背景

本文不打算从源码分析的角度看standalone如何实现，甚至有的模块和类在分析中都是忽略掉的。

本文目的是透过spark的standalone模式，看类似spark这种执行模式的系统，在设计和考虑与下次资源管理系统对接的时候，有什么值得参考和同通用的地方，比如说接口和类体系，比如说各个执行层次的划分：面向资源的部分 vs 面向摆放的部分；面向资源里面进程的部分 vs 线程的部分等。对这些部分谈谈体会。

执行流程

解释standalone执行原理可以抛开Driver和Client。

首先，简单说明下Master、Worker、App三种角色。

Application：带有自己需要的mem和cpu资源量，会在master里排队，最后被分发到worker上执行。app的启动是去各个worker遍历，获取可用的cpu，然后去各个worker launch executor。

Worker：每台slave起一个，默认或被设置cpu和mem数，并在内存里做加减维护资源剩余量。Worker同时负责拉起本地的executor backend，即执行进程。

Master：接受Worker、app的注册，为app执行资源分配。Master和Worker本质上都是一个带Actor的进程。

接下来分析下图中的四个步骤。

第一步，register worker是一个启动集群和搜集初始资源的过程。在standalone模式下，预先在机器上使用脚本start master和slave。在这个过程中，worker的启动cpu和内存是设置好的，起来后把自己注册给master，从而master维护worker上的资源量和worker本身host、port等的信息。master的HA抛开不谈。

第二步，master接收新app的注册。app也好，driver也好，都是通过输入一个spark url提交的，最终在master内存里排队。当master有新的app进来，或资源可用性发生变化时，会触发资源分配的逻辑：

首先，将可用的alive workers进行洗牌打乱，遍历等待的drivers，为每个driver轮询遍历alive workers，只要worker的剩余mem和cpu满足该driver，那么就向那个worker通过actor sender发送一个LaunchDriver的消息，里面会包含driver的信息。

接着，遍历所有的waiting apps，同样为每个app遍历可用的worker，为其分配cpu。默认是spread out的策略，即一个app的cpus可以分布在不同的worker上。app会添加自己的executor，然后向Worker的actor传递LaunchExecutor的消息，并传递给这个app的driver一个ExecutorAdded的消息。

第三步，launch executor是一个重点。master在资源分配的逻辑里，为app分配了落在若干worker上的executors，然后对于每一个executor，master都会通知其worker去启动。standalone模式下，每个worker通过command命令行的方式启动CoarseGrainedExecutorBackend。CoarseGrainedExecutorBackend本质上也是一个Actor，里面最重要的是有一个线程池，可以执行真正的task。所以CoarseGrainedExecutorBackend具备了launchTask，killTask等方法，其TaskRunner的run()方法，调用的就是ShuffleMapTask或ResultTask的run()逻辑。

第四步，app自己来launch task。上面三步都是集群资源的准备过程，在这个过程里，app得到了属于自己的资源，包括cpu、内存、起起来的进程及其分布。在我看来，前三个过程是面向资源的调度过程，接在mesos、yarn上也可以，而第四个过程则是面向摆放的。App内的TaskScheduler和SchedulerBackend是我们熟悉的与task切分、task分配、task管理相关的内容。在之前spark任务调度的文章里也啰啰嗦嗦讲了一些。

模型分层

spark在这一块的设计是优秀的。图中，app内的SchedulerBackend是可以针对不同资源管理系统实现的，包括没有画出来的ExecutorBackend。这俩兄弟是典型的面向资源的层次上的抽象。另一方面，app内的TaskScheduler是与Task的分配和执行、管理相关的，这部分与下层面向资源的部分是隔离开的，所谓是面向摆放的。

换句话说，SchedulerBackend在1，2，3步之后，已经从集群里，获得了本身app的executors资源。通过它，TaskScheduler可以根据自己的策略，把Task与Executor对应起来，启动起来，管理起来。原本，TaskScheduler是个逻辑上的任务调度者，加上SchedulerBackend之后，其具备了操纵实际物理资源的能力，当然主要指的就是task locality与task在进程上的start和kill。

我对standalone的感受是，spark的资源索取和执行，其实是偏向于一个在线系统的。spark要跑一个app之前，也是先申请好资源量的，且资源都保证的情况下，app会一下被分配到所有资源，并得到了使用这些资源的能力。无论是mesos上还是yarn上，实现上无非主要是SchedulerBackend和Executor相关类的区别，上层逻辑上的任务调度，即TaskScheduler是不变的。

今天，我对于standalone的重看和理解，最受益的就是在线系统与资源管理衔接上的分层理解。其实资源管理系统很容易从双层，三层，划分到逻辑上四、五层。至少，我看spark在这件事情上的设计还是很清晰，有借鉴意义的。甚至standalone这套东西，也是可以单独拎出来支持其他系统的。

全文完 :)