Spark源码分析之二：Job的调度模型与运行反馈

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 在《Spark源码分析之Job提交运行总流程概述》一文中，我们提到了，Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交，可以分为三个阶段：

        1、Job的调度模型与运行反馈；

        2、Stage划分；

        3、Stage提交：对应TaskSet的生成。

        今天，我们就结合源码来分析下第一个小阶段：Job的调度模型与运行反馈。

        首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中，等待调度执行。入口方法为DAGScheduler的runJon()方法。代码如下：

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1. /** 
2.    * Run an action job on the given RDD and pass all the results to the resultHandler function as 
3.    * they arrive. 
4.    * 
5.    * @param rdd target RDD to run tasks on 
6.    * @param func a function to run on each partition of the RDD 
7.    * @param partitions set of partitions to run on; some jobs may not want to compute on all 
8.    *   partitions of the target RDD, e.g. for operations like first() 
9.    * @param callSite where in the user program this job was called 
10.    * @param resultHandler callback to pass each result to 
11.    * @param properties scheduler properties to attach to this job, e.g. fair scheduler pool name 
12.    * 
13.    * @throws Exception when the job fails 
14.    */  
15.   def runJob[T, U](  
16.       rdd: RDD[T],  
17.       func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,  
18.       partitions: Seq[Int],  
19.       callSite: CallSite,  
20.       resultHandler: (Int, U) => Unit,  
21.       properties: Properties): Unit = {  
22.         
23.     // 开始时间  
24.     val start = System.nanoTime  
25.       
26.     // 调用submitJob()方法，提交Job，返回JobWaiter  
27.     // rdd为最后一个rdd，即target RDD to run tasks on  
28.     // func为该rdd上每个分区需要执行的函数，a function to run on each partition of the RDD  
29.     // partitions为该rdd上需要执行操作的分区集合，set of partitions to run on  
30.     // callSite为用户程序job被调用的地方，where in the user program this job was called  
31.     val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties)  
32.       
33.     // JobWaiter调用awaitResult()方法等待结果  
34.     waiter.awaitResult() match {  
35.       case JobSucceeded => // Job运行成功  
36.         logInfo("Job %d finished: %s, took %f s".format  
37.           (waiter.jobId, callSite.shortForm, (System.nanoTime - start) / 1e9))  
38.       case JobFailed(exception: Exception) =>// Job运行失败  
39.         logInfo("Job %d failed: %s, took %f s".format  
40.           (waiter.jobId, callSite.shortForm, (System.nanoTime - start) / 1e9))  
41.         // SPARK-8644: Include user stack trace in exceptions coming from DAGScheduler.  
42.         val callerStackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace.tail  
43.         exception.setStackTrace(exception.getStackTrace ++ callerStackTrace)  
44.         throw exception  
45.     }  
46.   }  

        runJob()方法就做了三件事：

        首先，获取开始时间，方便最后计算Job执行时间；

        其次，调用submitJob()方法，提交Job，返回JobWaiter类型的对象waiter；

        最后，waiter调用JobWaiter的awaitResult()方法等待Job运行结果，这个运行结果就俩：JobSucceeded代表成功，JobFailed代表失败。

        awaitResult()方法通过轮询标志位_jobFinished，如果为false，则调用this.wait()继续等待，否则说明Job运行完成，返回JobResult，其代码如下：

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1. def awaitResult(): JobResult = synchronized {  
2.       
3.     // 循环，如果标志位_jobFinished为false，则一直循环，否则退出，返回JobResult  
4.     while (!_jobFinished) {  
5.       this.wait()  
6.     }  
7.     return jobResult  
8.   }  

        而这个标志位_jobFinished是在Task运行完成后，如果已完成Task数目等于总Task数目时，或者整个Job运行失败时设置的，随着标志位的设置，Job运行结果jobResult也同步进行设置，代码如下：

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1. // 任务运行完成  
2.   override def taskSucceeded(index: Int, result: Any): Unit = synchronized {  
3.     if (_jobFinished) {  
4.       throw new UnsupportedOperationException("taskSucceeded() called on a finished JobWaiter")  
5.     }  
6.     resultHandler(index, result.asInstanceOf[T])  
7.     finishedTasks += 1  
8.     // 已完成Task数目是否等于总Task数目  
9.     if (finishedTasks == totalTasks) {  
10.       // 设置标志位_jobFinished为ture  
11.       _jobFinished = true  
12.       // 作业运行结果为成功  
13.       jobResult = JobSucceeded  
14.       this.notifyAll()  
15.     }  
16.   }  
17.   
18.   // 作业失败  
19.   override def jobFailed(exception: Exception): Unit = synchronized {  
20.     // 设置标志位_jobFinished为ture  
21.     _jobFinished = true  
22.     // 作业运行结果为失败  
23.     jobResult = JobFailed(exception)  
24.     this.notifyAll()  
25.   }  

