Spark技术内幕：Client，Master和Worker 通信源码解析

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603

Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式：

  1. Standlone
  2. Mesos
  3. YARN
  4. EC2
  5. Local

在向集群提交计算任务后，系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交，有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算。具体阐述可以阅读《Spark：大数据的电花火石！ 》。

那么Standalone模式下，Client，Master和Worker是如何进行通信，注册并开启服务的呢？


1. node之间的RPC - akka

模块间通信有很多成熟的实现，现在很多成熟的Framework已经早已经让我们摆脱原始的Socket编程了。简单归类，可以归纳为基于消息的传递和基于资源共享的同步机制。

基于消息的传递的机制应用比较广泛的有Message Queue。Message Queue, 是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。其中较为成熟的MQ产品有IBM WEBSPHERE MQ和RabbitMQ（AMQP的开源实现，现在由Pivotal维护）。

还有不得不提的是ZeroMQ，一个致力于进入Linux内核的基于Socket的编程框架。官方的说法： “ZeroMQ是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，它使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。

Spark在很多模块之间的通信选择是Scala原生支持的akka，一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。akka有以下5个特性：

  1. 易于构建并行和分布式应用 （Simple Concurrency & Distribution）:  Akka在设计时采用了异步通讯和分布式架构，并对上层进行抽象，如Actors、Futures ，STM等。
  2. 可靠性（Resilient by Design）: 系统具备自愈能力，在本地/远程都有监护。
  3. 高性能（High Performance）：在单机中每秒可发送50,000,000个消息。内存占用小，1GB内存中可保存2,500,000个actors。
  4. 弹性，无中心（Elastic — Decentralized）：自适应的负责均衡，路由，分区，配置
  5. 可扩展（Extensible）：可以使用Akka 扩展包进行扩展。

在Spark中的Client，Master和Worker实际上都是一个actor，拿Client来说：

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. import akka.actor._  
  2. import akka.pattern.ask  
  3. import akka.remote.{AssociationErrorEvent, DisassociatedEvent, RemotingLifecycleEvent}  
  4.   
  5. private class ClientActor(driverArgs: ClientArguments, conf: SparkConf) extends Actor with Logging {  
  6.   var masterActor: ActorSelection = _  
  7.   val timeout = AkkaUtils.askTimeout(conf)  
  8.   
  9.   override def preStart() = {  
  10.     masterActor = context.actorSelection(Master.toAkkaUrl(driverArgs.master))  
  11.   
  12.     context.system.eventStream.subscribe(self, classOf[RemotingLifecycleEvent])  
  13.   
  14.     println(s"Sending ${driverArgs.cmd} command to ${driverArgs.master}")  
  15.   
  16.     driverArgs.cmd match {  
  17.       case "launch" =>  
  18.         ...  
  19.         masterActor ! RequestSubmitDriver(driverDescription)  
  20.   
  21.       case "kill" =>  
  22.         val driverId = driverArgs.driverId  
  23.         val killFuture = masterActor ! RequestKillDriver(driverId)  
  24.     }  
  25.   }  
  26.   
  27.   override def receive = {  
  28.   
  29.     case SubmitDriverResponse(success, driverId, message) =>  
  30.       println(message)  
  31.       if (success) pollAndReportStatus(driverId.get) else System.exit(-1)  
  32.   
  33.     case KillDriverResponse(driverId, success, message) =>  
  34.       println(message)  
  35.       if (success) pollAndReportStatus(driverId) else System.exit(-1)  
  36.   
  37.     case DisassociatedEvent(_, remoteAddress, _) =>  
  38.       println(s"Error connecting to master ${driverArgs.master} ($remoteAddress), exiting.")  
  39.       System.exit(-1)  
  40.   
  41.     case AssociationErrorEvent(cause, _, remoteAddress, _) =>  
  42.       println(s"Error connecting to master ${driverArgs.master} ($remoteAddress), exiting.")  
  43.       println(s"Cause was: $cause")  
  44.       System.exit(-1)  
  45.   }  
  46. }  
  47.   
  48. /** 
  49.  * Executable utility for starting and terminating drivers inside of a standalone cluster. 
  50.  */  
  51. object Client {  
  52.   def main(args: Array[String]) {  
  53.     println("WARNING: This client is deprecated and will be removed in a future version of Spark.")  
  54.     println("Use ./bin/spark-submit with \"--master spark://host:port\"")  
  55.   
  56.     val conf = new SparkConf()  
  57.     val driverArgs = new ClientArguments(args)  
  58.   
  59.     if (!driverArgs.logLevel.isGreaterOrEqual(Level.WARN)) {  
  60.       conf.set("spark.akka.logLifecycleEvents", "true")  
  61.     }  
  62.     conf.set("spark.akka.askTimeout", "10")  
  63.     conf.set("akka.loglevel", driverArgs.logLevel.toString.replace("WARN", "WARNING"))  
  64.     Logger.getRootLogger.setLevel(driverArgs.logLevel)  
  65.   
  66.     // TODO: See if we can initialize akka so return messages are sent back using the same TCP  
  67.     //       flow. Else, this (sadly) requires the DriverClient be routable from the Master.  
  68.     val (actorSystem, _) = AkkaUtils.createActorSystem(  
  69.       "driverClient", Utils.localHostName(), 0, conf, new SecurityManager(conf))  
  70.   
  71.     actorSystem.actorOf(Props(classOf[ClientActor], driverArgs, conf))  
  72.   
  73.     actorSystem.awaitTermination()  
  74.   }  
  75. }  

