《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书前言的内容请看链接《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书正式出版上市

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书第一章的内容请看链接《第1章 环境准备》

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书第二章的内容请看链接《第2章 SPARK设计理念与基本架构》

由于本书的第3章内容较多，所以打算分别开辟四篇随笔分别展现。

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书第三章第一部分的内容请看链接《深入理解Spark：核心思想与源码分析》——SparkContext的初始化（伯篇）》

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书第三章第二部分的内容请看链接《深入理解Spark：核心思想与源码分析》——SparkContext的初始化（仲篇）》

本文展现第3章第三部分的内容：

3.8 TaskScheduler的启动

　　3.7节介绍了任务调度器TaskScheduler的创建，要想TaskScheduler发挥作用，必须要启动它，代码如下。

  1. taskScheduler.start()

TaskScheduler在启动的时候，实际调用了backend的start方法。

  1.   override def start() {
  2.  
  3.     backend.start()
  4.  
  5.   }

以LocalBackend为例，启动LocalBackend时向actorSystem注册了LocalActor，见代码清单3-30所示（在《深入理解Spark：核心思想与源码分析》——SparkContext的初始化（中）》一文）。

3.8.1 创建LocalActor

　　创建LocalActor的过程主要是构建本地的Executor，见代码清单3-36。

代码清单3-36         LocalActor的实现

  1. private[spark] class LocalActor(scheduler: TaskSchedulerImpl, executorBackend: LocalBackend,
  2.  
  3.   private val totalCores: Int) extends Actor with ActorLogReceive with Logging {
  4.  
  5.   import context.dispatcher   // to use Akka's scheduler.scheduleOnce()
  6.  
  7.   private var freeCores = totalCores
  8.  
  9.   private val localExecutorId = SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER
  10.  
  11.   private val localExecutorHostname = "localhost"
  12.  
  13.   val executor = new Executor(
  14.  
  15.     localExecutorId, localExecutorHostname, scheduler.conf.getAll, totalCores, isLocal = true)
  16.  
  17.   override def receiveWithLogging = {
  18.  
  19.     case ReviveOffers =>
  20.  
  21.       reviveOffers()
  22.  
  23.     case StatusUpdate(taskId, state, serializedData) =>
  24.  
  25.       scheduler.statusUpdate(taskId, state, serializedData)
  26.  
  27.       if (TaskState.isFinished(state)) {
  28.  
  29.         freeCores += scheduler.CPUS_PER_TASK
  30.  
  31.         reviveOffers()
  32.  
  33.       }
  34.  
  35.     case KillTask(taskId, interruptThread) =>
  36.  
  37.       executor.killTask(taskId, interruptThread)
  38.  
  39.     case StopExecutor =>
  40.  
  41.       executor.stop()
  42.  
  43.   }
  44.  
  45. }

Executor的构建，见代码清单3-37，主要包括以下步骤：

1) 创建并注册ExecutorSource。ExecutorSource是做什么的呢？笔者将在3.10.2节详细介绍。

2) 获取SparkEnv。如果是非local模式，Worker上的CoarseGrainedExecutorBackend向Driver上的CoarseGrainedExecutorBackend注册Executor时，则需要新建SparkEnv。可以修改属性spark.executor.port（默认为0，表示随机生成）来配置Executor中的ActorSystem的端口号。

3) 创建并注册ExecutorActor。ExecutorActor负责接受发送给Executor的消息。

4) urlClassLoader的创建。为什么需要创建这个ClassLoader？在非local模式中，Driver或者Worker上都会有多个Executor，每个Executor都设置自身的urlClassLoader，用于加载任务上传的jar包中的类，有效对任务的类加载环境进行隔离。

5) 创建Executor执行TaskRunner任务（TaskRunner将在5.5节介绍）的线程池。此线程池是通过调用Utils.newDaemonCachedThreadPool创建的，具体实现请参阅附录A。

