在Google使用Borg进行大规模集群的管理 1-2

原作: Abhishek Vermay, Luis Pedrosaz, Madhukar Korupolu, David Oppenheimer, Eric Tune, John Wilkes

http://research.google.com/pubs/pub43438.html

译者: 难易 http://my.oschina.net/HardySimpson

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摘要

谷歌的Borg系统群集管理器运行几十万个以上的jobs，来自几千个不同的应用，跨多个集群，每个集群有上万个机器。

它通过管理控制、高效的任务包装、超售、和进程级别性能隔离实现了高利用率。它支持高可用性应用程序与运行时功能，最大限度地减少故障恢复时间，减 少相关故障概率的调度策略。Borg简化了用户生活，通过提供一个声明性的工作规范语言，名称服务集成，实时作业监控，和分析和模拟系统行为的工具。

我们将会展现Borg系统架构和特点，重要的设计决策，定量分析它的一些策略，和十年以来的运维经验和学到的东西。

1. 简介

集群管理系统我们内部叫Borg，它管理、调度、开始、重启和监控谷歌运行的应用程序的生命周期。本文介绍它是怎么做到这些的。

Borg提供了三个主要的好处：它（1）隐藏资源管理和故障处理细节，使其用户可以专注于应用开发；（2）高可靠性和高可用性的操作，并支持应用程 序做到高可靠高可用；（3）让我们在跨数以万计的机器上有效运行。Borg不是第一个来解决这些问题的系统，但它是在这个规模，这种程度的弹性和完整性下 运行的为数不多的几个系统之一。

本文围绕这些主题来编写，包括了我们在生产环境运行十年的一些功力。

2.用户视角

Borg的用户是谷歌开发人员和系统管理员(网站可靠性工程师 SRE)，他们运行谷歌应用与服务。用户以job的方式提交他们的工作给Borg，job由一个或多个task组成，每个task含有同样的二进制程序。 一个job在一个Borg的Cell里面跑，一个Cell是包括了多台机器的单元。这一节主要讲用户视角下的Borg系统。

2.1 工作负载

Borg Cell主要运行两种异构的工作负载。第一种是长期的服务，应该“永远”运行下去，并处理短时间的敏感请求（几微秒到几百毫秒）。这种服务是面向终端用户 的产品如Gmail、Google Docs、网页搜索，内部基础设施服务（例如，Bigtable）。第二种是批处理任务，需要几秒到几天来完成，对短期性能波动不敏感。在一个Cell上 混合运行了这两种负载，取决于他们的主要租户（比如说，有些Cell就是专门用来跑密集的批处理任务的）。工作负载也随着时间会产生变化：批处理任务做完 就好，终端用户服务的负载是以每天为周期的。Borg需要把这两种情况都处理好。

Borg有一个2011年5月的负载数据[80]，已经被广泛的分析了[68,26，27，57，1]。

最近几年，很多应用框架是搭建在Borg上的，包括我们内部的MapReduce[23]、flumejava[18]、 Millwheel[3]、Pregel[59]。这中间的大部分都是有一个控制器，可以提交job。前2个框架类似于YARN的应用管理器[76]。我 们的分布式存储系统，例如GFS[34]和他的后继者CFS、Bigtable[19]、Megastore[8]都是跑在Borg上的。

在这篇文章里面，我们把高优先级的Borg的jobs定义为生产(prod)，剩下的是非生产的(non-prod)。大多长期服务是prod的， 大部分批处理任务是non-prod的。在一个典型的Cell里面，prod job分配了70%的CPU资源然后实际用了60%；分配了55%的内存资源然后实际用了85%。在$5.5会展示分配和实际值的差是很重要的。

2.2 集群和Cell

一个Cell里面的所有机器都属于单个集群，集群是由高性能的数据中心级别的光纤网络连接起来的。一个集群安装在数据中心的一座楼里面，n座楼合在一起成为一个site。一个集群通常包括一个大的Cell还有一些小的或测试性质的Cell。我们尽量避免任何单点故障。