其中第19行的含义就是向Master提交Driver的请求，

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. masterActor ! RequestSubmitDriver(driverDescription)  

而Master将在receive里处理这个请求。当然了27行到44行的是处理Client Actor收到的消息。

可以看出，通过akka，可以非常简单高效的处理模块间的通信，这可以说是Spark RPC的一大特色。


2. Client，Master和Workerq启动通信详解

源码位置：spark-1.0.0\core\src\main\scala\org\apache\spark\deploy。主要涉及的类：Client.scala, Master.scala和Worker.scala。这三大模块之间的通信框架如下图。

Standalone模式下存在的角色：

  1. Client：负责提交作业到Master。

  2. Master：接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。

  3. Worker：负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，比如启动Driver和Executor。

实际上，Master和Worker要处理的消息要比这多得多，本图只是反映了集群启动和向集群提交运算时候的主要消息处理。

接下来将分别走读这三大角色的源码。


2.1 Client源码解析

Client启动：

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  1. object Client {  
  2.   def main(args: Array[String]) {  
  3.     println("WARNING: This client is deprecated and will be removed in a future version of Spark.")  
  4.     println("Use ./bin/spark-submit with \"--master spark://host:port\"")  
  5.   
  6.     val conf = new SparkConf()  
  7.     val driverArgs = new ClientArguments(args)  
  8.   
  9.     if (!driverArgs.logLevel.isGreaterOrEqual(Level.WARN)) {  
  10.       conf.set("spark.akka.logLifecycleEvents", "true")  
  11.     }  
  12.     conf.set("spark.akka.askTimeout", "10")  
  13.     conf.set("akka.loglevel", driverArgs.logLevel.toString.replace("WARN", "WARNING"))  
  14.     Logger.getRootLogger.setLevel(driverArgs.logLevel)  
  15.   
  16.     // TODO: See if we can initialize akka so return messages are sent back using the same TCP  
  17.     //       flow. Else, this (sadly) requires the DriverClient be routable from the Master.  
  18.     val (actorSystem, _) = AkkaUtils.createActorSystem(  
  19.       "driverClient", Utils.localHostName(), 0, conf, new SecurityManager(conf))  
  20.     // 使用ClientActor初始化actorSystem  
  21.     actorSystem.actorOf(Props(classOf[ClientActor], driverArgs, conf))  
  22.     //启动并等待actorSystem的结束  
  23.     actorSystem.awaitTermination()  
  24.   }  
  25. }  

从行21可以看出，核心实现是由ClientActor实现的。Client的Actor是akka.Actor的一个扩展。对于Actor，从它对recevie的override就可以看出它需要处理的消息。