6) 启动Executor的心跳线程。此线程用于向Driver发送心跳。

此外，还包括Akka发送消息的帧大小（10485760字节）、结果总大小的字节限制（1073741824字节）、正在运行的task的列表、设置serializer的默认ClassLoader为创建的ClassLoader等。

代码清单3-37         Executor的构建

  1.   val executorSource = new ExecutorSource(this, executorId)
  2.  
  3.   private val env = {
  4.  
  5.     if (!isLocal) {
  6.  
  7.       val port = conf.getInt("spark.executor.port", 0)
  8.  
  9.       val _env = SparkEnv.createExecutorEnv(
  10.  
  11.         conf, executorId, executorHostname, port, numCores, isLocal, actorSystem)
  12.  
  13.       SparkEnv.set(_env)
  14.  
  15.       _env.metricsSystem.registerSource(executorSource)
  16.  
  17.       _env.blockManager.initialize(conf.getAppId)
  18.  
  19.       _env
  20.  
  21.     } else {
  22.  
  23.       SparkEnv.get
  24.  
  25.     }
  26.  
  27.   }
  28.  
  29.   private val executorActor = env.actorSystem.actorOf(
  30.  
  31.     Props(new ExecutorActor(executorId)), "ExecutorActor")
  32.  
  33.   private val urlClassLoader = createClassLoader()
  34.  
  35.   private val replClassLoader = addReplClassLoaderIfNeeded(urlClassLoader)
  36.  
  37.   env.serializer.setDefaultClassLoader(urlClassLoader)
  38.  
  39.   private val akkaFrameSize = AkkaUtils.maxFrameSizeBytes(conf)
  40.  
  41.   private val maxResultSize = Utils.getMaxResultSize(conf)
  42.  
  43.   val threadPool = Utils.newDaemonCachedThreadPool("Executor task launch worker")
  44.  
  45.   private val runningTasks = new ConcurrentHashMap[Long, TaskRunner]
  46.  
  47.   startDriverHeartbeater()

3.8.2 ExecutorSource的创建与注册

　　ExecutorSource用于测量系统。通过metricRegistry的register方法注册计量，这些计量信息包括threadpool.activeTasks、threadpool.completeTasks、threadpool.currentPool_size、threadpool.maxPool_size、filesystem.hdfs.write_bytes、filesystem.hdfs.read_ops、filesystem.file.write_bytes、filesystem.hdfs.largeRead_ops、filesystem.hdfs.write_ops等，ExecutorSource的实现见代码清单3-38。Metric接口的具体实现，参考附录D。

代码清单3-38         ExecutorSource的实现

  1. private[spark] class ExecutorSource(val executor: Executor, executorId: String) extends Source {
  2.  
  3.   private def fileStats(scheme: String) : Option[FileSystem.Statistics] =
  4.  
  5.     FileSystem.getAllStatistics().filter(s => s.getScheme.equals(scheme)).headOption
  6.  
  7.   private def registerFileSystemStat[T](
  8.  
  9.         scheme: String, name: String, f: FileSystem.Statistics => T, defaultValue: T) = {
  10.  
  11.     metricRegistry.register(MetricRegistry.name("filesystem", scheme, name), new Gauge[T] {
  12.  
  13.       override def getValue: T = fileStats(scheme).map(f).getOrElse(defaultValue)
  14.  
  15.     })
  16.  
  17.   }
  18.  
  19.   override val metricRegistry = new MetricRegistry()
  20.  
  21.   override val sourceName = "executor"
  22.  
  23. metricRegistry.register(MetricRegistry.name("threadpool", "activeTasks"), new Gauge[Int] {
  24.  
  25.     override def getValue: Int = executor.threadPool.getActiveCount()
  26.  
  27.   })
  28.  
  29.  metricRegistry.register(MetricRegistry.name("threadpool", "completeTasks"), new Gauge[Long] {
  30.  
  31.     override def getValue: Long = executor.threadPool.getCompletedTaskCount()
  32.  
  33.   })
  34.  
  35.   metricRegistry.register(MetricRegistry.name("threadpool", "currentPool_size"), new Gauge[Int] {
  36.  
  37.     override def getValue: Int = executor.threadPool.getPoolSize()
  38.  
  39.   })
  40.  
  41.   metricRegistry.register(MetricRegistry.name("threadpool", "maxPool_size"), new Gauge[Int] {
  42.  
  43.     override def getValue: Int = executor.threadPool.getMaximumPoolSize()
  44.  
  45.   })
  46.  
  47.   // Gauge for file system stats of this executor
  48.  
  49.   for (scheme <- Array("hdfs", "file")) {
  50.  
  51.     registerFileSystemStat(scheme, "read_bytes", _.getBytesRead(), 0L)
  52.  
  53.     registerFileSystemStat(scheme, "write_bytes", _.getBytesWritten(), 0L)
  54.  
  55.     registerFileSystemStat(scheme, "read_ops", _.getReadOps(), 0)
  56.  
  57.     registerFileSystemStat(scheme, "largeRead_ops", _.getLargeReadOps(), 0)
  58.  
  59.     registerFileSystemStat(scheme, "write_ops", _.getWriteOps(), 0)
  60.  
  61.   }
  62.  
  63. } 

