Spark学习笔记(6)---Spark Shuffle源码分析
Spark Shuffle分析
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Shuffle简介
在Hadoop中的MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce的桥梁,Map的输出到Reduce中必须经过Shuffle这个环节。由于Shuffle阶段涉及磁盘的读写和网络传输，
因此Shuffle的性能高低影响整个程序的性能和吞吐量。
Shuffle的中文意思是"洗牌，混洗"的意思，把分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程称为Shuffle。
Shuffle写操作
在Spark2.0中，完全抛弃了基于Hash的Shuffle，只有基于排序的Shuffle，所以，我们就只讨论基于排序的Shuffle。 使用基于排序的Shuffle主要解决了Shuffle过程中产生过多的文件和Writer Handler的缓存开销过大的问题，所以借鉴了Hadoop在Shuffle中的处理方式。所以在Sort Based Shuffle中，每个Shuffle Map Task不会为后续的每个任务创建单独的文件，而是会将所有结果写到同一个文件中，对应生成一个Index文件进行索引。通过这种机制避免了大量文件的产生，一方面可以减轻文件系统管理众多文件的压力, 另一方面可以减少Writer Handler的缓存所占用的内存大小，节省了内存的同时避免了GC的风险和频率。
shuffle写操作示意图
对于Shuffle的写操作，主要是在SortShuffleWriter的write方法。在该方法中，首先判断输出结果在Map端是否需要合并(Combine), 如果需要合并，则外部排序中进行聚合并排序；如果不需要，则外部排序中不进行聚合和排序，例如sortByKey操作在Reduce端会进行聚合并排序。确认外部排序方式后，在外部排序中将使用PartitionedAppendOnlyMap来存放数据，当排序中的Map占用的内存已经超越了使用的阈值，则将Map中的内容溢写到磁盘中，每一次溢写产生一个不同的文件，当所有数据处理完毕后，在外部排序中有可能一部分计算结果在内存中，另一部分计算结果溢写到一或多个文件中，这时通过merge操作将内存和spill文件中的内容合并整到一个文件中。
SortShuffleWriter的write方法代码如下：
override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
sorter = if (dep.mapSideCombine) {
require(dep.aggregator.isDefined, "Map-side combine without Aggregator specified!")
// 外排序中进行聚合
new ExternalSorter[K, V, C](
context, dep.aggregator, Some(dep.partitioner), dep.keyOrdering, dep.serializer)
} else {
// In this case we pass neither an aggregator nor an ordering to the sorter, because we don't
// care whether the keys get sorted in each partition; that will be done on the reduce side
// if the operation being run is sortByKey.
// 外排序中不进行聚合
new ExternalSorter[K, V, V](
context, aggregator = None, Some(dep.partitioner), ordering = None, dep.serializer)
}
// 根据获取的排序方式，对数据进行排序并写入到内存缓冲区中。如果排序中的Map占用的内存
// 已经超越来使用的阈值，则将Map中的内容溢写到磁盘，每次溢写产生一个不同的文件
sorter.insertAll(records)
// Don't bother including the time to open the merged output file in the shuffle write time,
// because it just opens a single file, so is typically too fast to measure accurately
// (see SPARK-3570).