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  1. override def receive = {  
  2.   
  3.   case SubmitDriverResponse(success, driverId, message) =>  
  4.     println(message)  
  5.     if (success) pollAndReportStatus(driverId.get) else System.exit(-1)  
  6.   
  7.   case KillDriverResponse(driverId, success, message) =>  
  8.     println(message)  
  9.     if (success) pollAndReportStatus(driverId) else System.exit(-1)  
  10.   
  11.   case DisassociatedEvent(_, remoteAddress, _) =>  
  12.     println(s"Error connecting to master ${driverArgs.master} ($remoteAddress), exiting.")  
  13.     System.exit(-1)  
  14.   
  15.   case AssociationErrorEvent(cause, _, remoteAddress, _) =>  
  16.     println(s"Error connecting to master ${driverArgs.master} ($remoteAddress), exiting.")  
  17.     println(s"Cause was: $cause")  
  18.     System.exit(-1)  
  19. }  


2.2 Master的源码分析

源码分析详见注释。

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  1. override def receive = {  
  2.    case ElectedLeader => {  
  3.      // 被选为Master，首先判断是否该Master原来为active，如果是那么进行Recovery。  
  4.    }  
  5.    case CompleteRecovery => completeRecovery() // 删除没有响应的worker和app，并且将所有没有worker的Driver分配worker  
  6.    case RevokedLeadership => {  
  7.      // Master将关闭。  
  8.    }  
  9.    case RegisterWorker(id, workerHost, workerPort, cores, memory, workerUiPort, publicAddress) =>  
  10.    {        
  11.      // 如果该Master不是active，不做任何操作，返回  
  12.      // 如果注册过该worker id，向sender返回错误  
  13.      sender ! RegisterWorkerFailed("Duplicate worker ID")  
  14.      // 注册worker，如果worker注册成功则返回成功的消息并且进行调度  
  15.      sender ! RegisteredWorker(masterUrl, masterWebUiUrl)  
  16.      schedule()  
  17.      // 如果worker注册失败，发送消息到sender  
  18.      sender ! RegisterWorkerFailed("Attempted to re-register worker at same address: " + workerAddress)  
  19.    }  
  20.    case RequestSubmitDriver(description) => {  
  21.        // 如果master不是active，返回错误  
  22.        sender ! SubmitDriverResponse(false, None, msg)  
  23.        // 否则创建driver，返回成功的消息  
  24.        sender ! SubmitDriverResponse(true, Some(driver.id), s"Driver successfully submitted as ${driver.id}")  
  25.      }  
  26.    }  
  27.    case RequestKillDriver(driverId) => {  
  28.      if (state != RecoveryState.ALIVE) {  
  29.        // 如果master不是active，返回错误  
  30.        val msg = s"Can only kill drivers in ALIVE state. Current state: $state."  
  31.        sender ! KillDriverResponse(driverId, success = false, msg)  
  32.      } else {  
  33.        logInfo("Asked to kill driver " + driverId)  
  34.        val driver = drivers.find(_.id == driverId)  
  35.        driver match {  
  36.          case Some(d) =>  
  37.              //如果driver仍然在等待队列，从等待队列删除并且更新driver状态为KILLED  
  38.            } else {  
  39.              // 通知worker kill driver id的driver。结果会由workder发消息给master ! DriverStateChanged  
  40.              d.worker.foreach { w => w.actor ! KillDriver(driverId) }  
  41.            }  
  42.            // 注意，此时driver不一定被kill，master只是通知了worker去kill driver。  
  43.            sender ! KillDriverResponse(driverId, success = true, msg)  
  44.          case None =>  
  45.            // driver已经被kill，直接返回结果  
  46.            sender ! KillDriverResponse(driverId, success = false, msg)  
  47.        }  
  48.      }  
  49.    }  
  50.    case RequestDriverStatus(driverId) => {  
  51.      // 查找请求的driver，如果找到则返回driver的状态  
  52.      (drivers ++ completedDrivers).find(_.id == driverId) match {  
  53.        case Some(driver) =>  
  54.          sender ! DriverStatusResponse(found = true, Some(driver.state),  
  55.            driver.worker.map(_.id), driver.worker.map(_.hostPort), driver.exception)  
  56.        case None =>  