在测试的Cell之外，我们中等大小的Cell大概包括10000台机器；一些Cell还要大很多。一个Cell中的机器在很多方面都是异构的：大 小(CPU,RAM,disk,network)、处理器类型、性能以及外部IP地址或flash存储。Borg隔离了这些差异，让用户单纯的选择用哪个 Cell来跑任务，分配资源、安装程序和其它依赖、监控系统的健康并在故障时重启。

(译者：Cell其实就是逻辑上的集群)

2.3 job和task

一个Borg的job的属性有：名字、拥有者和有多少个task。job可以有一些约束，来指定这个job跑在什么架构的处理器、操作系统版本、是否有外部IP。约束可以是硬的或者软的。一个job可以指定在另一个job跑完后再开始。一个job只在一个Cell里面跑。

每个task包括了一组linux进程，跑在一台机器的一个容器内[62]。大部分Borg的工作负载没有跑在虚拟机(VM)里面，因为我们不想付出虚拟化的代价。而且，Borg在设计的时候还没硬件虚拟化什么事儿哪。

task也有一些属性，包括资源用量，在job中的排序。大多task的属性和job的通用task属性是一样的，也可以被覆盖 —— 例如，提供task专用的命令行参数，包括CPU核、内存、磁盘空间、磁盘访问速度、TCP端口等等，这些都是可以分别设置并按照一个好的粒度提供。我们 不提供固定的资源的单元。Borg程序都是静态编译的，这样在跑的环境下就没有依赖，这些程序都被打成一个包，包括二进制和数据文件，能被Borg安装起 来。

用户通过RPC来操作Borg的job，大多是从命令行工具，或者从我们的监控系统($2.6)。大多job描述文件是用一种申明式配置文件BCL -- GCL[12]的一个变种，会产生一个protobuf文件[67]。BCL有一些自己的关键字。GCL提供了lambda表达式来允许计算，这样就能让 应用在环境里面调整自己的配置。上万个BCL配置文件超过一千行长，系统中累计跑了了千万行BCL。Borg的job配置很类似于Aurora配置文件 [6]。

图2展现了job的和task的状态机和生命周期。

用户可以在运行时改变一个job中的task的属性，通过推送一个新的job配置给Borg。这个新的配置命令Borg更新task的规格。这就像 是跑一个轻量级的，非原子性的事务，而且可以在提交后轻易再改回来。更新是滚动式的，在更新中可以限制task重启的数量，如果有太多task停掉，操作 可以终止。

一些task更新，例如更新二进制程序，需要task重启；另外一些例如修改资源需求和限制会导致这个机器不适合跑现有的task，需要停止task再重新调度到别的机器上；还有一些例如修改优先级是可以不用重启或者移动task的。

task需要能够接受Unix的SIGTERM信号，在他们被强制发送SIGKILL之前，这样就有时间去做清理、保存状态、结束现有请求执行、拒绝新请求。实际的notice的delay bound。实践中，80%的task能正常处理终止信号。

2.4 Allocs

Borg的alloc(allocation的缩写)是在单台机器上的一组保留的资源配额，用来让一个或更多的task跑；这些 资源一直分配在那边，无论有没有被用。allocs可以被分配出来给未来的task，用来保持资源在停止一个task和重启这个task之间，用来聚集不 同jobs的tasks到同一台机器上——例如一个web server实例和附加的，用于把serverURL日志发送到一个分布式文件系统的日志搜集实例。一个alloc的资源管理方式和一台机器上的资源管理 方式是类似的；多个tasks在一个alloc上跑并共享资源。如果一个alloc必须被重新定位到其他的机器上，那么它的task也要跟着重新调度。

一个alloc set就像一个job：它是一组allocs保留了多台机器上的资源。一旦alloc set被创建，一个或多个jobs就可以被提交进去跑。简而言之，我们会用task来表示一个alloc或者一个top-level task(一个alloc之外的)，用job来表示一个job或者alloc set。

2.5 优先级、配额和管理控制

当有超量的工作负载在运行的时候会发生什么事情？我们的解决方案是优先级和配额。

所有job都有优先级，一个小的正整数。高优先级的task可以优先获取资源，即使后面被杀掉。Borg定义了不重叠的优先级段给不同任务用，包括(优先级降序)：监控、生产、批任务、高性能(测试或免费)。在这篇文章里面，prod的jobs是在监控和生产段。

