【Spark2.0源码学习】-5.Worker启动

Worker作为Endpoint的具体实例，下面我们介绍一下Worker启动以及OnStart指令后的额外工作

一、脚本概览

下面是一个举例：

/opt/jdk1.7.0_79/bin/java
-cp /opt/spark-2.1.0/conf/:/opt/spark-2.1.0/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/
-Xmx1g
-XX:MaxPermSize=256m
org.apache.spark.deploy.worker.Worker
--webui-port 8081
spark://zqh:7077

二、启动流程

Worker的启动流程如下：

• SparkConf：加载key以spark.开头的系统属性（Utils.getSystemProperties）
• WorkerArguments：
• • 解析Master启动的参数（--ip -i --host -h --port -p --cores -c --memory -m --work-dir --webui-port  --properties-file）
  • 将--properties-file（没有配置默认为conf/spark-defaults.conf）中spark.开头的配置存入SparkConf
  • 在没有配置情况下，cores默认为服务器CPU核数
  • 在没有配置情况下，memory默认为服务器内存减1G，如果低于1G取1G
  • webUiPort默认为8081
• NettyRpcEnv中的内部处理遵循RpcEndpoint统一处理，这里不再赘述
• 最终守护进程会一直存在等待结束信awaitTermination

三、OnStart监听事件

Worker的启动完成后异步执行工作如下：

• 【dispatcher-event-loop】线程扫描到OnStart指令后会启动相关WorkerWebUI(默认端口8081）
• Worker向Master发起一次RegisterWorker指令
• 另起【master-forward-message-thread】线程定期执行ReregisterWithMaster任务，如果注册成功（RegisteredWorker）则跳过，否则再次向Master发起RegisterWorker指令，直到超过最大次数报错（默认16次）
• Master如果可以注册，则维护对应的WorkerInfo对象并持久化，完成后向Worker发起一条RegisteredWorker指令，如果Master为standby状态，则向Worker发起一条MasterInStandby指令
• Worker接受RegisteredWorker后，提交【master-forward-message-thread】线程定期执行SendHeartbeat任务，，完成后向Worker发起一条WorkerLatestState指令
• Worker发心跳检测，会触发更新Master对应WorkerInfo对象，如果Master检测到异常，则发起ReconnectWorker指令至Worker，Worker则再次执行ReregisterWithMaster工作

四、RpcMessage处理(receiveAndReply)

五、OneWayMessage处理(receive)