// 通过Shuffle编号和Map编号获取该数据文件
val output = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
val tmp = Utils.tempFileWith(output)
try {
// 通过Shuffle编号和Map编号获取ShuffleBlock编号
val blockId = ShuffleBlockId(dep.shuffleId, mapId, IndexShuffleBlockResolver.NOOP_REDUCE_ID)
// 在外排序中有可能一部分计算结果在内存中，另一部分计算结果溢写到一个或多个文件之中
// 这时通过merge操作将内存和spill文件中的内容合并整到一个文件里
val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(blockId, tmp)
// 创建索引文件，将每个partition的在数据文件中的起始位置和结束位置写入到索引文件
shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(dep.shuffleId, mapId, partitionLengths, tmp)
// 将元数据信息写入到MapStatus中，后续的任务可以通过该MapStatus得到处理结果信息
mapStatus = MapStatus(blockManager.shuffleServerId, partitionLengths)
} finally {
if (tmp.exists() && !tmp.delete()) {
logError(s"Error while deleting temp file ${tmp.getAbsolutePath}")
}
}
}
在ExternalSorter的insterAll方法中，先判断是否需要进行聚合(Aggregation),如果需要，则根据键值进行合并(Combine), 然后把这些数据写入到内存缓冲区中，如果排序中Map占用的内存超过了阈值，则将Map中的内容溢写到磁盘中，每一次溢写产生一个不同的文件。如果不需要聚合，把数据排序写到内存缓冲区。
def insertAll(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
// 是否需要聚合
val shouldCombine = aggregator.isDefined
if (shouldCombine) {
// 如果需要聚合，则使用PartitionedAppendOnlyMap根据键值进行合并
val mergeValue = aggregator.get.mergeValue
val createCombiner = aggregator.get.createCombiner
var kv: Product2[K, V] = null
val update = (hadValue: Boolean, oldValue: C) => {
if (hadValue) mergeValue(oldValue, kv._2) else createCombiner(kv._2)
}
while (records.hasNext) {
addElementsRead()
kv = records.next()
map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
maybeSpillCollection(usingMap = true)
}
} else {
// Stick values into our buffer
// 不需要聚合，对数据进行排序写入到内存缓冲区中
while (records.hasNext) {
addElementsRead()
val kv = records.next()
buffer.insert(getPartition(kv._1), kv._1, kv._2.asInstanceOf[C])
maybeSpillCollection(usingMap = false)
}
}
}
Shuffle读操作
- 在SparkEnv启动时，会对ShuffleManage、BlockManager和MapOutputTracker等实例化。ShuffleManager配置项有SortShuffleManager和自定义的ShuffleManager两种，
SortShuffleManager实例化BlockStoreShuffleReader,持有的实例是IndexShuffleBlockResolver实例。 - 在BlockStoreShuffleReader的read方法中，调用mapOutputTracker的getMapSizesByExecutorId方法，由Executor的MapOutputTrackerWorker发送获取结果状态的
GetMapOutputStatuses消息给Driver端的MapOutputTrackerMaster，请求获取上游Shuffle输出结果对应的MapStatus，其中存放了结果数据信息，也就是我们之前在Spark作业执行中介绍的ShuffleMapTask执行结果元信息。 - 知道Shuffle结果的位置信息后，对这些位置进行筛选，判断是从本地还是远程获取这些数据。如果是本地直接调用BlockManager的getBlockData方法，在读取数据的时候会根据写入方式的不同采取不同的ShuffleBlockResolver读取；如果是在远程节点上，需要通过Netty网络方式读取数据。
在远程读取的时候会采用多线程的方式进行读取，一般来说，会启动5个线程到5个节点进行读取数据，每次请求的数据大小不回超过系统设置的1/5，该大小由spark.reducer.maxSizeInFlight配置项进行设置，默认情况该配置为48MB。 - 读取数据后，判断ShuffleDependency是否定义聚合(Aggregation), 如果需要，则根据键值进行聚合。在上游ShuffleMapTask已经做了合并，则在合并数据的基础上做键值聚合。待数据处理完毕后，使用外部排序(ExternalSorter)对数据进行排序并放入存储中。
源码：
- Shuffle读的起点是由ShuffledRDD.computer发起的，在该方法中会调用ShuffleManager的getReader方法，在前面我们已经知道Sort Based Shuffle使用的是BlockStoreShuffleReader的read方式。
// ResultTask或者ShuffleMapTask，在执行到ShuffledRDD时
// 会调用compute方法来计算partition的数据
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]
// 获取Reader(BlockStoreShuffleReader)，拉取shuffleMapTask/ResultTask，需要聚合的数据
SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context)
.read()
.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
}
- 在BlockStoreShuffleReader的read方法里先实例化ShuffleBlockFetcherIterator，在该实例化过程中，通过MapOutputTracker的getMapSizeByExecutorId获取上游ShuffleMapTask输出的元数据。先尝试在本地的mapStatus获取，如果获取不到，则通过RPC通行框架，发送消息给MapOutputTrackerMaster，
请求获取该ShuffleMapTask输出数据的元数据，获取这些元数据转换成Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])]的序列。在这个序列中的元素包括两部分信息，BlockManagerId可以定位数据所处的Executor，而Seq[(BlockId,Long)]可以定位Executor的数据块编号和获取数据的大小。
override def read(): Iterator[Product2[K, C]] = {
// ShuffleBlockFetcherIterator根据得到的地理位置信息，通过BlockManager去远程的
// ShuffleMapTask所在节点的blockManager去拉取数据
val blockFetcherItr = new ShuffleBlockFetcherIterator(context,blockManager.shuffleClient,blockManager,
// 通过MapOutputTracker获取上游的ShuffleMapTask输出数据的元数据，
// 先尝试从本地获取，获取不到，通过RPC发送消息给MapOutputTrackerMaster,获取元数据
mapOutputTracker.getMapSizesByExecutorId(handle.shuffleId, startPartition, endPartition),
// Note: we use getSizeAsMb when no suffix is provided for backwards compatibility
SparkEnv.get.conf.getSizeAsMb("spark.reducer.maxSizeInFlight", "48m") * 1024 * 1024,
SparkEnv.get.conf.getInt("spark.reducer.maxReqsInFlight", Int.MaxValue))
...
