spark 监控--WebUi、Metrics System（转载）
转载自：https://www.cnblogs.com/barrenlake/p/4364644.html
Spark 监控相关的部分有WebUi 及 Metrics System; WebUi用于展示Spark 资源状态、Metrics System 整合的指标信息。
Ui相关流程
Spark集群启动之后，我们可以通过Web观察集群状态等信息，这一部分工作是Spark WebUi 模块实现。
Servlet容器启动：
Master创建时，会通过val webUi = new MasterWebUI(this, webUiPort)创建webUi，
在启动Master时（perStart()中）通过webUi.bind()启动JettyServer,即Servlet容器。
Master的preStart()的源码如下所示
又webUi.bind()的源码如下所示：
WebUI页面信息
创建的MasterWebUI初始化时会添加三个页面和一个静态资源处理器，其初始化代码如下：
其中 attachPage方法代码如下：
其在添加页面时将初始化，页面地址pagePath，创建并绑定请求处理器，以及指定响应方法page.render(request).
其中createServletHandler实现如下：
此函数中会调用另一重载方法，其又会调用creatServlet方法，创建Servlet用于对外提供服务。createServlet方法代码如下所示：
Servlet中doGet方法用来处理get请求， 具体业务逻辑由传入的servletParams提供。
下面以attachPage(new MasterPage(this))为例对servletParams进行说明，由上文源码示例attachPage可知 (request: HttpServletRequest) => page.render(request)为servletParams。此参数意为使用page.render(request)对request进行处理。
MasterPage
MasterPage负责对master页面的请求，请求路径为http://master:webUiPort/或http://master:webUiPort/json.
下面http://master:webUiPort/json请求进行说明，当servlet接收到请求后，通过page.renderJson对其进行处理, renderJson源程序代码如下：
通过分析源代码可知：renderjson首先向master发送消息RequestMasterState，请求Master的状态信息. 然后阻塞等待结果，然后将结果转换成JSON格式、返回。
Master收到RequestMasterState消息后：
将其状态信息封装成MasterStateResponse对象发送给请求者。
Spark MetricsSystem 运行机制
Spark中的Metrics System 特殊的“实例”创建的，结合数据源、数据汇（接收点）的系统，其作用是定期将数据指标从数据源拉到数据汇。
实例(instance)：创建Metrics的实例一般指使用Metrics System的角色。Spark中有多种角色，像master, worker, executor, client Driver,这些角色会创建Metrics System用于监控。所以这里所说的“实例”代表这些角色。当前，Spark中已实现的实例有:master,worker, executor,driver, applications.
数据源(source): 从哪里收集数据指标，在Metrics System中存在两种类型的数据源：
Spark 内部源，像MasterSource, WorkerSource等，这些源会收集Spark组件的状态，它们与Spark中角色相关，当Metrics System创建后，它们会在Metrics System中注册。
共用源，通过配制文件配制并通过反射机制进行加载，会收集更底层的状态指标，像JvmSource。
数据汇(sink)：收集的数据指标输出的目的地，目的地可以是控制台，Servlet等。
下面以Master为入口对Metrics System工作机制做详细说明：
伴随Master的创建会创建MetricsSystem、MasterSource、WebUI等对象
在Master启动时会执行以下动作：
绑定WebUI
将MasterSource注册到Metrics中，
启动MetricsSystem,并将其servlethandler绑定到WebUI.
MetricsConfig
创建MetricsConfig时会创建并初始化MetricsConfig, MetricsConfig将持有一个HashMap类型的propertyCategories，其用来存放处理过的属性集合。再获取MetricsConfig实例时都将会从此属性中取相应的MetricsConfig配制.如下代码所示：若存在指定key的属性，则返回；否则返回默认值。
propertyCategories将在MetricsConfig初始化时(initialize())调用时对其赋值，初始化过程如下：
防止没有属性文件，添加默认属性。
检测spark.metrics.conf是否设置，若未设置则试着去classpath下寻找”metrics.properties”文件。若存在配制文件，则将其属性载入properties。
然后将properties中内容进行抽取、分类、归并处理，其代码如下：
若不存在配制文件的情况下，系统只有默认添加属性，经上述代码处理的结果为：
applications -> {sink.servlet.class=org.apache.spark.metrics.sink.MetricsServlet, sink.servlet.path=/metrics/applications/json}
master -> {sink.servlet.class=org.apache.spark.metrics.sink.MetricsServlet, sink.servlet.path=/metrics/master/json}
* -> {sink.servlet.class=org.apache.spark.metrics.sink.MetricsServlet, sink.servlet.path=/metrics/json}
其中subProperties()方法是对properties属性进行抽取、规类。代码如下：
注册数据源： MetricsSystem启动时
当MetricsSystem 在启动时将会调用注册数据源函数registerSources（），注册实例相关的所有数据源。
上面是registerSources相关代码，其通过getInstance()方法获取该instance相关的配制属性。然后通过subProperties方法进行抽取、归类。然后取出key为class的属性，利用java反射机制创建Source对象并进行注册。默认情况下不存在Source相关属性，所以此例中MasterSource唯一数据源。
其通过MetricsConfig的getInstance()方法。该方法会以传入的instance做为key 去propertyCategories中取属性值
注册数据汇（目的地）
MetricsSystem的start()方法通过调用registerSinks()方法来注册数据汇(数据指标接收点)。程序代码如下所示：
通过分析此方法的源码，若未通过配制文件指定MetricsConfig属性，则将只通过反射创建MetricsServlet，其内部再创建ServletHander交付WebUI使用。但此MetricsServlet并未做为sink添加到sinks列表,至此 sinks列表仍为空，MetricsSystem的start()方法中调用sinks.foreach(_.start)时将不执行任何动作。换句话说，在默认情况下，registerSinks方法只是对MetricsServlet进行实例化用。
MetricsServlet的创建
MetricsSystem在注册Sink时， 会创建MetricsServlet， MetricsServlet的映射地址为propertyCategories是path属性对应项，其做为一个web服务，用于对相应请求进行处理。 MetricsServlet会通过调用jettyUtils的createServletHandler方法ServletContextHandler，创建Handler。其核心代码如下：
此方法将创建以/metrics/master/json为请求路径的httpServlet, 影响类型为JSON串。
然后并将创建的Hander赋值给通过MetircsSystem的getServletHander方法交由WebUi处理。
getServletHander方法程序代码如下所示：