创建完ExecutorSource后，调用MetricsSystem的registerSource方法将ExecutorSource注册到MetricsSystem。registerSource方法使用MetricRegistry的register方法，将Source注册到MetricRegistry，见代码清单3-39。关于MetricRegistry，具体参阅附录D。

代码清单3-39         MetricsSystem注册Source的实现

  1.   def registerSource(source: Source) {
  2.  
  3.     sources += source
  4.  
  5.     try {
  6.  
  7.       val regName = buildRegistryName(source)
  8.  
  9.       registry.register(regName, source.metricRegistry)
  10.  
  11.     } catch {
  12.  
  13.       case e: IllegalArgumentException => logInfo("Metrics already registered", e)
  14.  
  15.     }
  16.  
  17.   } 

3.8.3 ExecutorActor的构建与注册

　　ExecutorActor很简单，当接收到SparkUI发来的消息时，将所有线程的栈信息发送回去，代码实现如下。

  1.   override def receiveWithLogging = {
  2.  
  3.     case TriggerThreadDump =>
  4.  
  5.       sender ! Utils.getThreadDump()
  6.  
  7.   }

3.8.4 Spark自身ClassLoader的创建

　　获取要创建的ClassLoader的父加载器currentLoader，然后根据currentJars生成URL数组，spark.files.userClassPathFirst属性指定加载类时是否先从用户的classpath下加载，最后创建ExecutorURLClassLoader或者ChildExecutorURLClassLoader，见代码清单3-40。

代码清单3-40         Spark自身ClassLoader的创建

  1.   private def createClassLoader(): MutableURLClassLoader = {
  2.  
  3.     val currentLoader = Utils.getContextOrSparkClassLoader
  4.  
  5.     val urls = currentJars.keySet.map { uri =>
  6.  
  7.       new File(uri.split("/").last).toURI.toURL
  8.  
  9.     }.toArray
  10.  
  11.     val userClassPathFirst = conf.getBoolean("spark.files.userClassPathFirst", false)
  12.  
  13.     userClassPathFirst match {
  14.  
  15.       case true => new ChildExecutorURLClassLoader(urls, currentLoader)
  16.  
  17.       case false => new ExecutorURLClassLoader(urls, currentLoader)
  18.  
  19.     }
  20.  
  21.   } 

Utils.getContextOrSparkClassLoader的实现见附录A。ExecutorURLClassLoader或者ChildExecutorURLClassLoader实际上都继承了URLClassLoader，见代码清单3-41。 