}
在MapOutputTracker的getMapSizesByExecutorId方法代码如下：
def getMapSizesByExecutorId(shuffleId: Int, startPartition: Int, endPartition: Int)
: Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])] = {
logDebug(s"Fetching outputs for shuffle $shuffleId, partitions $startPartition-$endPartition")
// 通过shuffleId获取上游ShuffleMapTask输出数据的元数据
val statuses = getStatuses(shuffleId)
// Synchronize on the returned array because, on the driver, it gets mutated in place
// 使用同步的方式把获取到的MapStatuses转为Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])]格式
statuses.synchronized {
return MapOutputTracker.convertMapStatuses(shuffleId, startPartition, endPartition, statuses)
}
}
getStatus(shuffleId)方法如下：
private def getStatuses(shuffleId: Int): Array[MapStatus] = {
// 先尝试在本地读取
val statuses = mapStatuses.get(shuffleId).orNull
if (statuses == null) {
logInfo("Don't have map outputs for shuffle " + shuffleId + ", fetching them")
val startTime = System.currentTimeMillis
var fetchedStatuses: Array[MapStatus] = null
fetching.synchronized {
// Someone else is fetching it; wait for them to be done
// 如果其他人也在读取消息，等待其他人读取完毕后再进行读取
while (fetching.contains(shuffleId)) {
try {
fetching.wait()
} catch {
case e: InterruptedException =>
}
}
// Either while we waited the fetch happened successfully, or
// someone fetched it in between the get and the fetching.synchronized.
fetchedStatuses = mapStatuses.get(shuffleId).orNull
if (fetchedStatuses == null) {
// We have to do the fetch, get others to wait for us.
fetching += shuffleId
}
}
if (fetchedStatuses == null) {
// We won the race to fetch the statuses; do so
logInfo("Doing the fetch; tracker endpoint = " + trackerEndpoint)
// This try-finally prevents hangs due to timeouts:
try {
// 发送消息给MapOutputTrackerMaster，获取该ShuffleMapTask输出的元数据
val fetchedBytes = askTracker[Array[Byte]](GetMapOutputStatuses(shuffleId))
// 对获取的元数据进行反序列化
fetchedStatuses = MapOutputTracker.deserializeMapStatuses(fetchedBytes)
logInfo("Got the output locations")
mapStatuses.put(shuffleId, fetchedStatuses)
} finally {...}
...
}
- 获取读取数据位置信息后，返回到ShuffleBlockFetcherIterator的initalize方法，该方法是Shuffle读的核心代码所在。
private[this] def initialize(): Unit = {
// Add a task completion callback (called in both success case and failure case) to cleanup.
context.addTaskCompletionListener(_ => cleanup())
// Split local and remote blocks. 切分本地和远程block
// 对获取数据位置的元数据进行分区，区分为本地节点还是远程节点
val remoteRequests = splitLocalRemoteBlocks()
// Add the remote requests into our queue in a random order
fetchRequests ++= Utils.randomize(remoteRequests)
assert ((0 == reqsInFlight) == (0 == bytesInFlight),
"expected reqsInFlight = 0 but found reqsInFlight = " + reqsInFlight +
", expected bytesInFlight = 0 but found bytesInFlight = " + bytesInFlight)
// Send out initial requests for blocks, up to our maxBytesInFlight
// 对于远程节点数据，使用Netty网络方式读取
fetchUpToMaxBytes()
val numFetches = remoteRequests.size - fetchRequests.size
logInfo("Started " + numFetches + " remote fetches in" + Utils.getUsedTimeMs(startTime))
// Get Local Blocks
// 对于本地数据，sort Based Shuffle使用的是IndexShuffleBlockResolver的getBlockData方法获取数据
fetchLocalBlocks()
logDebug("Got local blocks in " + Utils.getUsedTimeMs(startTime))
}
划分本地节点还是远程节点的splitLocalRemoteBlocks方法中划分数据读取方式：
private[this] def splitLocalRemoteBlocks(): ArrayBuffer[FetchRequest] = {
// 设置每次请求的大小不超过maxBytesInFlight的1/5，该阈值由spark.reducer.maxSizeInFlight配置，默认48MB
val targetRequestSize = math.max(maxBytesInFlight / 5, 1L)
logDebug("maxBytesInFlight: " + maxBytesInFlight + ", targetRequestSize: " + targetRequestSize)
// Split local and remote blocks. Remote blocks are further split into FetchRequests of size
// at most maxBytesInFlight in order to limit the amount of data in flight.
