Spark源码分析之二：Job的调度模型与运行反馈

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：

[java] view plain copy

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. // 开始时间
23. val start = System.nanoTime
24. // 调用submitJob()方法，提交Job，返回JobWaiter
25. // rdd为最后一个rdd，即target RDD to run tasks on
26. // 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
27. // partitions为该rdd上需要执行操作的分区集合，set of partitions to run on
28. // callSite为用户程序job被调用的地方，where in the user program this job was called
29. val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties)
30. // JobWaiter调用awaitResult()方法等待结果
31. waiter.awaitResult() match {
32. case JobSucceeded => // Job运行成功
33. logInfo("Job %d finished: %s, took %f s".format
34. (waiter.jobId, callSite.shortForm, (System.nanoTime - start) / 1e9))
35. case JobFailed(exception: Exception) =>// Job运行失败
36. logInfo("Job %d failed: %s, took %f s".format
37. (waiter.jobId, callSite.shortForm, (System.nanoTime - start) / 1e9))
38. // SPARK-8644: Include user stack trace in exceptions coming from DAGScheduler.
39. val callerStackTrace = Thread.currentThread().getStackTrace.tail
40. exception.setStackTrace(exception.getStackTrace ++ callerStackTrace)
41. throw exception
42. }
43. }

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

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：

[java] view plain copy

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. // 作业失败
18. override def jobFailed(exception: Exception): Unit = synchronized {
19. // 设置标志位_jobFinished为ture
20. _jobFinished = true
21. // 作业运行结果为失败
22. jobResult = JobFailed(exception)
23. this.notifyAll()
24. }

接下来，看看submitJob()方法，代码定义如下：

[java] view plain copy

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. // Check to make sure we are not launching a task on a partition that does not exist.
25. // 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
26. val maxPartitions = rdd.partitions.length
27. partitions.find(p => p >= maxPartitions || p < 0).foreach { p =>
28. throw new IllegalArgumentException(
29. "Attempting to access a non-existent partition: " + p + ". " +
30. "Total number of partitions: " + maxPartitions)
31. }
32. // 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
33. val jobId = nextJobId.getAndIncrement()
34. // 如果partitions大小为0，即没有需要执行任务的分区，快速返回
35. if (partitions.size == 0) {
36. // Return immediately if the job is running 0 tasks
37. return new JobWaiter[U](this, jobId, 0, resultHandler)
38. }
39. assert(partitions.size > 0)
40. // func转化下，否则JobSubmitted无法接受这个func参数，T转变为_
41. val func2 = func.asInstanceOf[(TaskContext, Iterator[_]) => _]
42. // 创建一个JobWaiter对象
43. val waiter = new JobWaiter(this, jobId, partitions.size, resultHandler)
44. // eventProcessLoop加入一个JobSubmitted事件到事件队列中
45. eventProcessLoop.post(JobSubmitted(
46. jobId, rdd, func2, partitions.toArray, callSite, waiter,
47. SerializationUtils.clone(properties)))
48. // 返回JobWaiter
49. waiter
50. }

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：

[java] view plain copy

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。

[java] view plain copy

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

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：

[java] view plain copy

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：

[java] view plain copy

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

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：

[java] view plain copy

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：

[java] view plain copy

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：

[java] view plain copy

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

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