代码清单3-41         ChildExecutorURLClassLoader与ExecutorURLClassLoader的实现

  1. private[spark] class ChildExecutorURLClassLoader(urls: Array[URL], parent: ClassLoader)
  2.  
  3.   extends MutableURLClassLoader {
  4.  
  5.   private object userClassLoader extends URLClassLoader(urls, null){
  6.  
  7.     override def addURL(url: URL) {
  8.  
  9.       super.addURL(url)
  10.  
  11.     }
  12.  
  13.     override def findClass(name: String): Class[_] = {
  14.  
  15.       super.findClass(name)
  16.  
  17.     }
  18.  
  19.   }
  20.  
  21.   private val parentClassLoader = new ParentClassLoader(parent)
  22.  
  23.   override def findClass(name: String): Class[_] = {
  24.  
  25.     try {
  26.  
  27.       userClassLoader.findClass(name)
  28.  
  29.     } catch {
  30.  
  31.       case e: ClassNotFoundException => {
  32.  
  33.         parentClassLoader.loadClass(name)
  34.  
  35.       }
  36.  
  37.     }
  38.  
  39.   }
  40.  
  41.   def addURL(url: URL) {
  42.  
  43.     userClassLoader.addURL(url)
  44.  
  45.   }
  46.  
  47.   def getURLs() = {
  48.  
  49.     userClassLoader.getURLs()
  50.  
  51.   }
  52.  
  53. }
  54.  
  55. private[spark] class ExecutorURLClassLoader(urls: Array[URL], parent: ClassLoader)
  56.  
  57.   extends URLClassLoader(urls, parent) with MutableURLClassLoader {
  58.  
  59.   override def addURL(url: URL) {
  60.  
  61.     super.addURL(url)
  62.  
  63.   }
  64.  
  65. }

如果需要REPL交互，还会调用addReplClassLoaderIfNeeded创建replClassLoader，见代码清单3-42。

代码清单3-42         addReplClassLoaderIfNeeded的实现

  1.   private def addReplClassLoaderIfNeeded(parent: ClassLoader): ClassLoader = {
  2.  
  3.     val classUri = conf.get("spark.repl.class.uri", null)
  4.  
  5.     if (classUri != null) {
  6.  
  7.       logInfo("Using REPL class URI: " + classUri)
  8.  
  9.       val userClassPathFirst: java.lang.Boolean =
  10.  
  11.         conf.getBoolean("spark.files.userClassPathFirst", false)
  12.  
  13.       try {
  14.  
  15.         val klass = Class.forName("org.apache.spark.repl.ExecutorClassLoader")
  16.  
  17.           .asInstanceOf[Class[_ <: ClassLoader]]
  18.  
  19.         val constructor = klass.getConstructor(classOf[SparkConf], classOf[String],
  20.  
  21.           classOf[ClassLoader], classOf[Boolean])
  22.  
  23.         constructor.newInstance(conf, classUri, parent, userClassPathFirst)
  24.  
  25.       } catch {
  26.  
  27.         case _: ClassNotFoundException =>
  28.  
  29.           logError("Could not find org.apache.spark.repl.ExecutorClassLoader on classpath!")
  30.  
  31.           System.exit(1)
  32.  
  33.           null
  34.  
  35.       }
  36.  
  37.     } else {
  38.  
  39.       parent
  40.  
  41.     }
  42.  
  43.   }

3.8.5 启动Executor的心跳线程

　　Executor的心跳由startDriverHeartbeater启动，见代码清单3-43。Executor心跳线程的间隔由属性spark.executor.heartbeatInterval配置，默认是10000毫秒。此外，超时时间是30秒，超时重试次数是3次，重试间隔是3000毫秒，使用actorSystem.actorSelection (url)方法查找到匹配的Actor引用， url是akka.tcp://sparkDriver@ $driverHost:$driverPort/user/HeartbeatReceiver，最终创建一个运行过程中，每次会休眠10000到20000毫秒的线程。此线程从runningTasks获取最新的有关Task的测量信息，将其与executorId、blockManagerId封装为Heartbeat消息，向HeartbeatReceiver发送Heartbeat消息。