        接下来，看看submitJob()方法，代码定义如下：

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1. /** 
2.    * Submit an action job to the scheduler. 
3.    * 
4.    * @param rdd target RDD to run tasks on 
5.    * @param func a function to run on each partition of the RDD 
6.    * @param partitions set of partitions to run on; some jobs may not want to compute on all 
7.    *   partitions of the target RDD, e.g. for operations like first() 
8.    * @param callSite where in the user program this job was called 
9.    * @param resultHandler callback to pass each result to 
10.    * @param properties scheduler properties to attach to this job, e.g. fair scheduler pool name 
11.    * 
12.    * @return a JobWaiter object that can be used to block until the job finishes executing 
13.    *         or can be used to cancel the job. 
14.    * 
15.    * @throws IllegalArgumentException when partitions ids are illegal 
16.    */  
17.   def submitJob[T, U](  
18.       rdd: RDD[T],  
19.       func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,  
20.       partitions: Seq[Int],  
21.       callSite: CallSite,  
22.       resultHandler: (Int, U) => Unit,  
23.       properties: Properties): JobWaiter[U] = {  
24.       
25.     // Check to make sure we are not launching a task on a partition that does not exist.  
26.     // 检测rdd分区以确保我们不会在一个不存在的partition上launch一个task  
27.     val maxPartitions = rdd.partitions.length  
28.     partitions.find(p => p >= maxPartitions || p < 0).foreach { p =>  
29.       throw new IllegalArgumentException(  
30.         "Attempting to access a non-existent partition: " + p + ". " +  
31.           "Total number of partitions: " + maxPartitions)  
32.     }  
33.   
34.     // 为Job生成一个jobId，jobId为AtomicInteger类型，getAndIncrement()确保了原子操作性，每次生成后都自增  
35.     val jobId = nextJobId.getAndIncrement()  
36.       
37.     // 如果partitions大小为0，即没有需要执行任务的分区，快速返回  
38.     if (partitions.size == 0) {  
39.       // Return immediately if the job is running 0 tasks  
40.       return new JobWaiter[U](this, jobId, 0, resultHandler)  
41.     }  
42.   
43.     assert(partitions.size > 0)  
44.       
45.     // func转化下，否则JobSubmitted无法接受这个func参数，T转变为_  
46.     val func2 = func.asInstanceOf[(TaskContext, Iterator[_]) => _]  
47.       
48.     // 创建一个JobWaiter对象  
49.     val waiter = new JobWaiter(this, jobId, partitions.size, resultHandler)  
50.       
51.     // eventProcessLoop加入一个JobSubmitted事件到事件队列中  
52.     eventProcessLoop.post(JobSubmitted(  
53.       jobId, rdd, func2, partitions.toArray, callSite, waiter,  
54.       SerializationUtils.clone(properties)))  
55.       
56.     // 返回JobWaiter  
57.     waiter  
58.   }  

        submitJob()方法一共做了5件事情：

        第一，数据检测，检测rdd分区以确保我们不会在一个不存在的partition上launch一个task，并且，如果partitions大小为0，即没有需要执行任务的分区，快速返回；

        第二，为Job生成一个jobId，该jobId为AtomicInteger类型，getAndIncrement()确保了原子操作性，每次生成后都自增；

        第三，将func转化下，否则JobSubmitted无法接受这个func参数，T转变为_；

        第四，创建一个JobWaiter对象waiter，该对象会在方法结束时返回给上层方法，以用来监测Job运行结果；

        第五，将一个JobSubmitted事件加入到事件队列eventProcessLoop中，等待工作线程轮询调度（速度很快）。

        这里，我们有必要研究下事件队列eventProcessLoop，eventProcessLoop为DAGSchedulerEventProcessLoop类型的，在DAGScheduler初始化时被定义并赋值，代码如下：

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1. // 创建DAGSchedulerEventProcessLoop类型的成员变量eventProcessLoop  
2.   private[scheduler] val eventProcessLoop = new DAGSchedulerEventProcessLoop(this)  

