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Spark RPC框架源码分析(三)Spark心跳机制分析

一.Spark心跳概述

前面两节中介绍了Spark RPC的基本知识,以及深入剖析了Spark RPC中一些源码的实现流程。

具体可以看这里:

这一节我们来看看一个Spark RPC中的运用实例--Spark的心跳机制。当然这次主要还是从代码的角度来看。

Spark心跳

我们首先要知道Spark的心跳有什么用。心跳是分布式技术的基础,我们知道在Spark中,是有一个Master和众多的Worker,那么Master怎么知道每个Worker的情况呢,这就需要借助心跳机制了。心跳除了传输信息,另一个主要的作用就是Worker告诉Master它还活着,当心跳停止时,方便Master进行一些容错操作,比如数据转移备份等等。

与之前讲Spark RPC一样,我们同样分成两部分来分析Spark的心跳机制,分为服务端(Spark Context)和客户端(Executor)。

二. Spark心跳服务端heartbeatReceiver解析

我们可以发现,SparkContext中有关于心跳的类以及RpcEndpoint注册代码。

class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging {
	......
	private var _heartbeatReceiver: RpcEndpointRef = _
	......
	//向 RpcEnv 注册 Endpoint。
    _heartbeatReceiver = env.rpcEnv.setupEndpoint(HeartbeatReceiver.ENDPOINT_NAME, new HeartbeatReceiver(this))
	......
	  val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)
    _schedulerBackend = sched
    _taskScheduler = ts
    _dagScheduler = new DAGScheduler(this)
    _heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)
	......
}

这里rpcEnv已经在上下文中创建好,通过setupEndpoint向rpcEnv注册一个心跳的Endpoint。还记得上一节中HelloworldServer的例子吗,在setupEndpoint方法中,会去调用Dispatcher创建这个Endpoint(这里就是HeartbeatReceiver)对应的Inbox和EndpointRef,然后在Inbox监听是否有新消息,有新消息则处理它。注册完会返回一个EndpointRef(注意这里有Refer,即是客户端,用来发送消息的)。

所以这一句

_heartbeatReceiver = env.rpcEnv.setupEndpoint(HeartbeatReceiver.ENDPOINT_NAME, new HeartbeatReceiver(this))

就已经完成了心跳服务端监听的功能。
那么这条代码的作用呢?

_heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)

这里我们要看上面那句val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode),它会根据master url创建SchedulerBackend和TaskScheduler。这两个类都是和资源调度有关的,所以需要借助心跳机制来传送消息。其中TaskScheduler负责任务调度资源分配,SchedulerBackend负责与Master、Worker通信收集Worker上分配给该应用使用的资源情况。

这里主要是告诉HeartbeatReceiver(心跳)的监听端,告诉它TaskScheduler这个东西已经设置好啦。HeartbeatReceiver就会回应你说好的,我知道的,并持有这个TaskScheduler。

到这里服务端heartbeatReceiver就差不多完了,我们可以发现,HeartbeatReceiver除了向RpcEnv注册并监听消息之外,还会去持有一些资源调度相关的类,比如TaskSchedulerIsSet。

三. Spark心跳客户端发送心跳解析

发送心跳发送在Worker,每个Worker都会有一个Executor,所以我们可以发现在Executor中发送心跳的代码。

private[spark] class Executor(
    executorId: String,
    executorHostname: String,
    env: SparkEnv,
    userClassPath: Seq[URL] = Nil,
    isLocal: Boolean = false)
  extends Logging {
  ......
  // must be initialized before running startDriverHeartbeat()
  //创建心跳的 EndpointRef
  private val heartbeatReceiverRef = RpcUtils.makeDriverRef(HeartbeatReceiver.ENDPOINT_NAME, conf, env.rpcEnv)
  ......
  startDriverHeartbeater()
  ......
    /**
   * Schedules a task to report heartbeat and partial metrics for active tasks to driver.
   * 用一个 task 来报告活跃任务的信息以及发送心跳。
   */
  private def startDriverHeartbeater(): Unit = {
    val intervalMs = conf.getTimeAsMs("spark.executor.heartbeatInterval", "10s")