代码清单3-43         启动Executor的心跳线程

  1.   def startDriverHeartbeater() {
  2.  
  3.     val interval = conf.getInt("spark.executor.heartbeatInterval", 10000)
  4.  
  5.     val timeout = AkkaUtils.lookupTimeout(conf)
  6.  
  7.     val retryAttempts = AkkaUtils.numRetries(conf)
  8.  
  9.     val retryIntervalMs = AkkaUtils.retryWaitMs(conf)
  10.  
  11.     val heartbeatReceiverRef = AkkaUtils.makeDriverRef("HeartbeatReceiver", conf,env.actorSystem)
  12.  
  13.     val t = new Thread() {
  14.  
  15.       override def run() {
  16.  
  17.         // Sleep a random interval so the heartbeats don't end up in sync
  18.  
  19.         Thread.sleep(interval + (math.random * interval).asInstanceOf[Int])
  20.  
  21.         while (!isStopped) {
  22.  
  23.           val tasksMetrics = new ArrayBuffer[(Long, TaskMetrics)]()
  24.  
  25.           val curGCTime = gcTime
  26.  
  27.           for (taskRunner <- runningTasks.values()) {
  28.  
  29.             if (!taskRunner.attemptedTask.isEmpty) {
  30.  
  31.               Option(taskRunner.task).flatMap(_.metrics).foreach { metrics =>
  32.  
  33.                 metrics.updateShuffleReadMetrics
  34.  
  35.                 metrics.jvmGCTime = curGCTime - taskRunner.startGCTime
  36.  
  37.                 if (isLocal) {
  38.  
  39.                   val copiedMetrics = Utils.deserialize[TaskMetrics](Utils.serialize(metrics))
  40.  
  41.                   tasksMetrics += ((taskRunner.taskId, copiedMetrics))
  42.  
  43.                 } else {
  44.  
  45.                   // It will be copied by serialization
  46.  
  47.                   tasksMetrics += ((taskRunner.taskId, metrics))
  48.  
  49.                 }
  50.  
  51.               }
  52.  
  53.             }
  54.  
  55.           }
  56.  
  57.           val message = Heartbeat(executorId, tasksMetrics.toArray, env.blockManager.blockManagerId)
  58.  
  59.           try {
  60.  
  61.             val response = AkkaUtils.askWithReply[HeartbeatResponse](message, heartbeatReceiverRef,
  62.  
  63.               retryAttempts, retryIntervalMs, timeout)
  64.  
  65.             if (response.reregisterBlockManager) {
  66.  
  67.               logWarning("Told to re-register on heartbeat")
  68.  
  69.               env.blockManager.reregister()
  70.  
  71.             }
  72.  
  73.           } catch {
  74.  
  75.             case NonFatal(t) => logWarning("Issue communicating with driver in heartbeater", t)
  76.  
  77.           }
  78.  
  79.           Thread.sleep(interval)
  80.  
  81.         }
  82.  
  83.       }
  84.  
  85.     }
  86.  
  87.     t.setDaemon(true)
  88.  
  89.     t.setName("Driver Heartbeater")
  90.  
  91.     t.start()
  92.  
  93.   }

这个心跳线程的作用是什么呢？其作用有两个：

q  更新正在处理的任务的测量信息；

q  通知BlockManagerMaster，此Executor上的BlockManager依然活着。

下面对心跳线程的实现详细分析下，读者可以自行选择是否需要阅读。

　　初始化TaskSchedulerImpl后会创建心跳接收器HeartbeatReceiver。HeartbeatReceiver接受所有分配给当前Driver Application的Executor的心跳，并将Task、Task计量信息、心跳等交给TaskSchedulerImpl和DAGScheduler作进一步处理。创建心跳接收器的代码如下。

  1.   private val heartbeatReceiver = env.actorSystem.actorOf(
  2.  
  3.     Props(new HeartbeatReceiver(taskScheduler)), "HeartbeatReceiver")