        DAGSchedulerEventProcessLoop继承自EventLoop，我们先来看看这个EventLoop的定义。

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1. /** 
2.  * An event loop to receive events from the caller and process all events in the event thread. It 
3.  * will start an exclusive event thread to process all events. 
4.  * EventLoop用来接收来自调用者的事件并在event thread中除了所有的事件。它将开启一个专门的事件处理线程处理所有的事件。 
5.  * 
6.  * Note: The event queue will grow indefinitely. So subclasses should make sure `onReceive` can 
7.  * handle events in time to avoid the potential OOM. 
8.  */  
9. private[spark] abstract class EventLoop[E](name: String) extends Logging {  
10.     
11.   // LinkedBlockingDeque类型的事件队列，队列元素为E类型  
12.   private val eventQueue: BlockingQueue[E] = new LinkedBlockingDeque[E]()  
13.   
14.   // 标志位  
15.   private val stopped = new AtomicBoolean(false)  
16.   
17.   // 事件处理线程  
18.   private val eventThread = new Thread(name) {  
19.     // 设置为后台线程  
20.     setDaemon(true)  
21.   
22.     override def run(): Unit = {  
23.       try {  
24.         // 如果标志位stopped没有被设置为true，一直循环  
25.         while (!stopped.get) {  
26.           // 从事件队列中take一条事件  
27.           val event = eventQueue.take()  
28.           try {  
29.             // 调用onReceive()方法进行处理  
30.             onReceive(event)  
31.           } catch {  
32.             case NonFatal(e) => {  
33.               try {  
34.                 onError(e)  
35.               } catch {  
36.                 case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)  
37.               }  
38.             }  
39.           }  
40.         }  
41.       } catch {  
42.         case ie: InterruptedException => // exit even if eventQueue is not empty  
43.         case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)  
44.       }  
45.     }  
46.   
47.   }  
48.   
49.   def start(): Unit = {  
50.     if (stopped.get) {  
51.       throw new IllegalStateException(name + " has already been stopped")  
52.     }  
53.     // Call onStart before starting the event thread to make sure it happens before onReceive  
54.     onStart()  
55.     eventThread.start()  
56.   }  
57.   
58.   def stop(): Unit = {  
59.     if (stopped.compareAndSet(false, true)) {  
60.       eventThread.interrupt()  
61.       var onStopCalled = false  
62.       try {  
63.         eventThread.join()  
64.         // Call onStop after the event thread exits to make sure onReceive happens before onStop  
65.         onStopCalled = true  
66.         onStop()  
67.       } catch {  
68.         case ie: InterruptedException =>  
69.           Thread.currentThread().interrupt()  
70.           if (!onStopCalled) {  
71.             // ie is thrown from `eventThread.join()`. Otherwise, we should not call `onStop` since  
72.             // it‘s already called.  
73.             onStop()  
74.           }  
75.       }  
76.     } else {  
77.       // Keep quiet to allow calling `stop` multiple times.  
78.     }  
79.   }  
80.   
81.   /** 
82.    * Put the event into the event queue. The event thread will process it later. 
83.    * 将事件加入到时间队列。事件线程过会会处理它。 
84.    */  
85.   def post(event: E): Unit = {  
86.     // 将事件加入到待处理队列  
87.     eventQueue.put(event)  
88.   }  
89.   
90.   /** 
91.    * Return if the event thread has already been started but not yet stopped. 
92.    */  
93.   def isActive: Boolean = eventThread.isAlive  
94.   
95.   /** 
96.    * Invoked when `start()` is called but before the event thread starts. 
97.    */  
98.   protected def onStart(): Unit = {}  
99.   
100.   /** 
101.    * Invoked when `stop()` is called and the event thread exits. 
102.    */  
103.   protected def onStop(): Unit = {}  
104.   
105.   /** 
106.    * Invoked in the event thread when polling events from the event queue. 
107.    * 
108.    * Note: Should avoid calling blocking actions in `onReceive`, or the event thread will be blocked 
109.    * and cannot process events in time. If you want to call some blocking actions, run them in 
110.    * another thread. 
111.    */  
112.   protected def onReceive(event: E): Unit  
113.   
114.   /** 
115.    * Invoked if `onReceive` throws any non fatal error. Any non fatal error thrown from `onError` 
116.    * will be ignored. 
117.    */  
118.   protected def onError(e: Throwable): Unit  
119.   
120. }  

        我们可以看到，EventLoop实际上就是一个任务队列及其对该队列一系列操作的封装。在它内部，首先定义了一个LinkedBlockingDeque类型的事件队列，队列元素为E类型，其中DAGSchedulerEventProcessLoop存储的则是DAGSchedulerEvent类型的事件，代码如下：

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1. // LinkedBlockingDeque类型的事件队列，队列元素为E类型  
2.   private val eventQueue: BlockingQueue[E] = new LinkedBlockingDeque[E]()  