虽然一个降级的task总会在cell的其他地方找到一席之地。降级瀑布也有可能会发生，就是一个task降下来之后，把下面运行的task再挤到 别的机器上，如此往复。为了避免这种情况，我们禁止了prod级task互相排挤。合理粒度的优先级在其他场景下也很有用——MapReduce的 master跑的优先级比worker高一点，来保证他们的可用性。

优先级是jobs的相对重要性，决定了jobs在一个cell里面是跑还是等(pending)。配额则是用来决定jobs是否运行被调度。配额就 是一组资源(CPU, RAM, disk)的数量在一个指定的优先级、一个指定的时间段(月这个量级)。数量决定了这个用户的job可以用的最多资源(例子：20TB内存和prod优先 级从现在到7月在xx cell内)。配额检查是管理控制的一部分，不是调度层的：配额不足的任务在提交的时候就会被拒绝。

高优先级的配额总是花费的比低优先级要多。prod级的配额是被限制为一个cell里面实际的资源量，所以用户提交了prod级的job的配额时， 可以期待这个job一定会跑，去掉一些碎片外。即使这样，我们鼓励用户多买一点比自己需要多一点的配额，很多用户超买是因为他们的应用程序的用户数量增长 后需要的配额就大了。对于超买，我们的应对方案是低优先级资源的超售：所有用户在0优先级都可以用无限的配额，虽然在实际运行中这种情况很难跑起来。一个 低优先级的job在资源不足时会保持等(pending)状态。

配额分配在Borg系统之外，和我们的物理资源计划有关。这些资源计划在不同的数据中心产生不同的价格和配额。用户jobs只在有足够配额和足够优 先级之后才能启动。配额的使用让Dominant Resource Fairness(DRF)[29, 35, 36, 66]不是那么必要了。

Borg有一个容量系统给一些特殊权限给某些用户，例如，允许管理员删除或修改cell里面的job，或者允许用户区访问特定的内核特性或者让Borg对自己的job不做资源估算($5.5)。

2.6 命名和监控

光是创建和部署task是不够的：一个服务的客户端和其他系统需要能找到它们，即使它换了个地方。为了搞定这一点，Borg创造了一个稳定的 “Borg name Service”(BNS)名字给每个task，这个名字包括了cell名字，job名字，和task编号。Borg把task的主机名和端口写入到一个 持久化高可用文件里，以BNS名为文件名，放在Chubby[14]上。这个文件被我们的RPC系统使用，用来发现task的终端地址。BNS名称也是 task的DNS名的基础构成部分，所以，cc cell的ubar用户的jfoo job的第50个task的DNS名称会是50.jfoo.ubar.cc.borg.google.com。Borg同时还会把job的大小和task 的健康信息写入到Chubby在任何情况改变时，这样负载均衡就能知道怎么去路由请求了。

几乎所有的Borg的task都会包含一个内置的HTTP服务，用来发布健康信息和几千个性能指标(例如RPC延时)。Borg监控这些健康检查 URL，把其中响应超时的和error的task重启。其他数据也被监控工具追踪并在Dashboards上展示，当服务级别对象(SLO)出问题时就会 报警。

用户可以使用一个名叫Sigma的web UI，用来检查他们所有的job状态，一个特殊的cell，或者深入到某个job的某个task的资源用率，详细日志，操作历史，和最终命运。我们的应用 产生大量的日志，都会被自动的滚动来避免塞满硬盘，会在一个task结束后保留一小段时间用来debug。如果一个job没有被跑起来，Borg会提供一 个为什么挂起的解释，指导用户怎么修改这个job的资源需求来符合目前这个cell的情况。我们发布资源的使用方针，按照这个方针来做就容易被调度起来。

Borg记录所有的job提交和task时间，以及每task的资源使用细节在基础存储服务里面。这个存储服务有一个分布式的只读的SQL- like的交互式接口，通过Dremel[61]提供出来。这些数据在实时使用、debug、系统查错和长期容量规划上都很有用。这些数据也是 Google集群负载追踪的数据来源之一[80].

所有这些特性帮助用户理解和debug Borg的行为和管理他们的job，并且帮助我们的SRE每个人管理超过上万台机器。