HeartbeatReceiver在收到心跳消息后，会调用TaskScheduler的executorHeartbeatReceived方法，代码如下。

  1.   override def receiveWithLogging = {
  2.  
  3.     case Heartbeat(executorId, taskMetrics, blockManagerId) =>
  4.  
  5.       val response = HeartbeatResponse(
  6.  
  7.         !scheduler.executorHeartbeatReceived(executorId, taskMetrics, blockManagerId))
  8.  
  9.       sender ! response
  10.  
  11.   }

executorHeartbeatReceived的实现代码如下。

  1.     val metricsWithStageIds: Array[(Long, Int, Int, TaskMetrics)] = synchronized {
  2.  
  3.       taskMetrics.flatMap { case (id, metrics) =>
  4.  
  5.         taskIdToTaskSetId.get(id)
  6.  
  7.           .flatMap(activeTaskSets.get)
  8.  
  9.           .map(taskSetMgr => (id, taskSetMgr.stageId, taskSetMgr.taskSet.attempt, metrics))
  10.  
  11.       }
  12.  
  13.     }
  14.  
  15.     dagScheduler.executorHeartbeatReceived(execId, metricsWithStageIds, blockManagerId)

这段程序通过遍历taskMetrics，依据taskIdToTaskSetId和activeTaskSets找到TaskSetManager。然后将taskId、TaskSetManager.stageId、TaskSetManager .taskSet.attempt、TaskMetrics封装到Array[(Long, Int, Int, TaskMetrics)]的数组metricsWithStageIds中。最后调用了dagScheduler的executorHeartbeatReceived方法，其实现如下。

  1.     listenerBus.post(SparkListenerExecutorMetricsUpdate(execId, taskMetrics))
  2.  
  3.     implicit val timeout = Timeout(600 seconds)
  4.  
  5.     Await.result(
  6.  
  7.       blockManagerMaster.driverActor ? BlockManagerHeartbeat(blockManagerId),
  8.  
  9.       timeout.duration).asInstanceOf[Boolean]

dagScheduler将executorId、metricsWithStageIds封装为SparkListenerExecutorMetricsUpdate事件，并post到listenerBus中，此事件用于更新Stage的各种测量数据。最后给BlockManagerMaster持有的BlockManagerMasterActor发送BlockManagerHeartbeat消息。BlockManagerMasterActor在收到消息后会匹配执行heartbeatReceived方法（会在4.3.1节介绍）。heartbeatReceived最终更新BlockManagerMaster对BlockManager最后可见时间（即更新BlockManagerId对应的BlockManagerInfo的_lastSeenMs，见代码清单3-44）。

代码清单3-44         BlockManagerMasterActor的心跳处理

  1. private def heartbeatReceived(blockManagerId: BlockManagerId): Boolean = {
  2.  
  3.     if (!blockManagerInfo.contains(blockManagerId)) {
  4.  
  5.       blockManagerId.isDriver && !isLocal
  6.  
  7.     } else {
  8.  
  9.       blockManagerInfo(blockManagerId).updateLastSeenMs()
  10.  
  11.       true
  12.  
  13.     }
  14.  
  15.   }

local模式下Executor的心跳通信过程，可以用图3-3来表示。

图3-3       Executor的心跳通信过程

注意：在非local模式中Executor发送心跳的过程是一样的，主要的区别是Executor进程与Driver不在同一个进程，甚至不在同一个节点上。

 

接下来会初始化块管理器BlockManager，代码如下。

  1. env.blockManager.initialize(applicationId)

具体的初始化过程，请参阅第4章。

未完待续。。。

后记：自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间，通过研究Spark源码和原理，总结整理的《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市，目前亚马逊、京东、当当、天猫等网站均有销售，欢迎感兴趣的同学购买。我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0，经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程，Spark自身的版本迭代也很快，如今最新已经是1.6.0。目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本，看来这些书的作者都与我一样，遇到了这种问题。由于研究和出版都需要时间，所以不能及时跟上Spark的脚步，还请大家见谅。但是Spark核心部分的变化相对还是很少的，如果对版本不是过于追求，依然可以选择本书。

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