    // Wait a random interval so the heartbeats don't end up in sync
    val initialDelay = intervalMs + (math.random * intervalMs).asInstanceOf[Int]

    val heartbeatTask = new Runnable() {
      override def run(): Unit = Utils.logUncaughtExceptions(reportHeartBeat())
    }
	//heartbeater是一个单线程线程池,scheduleAtFixedRate 是定时执行任务用的,和 schedule 类似,只是一些策略不同。
    heartbeater.scheduleAtFixedRate(heartbeatTask, initialDelay, intervalMs, TimeUnit.MILLISECONDS)
  }
  ......
}

可以看到,在Executor中会创建心跳的EndpointRef,变量名为heartbeatReceiverRef。

然后我们主要看startDriverHeartbeater()这个方法,它是关键。
我们可以看到最后部分代码

    val heartbeatTask = new Runnable() {
      override def run(): Unit = Utils.logUncaughtExceptions(reportHeartBeat())
    }
	heartbeater.scheduleAtFixedRate(heartbeatTask, initialDelay, intervalMs, TimeUnit.MILLISECONDS)

heartbeatTask是一个Runaable,即一个线程任务。scheduleAtFixedRate则是java concurrent包中用来执行定时任务的一个类,这里的意思是每隔10s跑一次heartbeatTask中的线程任务,超时时间30s。

为什么到这里还是没看到heartbeatReceiverRef呢,说好的发送心跳呢?别急,其实在heartbeatTask线程任务中又调用了另一个方法,我们到里面去一探究竟。

private[spark] class Executor(
    executorId: String,
    executorHostname: String,
    env: SparkEnv,
    userClassPath: Seq[URL] = Nil,
    isLocal: Boolean = false)
  extends Logging {
  ......
  private def reportHeartBeat(): Unit = {
    // list of (task id, accumUpdates) to send back to the driver
    val accumUpdates = new ArrayBuffer[(Long, Seq[AccumulatorV2[_, _]])]()
    val curGCTime = computeTotalGcTime()

    for (taskRunner <- runningTasks.values().asScala) {
      if (taskRunner.task != null) {
        taskRunner.task.metrics.mergeShuffleReadMetrics()
        taskRunner.task.metrics.setJvmGCTime(curGCTime - taskRunner.startGCTime)
        accumUpdates += ((taskRunner.taskId, taskRunner.task.metrics.accumulators()))
      }
    }

    val message = Heartbeat(executorId, accumUpdates.toArray, env.blockManager.blockManagerId)
    try {
	  //终于看到 heartbeatReceiverRef 的身影了
      val response = heartbeatReceiverRef.askWithRetry[HeartbeatResponse](
          message, RpcTimeout(conf, "spark.executor.heartbeatInterval", "10s"))
      if (response.reregisterBlockManager) {
        logInfo("Told to re-register on heartbeat")
        env.blockManager.reregister()
      }
      heartbeatFailures = 0
    } catch {
      case NonFatal(e) =>
        logWarning("Issue communicating with driver in heartbeater", e)
        heartbeatFailures += 1
        if (heartbeatFailures >= HEARTBEAT_MAX_FAILURES) {
          logError(s"Exit as unable to send heartbeats to driver " +
            s"more than $HEARTBEAT_MAX_FAILURES times")
          System.exit(ExecutorExitCode.HEARTBEAT_FAILURE)
        }
    }
  }
  ......
  
}

可以看到,这里heartbeatReceiverRef和我们上一节的例子,HelloworldClient类似,核心也是调用了askWithRetry()方法,这个方法是通过同步的方式发送Rpc消息。而这个方法里其他代码其实就是获取task的信息啊,或者是一些容错处理。核心就是调用askWithRetry()方法来发送消息。

看到这你就明白了吧。Executor初始化便会用一个定时任务不断发送心跳,同时当有task的时候,会获取task的信息一并发送。这就是心跳的大概内容了。

总的来说Spark心跳的代码也是比较杂的,不过这些也都是为了让设计更加高耦合,低内聚,让这些代码更加方便得复用。不过通过层层剖析,我们还是发现其实它底层就是我们之前说到的Spark RPC框架的内容!!

OK,Spark RPC三部曲完毕。如果你能看到这里那不容易呀,给自己点个赞吧!!


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posted @ 2019-01-17 20:40  zzzzMing  阅读(1511)  评论(0编辑  收藏  举报