以我们在设计这个Job API的时候,能提供定制化的需求，可以支持大部分的场景。

2 Volcano多任务模板

TaskSpec结构体里除包含最基本的信息外，还有一个policies， policy就定义了Task的生命周期。因为一个Job里会有多个 Task，就像下图描述的如何用Vocano运行一个Tensorflow的Job，Task里面就有多个角色，不同的角色可以定义它自己的 port template，这样的话我们就可以通过一个统一的Volcano Job支持不同的作业类型。

3 Volcano作业插件机制

作业内任务互相访问的需求

作业内任务索引

ssh免密登录

其实有一些定制化的需求。好比说分布式训练这种作业，它在多个pod跑起来之后，它的pod和pod之间需要有网络互访，做数据同步。 对于像这种类型的需求，我们通过插件化的机制做成job plugin，让用户去通过这种方式去支撑它的场景。

在这里面我们看到我们定义的接口叫PluginInterface,PluginInterface的定义当一个作业在增删改查，或者Job在创建的时候，用户可以去实现这个函数，去做定制化的需求。以下三个作业的插件是我们默认已经支持的，简单配置就可以使用：

svc：

不同类型的任务之间互访

env：

任务索引，例如Tensorflow Worker index

ssh：

ssh秘钥对创建及挂载，主要供MPI作业使用

接下来我们看一下作业插件是怎么用的。它使用起来其实非常简单，刚才说的那三个插件，只要在job spec里面的plugins字段，再加上插件的名字（如有需要还可以添加参数，本课示例未添加）就可以运行起来了。

下图是一个Volcano跑Tensorflow的Job。

除了刚才提到的统一job、定制化的需求，还有一个很重要的方面就是作业生命周期的管理。因为作业的状态以及pod状态是非常多的，上节课我们也提到大概有七八种pod的状态，这些pod在发生不同事件时，对于作业的状态都会有影响。由于不同的场景需求是不一样的，这就要求我们在支持生命周期管理时，提供丰富的用户可配置机制的生命周期管理。

除了作业生命周期管理之外，还有一个就是作业状态的设计。上面我们提到我们在Volcano里增加了很多Pod的状态。现在这里面提到的是作业的状态，作业的状态有8种，Controller 维护 State 子类的实例，State定义接口，封装与Controller 特定状态相关的行为，每个子类实现一个与Controller 特定状态相关的行为。

八 常见的调度场景

运行批处理作业（如Tensorflow/MPI）时，必须协调作业的所有任务才能一起启动；否则，将不会启动任何任务。如果有足够的资源并行运行作业的所有任务，则该作业将正确执行； 但是，在大多数情况下，尤其是在prem环境中，情况并非如此。在最坏的情况下，由于死锁，所有作业都挂起。其中每个作业只成功启动了部分任务，并等待其余任务启动。

当运行多个弹性作业（如流媒体）时，需要公平地为每个作业分配资源，以满足多个作业竞争附加资源时的SLA/QoS要求。在最坏的情况下，单个作业可能会启动大量的pod资源利用率低， 从而阻止其他作业由于资源不足而运行。为了避免分配过小（例如，为每个作业启动一个Pod），弹性作业可以利用协同调度来定义应该启动的Pod的最小可用数量。 超过指定的最小可用量的任何pod都将公平地与其他作业共享集群资源。

队列还广泛用于共享弹性工作负载和批处理工作负载的资源。队列的主要目的是：

在不同的“租户”或资源池之间共享资源

为不同的“租户”或资源池支持不同的调度策略或算法

这些功能可以通过层次队列进一步扩展，在层次队列中，项目被赋予额外的优先级，这将允许它们比队列中的其他项目“跳转”。在kube批处理中，队列被实现为集群范围的CRD。 这允许将在不同命名空间中创建的作业放置在共享队列中。队列资源根据其队列配置（kube batch#590）按比例划分。当前不支持分层队列，但正在进行开发。

集群应该能够在不减慢任何操作的情况下处理队列中的大量作业。其他的HPC系统可以处理成百上千个作业的队列，并随着时间的推移缓慢地处理它们。如何与库伯内特斯达成这样的行为是一个悬而未决的问题。支持跨越多个集群的队列可能也很有用，在这种情况下，这是一个关于数据应该放在哪里以及etcd是否适合存储队列中的所有作业或pod的问题。

在队列中，每个作业在调度循环期间有几乎相等的调度机会，这意味着拥有更多作业的用户有更大的机会安排他们的作业，这对其他用户不公平。 例如，有一个队列包含少量资源，有10个pod属于UserA，1000个pod属于UserB。在这种情况下，UserA的pod被绑定到节点的概率较小。

为了平衡同一队列中用户之间的资源使用，需要更细粒度的策略。然后考虑到Kubernetes中的多用户模型，使用名称空间来区分不同的用户， 每个命名空间都将配置一个权重，作为控制其资源使用优先级的手段。