val remoteRequests = new ArrayBuffer[FetchRequest]
// Tracks total number of blocks (including zero sized blocks)
var totalBlocks = 0
for ((address, blockInfos) <- blocksByAddress) {
totalBlocks += blockInfos.size
if (address.executorId == blockManager.blockManagerId.executorId) {
// 当数据和所在BlockManager在一个节点时，把该信息加入到localBlocks列表中，
// 需要过滤大小为0的数据块
localBlocks ++= blockInfos.filter(_._2 != 0).map(_._1)
numBlocksToFetch += localBlocks.size
} else {
val iterator = blockInfos.iterator
var curRequestSize = 0L
var curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
while (iterator.hasNext) {
val (blockId, size) = iterator.next()
// 对于不空数据块，把其信息加入到列表中
if (size > 0) {
curBlocks += ((blockId, size))
remoteBlocks += blockId
numBlocksToFetch += 1
curRequestSize += size
} else if (size < 0) {
throw new BlockException(blockId, "Negative block size " + size)
}
// 按照不大于maxBytesInFlight的标准，把这些需要处理数据组合在一起
if (curRequestSize >= targetRequestSize) {
// Add this FetchRequest
remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
logDebug(s"Creating fetch request of $curRequestSize at $address")
curRequestSize = 0
}
}
// 剩余的处理数据组成一次请求
if (curBlocks.nonEmpty) {
remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
}
}
}
logInfo(s"Getting $numBlocksToFetch non-empty blocks out of $totalBlocks blocks")
remoteRequests
}
- 数据读取完毕后，回到BlockStoreShuffleReader的read方法，判断是否定义聚合，如果需要，则根据键值调用Aggregator的combineCombinersByKey
方法进行聚合。聚合完毕，使用外部排序(ExternalSorter)对数据进行排序并放入内存中
override def read(): Iterator[Product2[K, C]] = {
...
val aggregatedIter: Iterator[Product2[K, C]] = if (dep.aggregator.isDefined) {
if (dep.mapSideCombine) {
// 对于上游ShuffleMapTask已经合并的，对合并结果数据进行聚合
val combinedKeyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
dep.aggregator.get.combineCombinersByKey(combinedKeyValuesIterator, context)
} else {
// 对未合并的数据进行聚合处理，注意对比类型一个是C一个是Nothing
val keyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, Nothing)]]
dep.aggregator.get.combineValuesByKey(keyValuesIterator, context)
}
} else {
require(!dep.mapSideCombine, "Map-side combine without Aggregator specified!")
interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[Product2[K, C]]]
}
// Sort the output if there is a sort ordering defined.
dep.keyOrdering match {
case Some(keyOrd: Ordering[K]) =>
// 对于需要排序，使用ExternalSorter进行排序，根据获取的排序方式，对数据进行排序并写入到内存缓冲区中。
// 如果排序中的Map占用的内存已经超越了使用的阈值，则将Map中的内容溢写到磁盘
val sorter =
new ExternalSorter[K, C, C](context, ordering = Some(keyOrd), serializer = dep.serializer)
sorter.insertAll(aggregatedIter)
context.taskMetrics().incMemoryBytesSpilled(sorter.memoryBytesSpilled)
context.taskMetrics().incDiskBytesSpilled(sorter.diskBytesSpilled)
context.taskMetrics().incPeakExecutionMemory(sorter.peakMemoryUsedBytes)
CompletionIterator[Product2[K, C], Iterator[Product2[K, C]]](sorter.iterator, sorter.stop())
case None =>
aggregatedIter
}
}