        并提供了一个后台线程，专门对事件队列里的事件进行监控，并调用onReceive()方法进行处理，代码如下：

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1. // 事件处理线程  
2.   private val eventThread = new Thread(name) {  
3.     // 设置为后台线程  
4.     setDaemon(true)  
5.   
6.     override def run(): Unit = {  
7.       try {  
8.         // 如果标志位stopped没有被设置为true，一直循环  
9.         while (!stopped.get) {  
10.           // 从事件队列中take一条事件  
11.           val event = eventQueue.take()  
12.           try {  
13.             // 调用onReceive()方法进行处理  
14.             onReceive(event)  
15.           } catch {  
16.             case NonFatal(e) => {  
17.               try {  
18.                 onError(e)  
19.               } catch {  
20.                 case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)  
21.               }  
22.             }  
23.           }  
24.         }  
25.       } catch {  
26.         case ie: InterruptedException => // exit even if eventQueue is not empty  
27.         case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)  
28.       }  
29.     }  
30.   
31.   }  

        那么如何向队列中添加事件呢？调用其post()方法，传入事件即可。如下：

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1. /** 
2.    * Put the event into the event queue. The event thread will process it later. 
3.    * 将事件加入到时间队列。事件线程过会会处理它。 
4.    */  
5.   def post(event: E): Unit = {  
6.     // 将事件加入到待处理队列  
7.     eventQueue.put(event)  
8.   }  

        言归正传，上面提到，submitJob()方法利用eventProcessLoop的post()方法加入一个JobSubmitted事件到事件队列中，那么DAGSchedulerEventProcessLoop对于JobSubmitted事件是如何处理的呢？我们看它的onReceive()方法，源码如下：

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1. /** 
2.    * The main event loop of the DAG scheduler. 
3.    * DAGScheduler中事件主循环 
4.    */  
5.   override def onReceive(event: DAGSchedulerEvent): Unit = {  
6.     val timerContext = timer.time()  
7.     try {  
8.       // 调用doOnReceive()方法，将DAGSchedulerEvent类型的event传递进去  
9.       doOnReceive(event)  
10.     } finally {  
11.       timerContext.stop()  
12.     }  
13.   }  

        继续看doOnReceive()方法，代码如下：

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1. // 事件处理调度函数  
2.   private def doOnReceive(event: DAGSchedulerEvent): Unit = event match {  
3.       
4.     // 如果是JobSubmitted事件，调用dagScheduler.handleJobSubmitted()方法处理  
5.     case JobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, callSite, listener, properties) =>  
6.       dagScheduler.handleJobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, callSite, listener, properties)  
7.   
8.     // 如果是MapStageSubmitted事件，调用dagScheduler.handleMapStageSubmitted()方法处理  
9.     case MapStageSubmitted(jobId, dependency, callSite, listener, properties) =>  
10.       dagScheduler.handleMapStageSubmitted(jobId, dependency, callSite, listener, properties)  
11.   
12.     case StageCancelled(stageId) =>  
13.       dagScheduler.handleStageCancellation(stageId)  
14.   
15.     case JobCancelled(jobId) =>  
16.       dagScheduler.handleJobCancellation(jobId)  
17.   
18.     case JobGroupCancelled(groupId) =>  
19.       dagScheduler.handleJobGroupCancelled(groupId)  
20.   
21.     case AllJobsCancelled =>  
22.       dagScheduler.doCancelAllJobs()  
23.   
24.     case ExecutorAdded(execId, host) =>  
25.       dagScheduler.handleExecutorAdded(execId, host)  
26.   
27.     case ExecutorLost(execId) =>  
28.       dagScheduler.handleExecutorLost(execId, fetchFailed = false)  
29.   
30.     case BeginEvent(task, taskInfo) =>  
31.       dagScheduler.handleBeginEvent(task, taskInfo)  
32.   
33.     case GettingResultEvent(taskInfo) =>  
34.       dagScheduler.handleGetTaskResult(taskInfo)  
35.   
36.     case completion @ CompletionEvent(task, reason, _, _, taskInfo, taskMetrics) =>  
37.       dagScheduler.handleTaskCompletion(completion)  
38.   
39.     case TaskSetFailed(taskSet, reason, exception) =>  
40.       dagScheduler.handleTaskSetFailed(taskSet, reason, exception)  
41.   
42.     case ResubmitFailedStages =>  
43.       dagScheduler.resubmitFailedStages()  
44.   }  

        对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。

        好了，到这里，第一阶段Job的调度模型与运行反馈大体已经分析完了，至于后面的第二、第三阶段，留待后续博文继续分析吧~

博客原地址：http://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/50667966

Spark源码分析之二：Job的调度模型与运行反馈

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