对于批处理工作负载，通常不要求在某个时间点公平地分配资源，而是要求在长期内公平地分配资源。例如，如果有用户提交大作业，则允许用户（或特定队列）在一定时间内使用整个集群的一半， 这是可以接受的，但在下一轮调度（可能是作业完成后数小时）中，应惩罚此用户（或队列）而不是其他用户（或队列）。在 HTCondor 中可以看到如何实现这种行为的好例子。

Pod优先级/抢占在1.14版本中被中断，它有助于确保高优先级的pod在低优先级的pod之前绑定。不过，在job/podgroup级别的优先级上仍有一些工作要做，例如高优先级job/podgroup应该尝试以较低优先级抢占整个job/podgroup，而不是从不同job/podgroup抢占几个pod。

通过公平分享来支持借贷模型，一些作业/队列在空闲时会过度使用资源。但是，如果有任何进一步的资源请求，资源“所有者”将“收回”。 资源可以在队列或作业之间共享：回收用于队列之间的资源平衡，抢占用于作业之间的资源平衡。

当一个请求大量资源的“巨大”作业提交给kubernetes时，当有许多小作业在管道中时，该作业可能会饿死，并最终根据当前的调度策略/算法被杀死。为了避免饥饿， 应该有条件地为作业保留资源，例如超时。当资源被保留时，它们可能会处于空闲和未使用状态。为了提高资源利用率，调度程序将有条件地将“较小”作业回填到那些保留资源中。 保留和回填都是根据插件的反馈触发的：volcano调度器提供了几个回调接口，供开发人员或用户决定哪些作业应该被填充或保留。

九 Volcano 调度框架

Volcano调度器通过作业级的调度和多种插件机制来支持多种作业；Volcano的插件机制有效的支撑了针对不同场景算法的落地，从早期的gang-scheduling/co-scheduling，到后来各个级别的公平调度。下图展示了Volcano调度器的总体架构：

并且Cache 已经缓存了集群中Node和Pod信息，并根据PodGroup的信息重新构建 Job (PodGroup) 和 Task (Pod) 的关系。由于在分布式系统中很难保证信息的同步，因此调度器经常以某一时间点的集群快照进行调度；并保证每个调度周期的决定是一致的。在每个调度周期中，Volcano 通过以下几个步骤派发作业：

在每个调度周期都会创建一个Session对象，用来存储当前调度周期的所需的数据，例如，Cache 的一个快照。当前的调度器中仅创建了一个Session，并由一个调度线程执行；后续将会根据需要创建多个Session，并为每个Session分配一个线程进行调度；并由Cache来解决调度冲突。

在每个调度周期中，会按顺序执行 OpenSession, 配置的多个动作(action)和CloseSession。在 OpenSession中用户可以注册自定义的插件，例如gang、 drf，这些插件为action提供了相应算法；多个action根据配置顺序执行，调用注册的插件进行调度；最后，CloseSession负责清理中间数据。

(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。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。由于action也是基于插件机制，因此用户可以重新定义自己的分配动作，例如 基于图的调度算法firmament。

(2) plugin是第二级插件，定义了action需要的各个算法；以drf插件为例，为了根据dominant resource进行作业排序，drf插件实现了 JobOrderFn函数。JobOrderFn函数根据 drf 计算每个作业的share值，share值较低代表当前作业分配的资源较少，因此会为其优先分配资源；drf插件还实现了EventHandler回调函数，当作业被分配或抢占资源后，调度器会通知drf插件来更新share值。

Cache 不仅提供了集群的快照，同时还提供了调度器与kube-apiserver的交互接口，调度器与kube-apiserver之间的通信也都通过Cache来完成，例如 Bind。

同时，为了支持上面这些场景，Volcano的调度器还增加了多个Pod状态以提高调度的性能:

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

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。

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。

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。

Bound: 当作业的调度决策在kube-apiserver确认后，该Pod即为Bound状态。

Releasing: Pod等待被删除时即为Releasing状态。

Running, Failed, Succeeded, Unknown: 与Pod的现有含义一致。

状态之间根据不同的操作进行转换，如图这样

Pod的这些状态为调度器提供了更多优化的可能。比如说，当进行Pod驱逐时，驱逐在Binding和Bound状态的Pod要比较驱逐Running状态的Pod的代价要小 (思考：还有其它状态的Pod可以驱逐吗？)；

并且状态都是记录在Volcano调度内部，减少了与kube-apiserver的通信。但目前Volcano调度器仅使用了状态的部分功能，比如现在的preemption/reclaim仅会驱逐Running状态下的Pod；这主要是因为分布式系统中很难做到完全的状态同步，在驱逐Binding和Bound状态的Pod会有很多的状态竞争；

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