  57.          sender ! DriverStatusResponse(found = false, None, None, None, None)  
  58.      }  
  59.    }  
  60.    case RegisterApplication(description) => {  
  61.        //如果是standby，那么忽略这个消息  
  62.        //否则注册application；返回结果并且开始调度  
  63.    }  
  64.    case ExecutorStateChanged(appId, execId, state, message, exitStatus) => {  
  65.      // 通过idToApp获得app，然后通过app获得executors，从而通过execId获得executor  
  66.      val execOption = idToApp.get(appId).flatMap(app => app.executors.get(execId))  
  67.      execOption match {  
  68.        case Some(exec) => {  
  69.          exec.state = state  
  70.          exec.application.driver ! ExecutorUpdated(execId, state, message, exitStatus)  
  71.          if (ExecutorState.isFinished(state)) {  
  72.            val appInfo = idToApp(appId)  
  73.            // Remove this executor from the worker and app  
  74.            logInfo("Removing executor " + exec.fullId + " because it is " + state)  
  75.            appInfo.removeExecutor(exec)  
  76.            exec.worker.removeExecutor(exec)  
  77.           }  
  78.      ｝  
  79.    }  
  80.    case DriverStateChanged(driverId, state, exception) => {  
  81.      //  如果Driver的state为ERROR | FINISHED | KILLED | FAILED， 删除它。  
  82.    }  
  83.    case Heartbeat(workerId) => {  
  84.      // 更新worker的时间戳 workerInfo.lastHeartbeat = System.currentTimeMillis()  
  85.    }  
  86.    case MasterChangeAcknowledged(appId) => {  
  87.      //  将appId的app的状态置为WAITING，为切换Master做准备。  
  88.      }  
  89.    case WorkerSchedulerStateResponse(workerId, executors, driverIds) => {  
  90.      // 通过workerId查找到worker，那么worker的state置为ALIVE，  
  91.      // 并且查找状态为idDefined的executors，并且将这些executors都加入到app中，  
  92.      // 然后保存这些app到worker中。可以理解为Worker在Master端的Recovery  
  93.      idToWorker.get(workerId) match {  
  94.        case Some(worker) =>  
  95.          logInfo("Worker has been re-registered: " + workerId)  
  96.          worker.state = WorkerState.ALIVE  
  97.   
  98.          val validExecutors = executors.filter(exec => idToApp.get(exec.appId).isDefined)  
  99.          for (exec <- validExecutors) {  
  100.            val app = idToApp.get(exec.appId).get  
  101.            val execInfo = app.addExecutor(worker, exec.cores, Some(exec.execId))  
  102.            worker.addExecutor(execInfo)  
  103.            execInfo.copyState(exec)  
  104.          }  
  105.          // 将所有的driver设置为RUNNING然后加入到worker中。  
  106.          for (driverId <- driverIds) {  
  107.            drivers.find(_.id == driverId).foreach { driver =>  
  108.              driver.worker = Some(worker)  
  109.              driver.state = DriverState.RUNNING  
  110.              worker.drivers(driverId) = driver  
  111.            }  
  112.          }  
  113.      }  
  114.    }  
  115.    case DisassociatedEvent(_, address, _) => {  
  116.      // 这个请求是Worker或者是App发送的。删除address对应的Worker和App  
  117.      // 如果Recovery可以结束，那么结束Recovery        
  118.    }  
  119.    case RequestMasterState => {  
  120.      //向sender返回master的状态  
  121.      sender ! MasterStateResponse(host, port, workers.toArray, apps.toArray, completedApps.toArray, drivers.toArray, completedDrivers.toArray, state)  
  122.    }  
  123.    case CheckForWorkerTimeOut => {  
  124.      //删除超时的Worker  
  125.    }  
  126.    case RequestWebUIPort => {  
  127.      //向sender返回web ui的端口号  
  128.      sender ! WebUIPortResponse(webUi.boundPort)  
  129.    }  
  130.  }  


2.3 Worker 源码解析

通过对Client和Master的源码解析，相信你也知道如何去分析Worker是如何和Master进行通信的了，没错，答案就在下面：

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. override def receive  

posted on 2014-11-24 22:56  白乔  阅读(458)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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