YARN与K8s混部实践：优化资源管理，降低成本

"YARN 与 K8s 的容器化资源混部实践旨在优化资源管理，降低成本，解决在线与离线资源使用不均衡的问题。混部是将不同特性的业务部署在同一物理机上，利用资源隔离、调度等技术提高效率并保证服务稳定性。关键技术和方法包括Cgroup资源隔离，优先级定义策略以及动态资源划分。" 在大数据应用日益增长的背景下，业务规模的扩展和数据的指数增长使得数据中心规模扩大，成本也随之增加。然而，资源使用存在不均衡现象，如在线资源利用率低，离线资源利用率高，这导致了资源浪费和成本上升。为了解决这一问题，混部成为了一种有效的解决方案。 混部的目标是通过优化资源管理技术来降低IDC成本，它需要业务支持混部，且业务稳定性可接受。实现混部的关键技术之一是Cgroup，它可以实现CPU、内存、IO和网络的资源隔离，确保不同优先级任务的稳定运行。例如，CPU可以通过CFS和RT调度器实现不同级别的隔离，而内存的隔离则能防止OOM事件导致的服务中断。 此外，混部策略还包括资源快速腾挪，当系统负载过高时，优先保障在线业务，将优先级较低的离线任务暂停或调整，确保核心业务的正常运行。优先级定义策略决定了资源分配的顺序和系统IO分配的参考标准。 各大互联网公司，如Google的Borg、百度的Matrix、阿里的Fuxi & Sigma以及腾讯的YARD，都在其内部采用了类似的技术进行资源管理和混部。这些系统通常支持干扰模型分析，以更好地理解和优化不同任务之间的资源竞争。 陌陌作为一家公司，其基础架构经历了从支持业务快速上线到服务资产管理的演进，混部实践成为了State3.0阶段的重要部分。通过混部，陌陌能够更有效地利用存储和计算资源，降低成本，同时也提高了服务的稳定性和效率。 YARN与K8s的容器化资源混部实践是一项旨在优化数据中心资源利用率，降低成本并确保服务稳定性的关键技术。它涉及到业务的适配性、资源隔离机制、优先级调度以及动态资源划分策略等多个方面，对于处理在线与离线资源的不平衡问题具有重要的实际意义。