Spark2.1.0——深入理解事件总线

Spark2.1.0——深入理解事件总线

概览

　　Spark程序在运行的过程中，Driver端的很多功能都依赖于事件的传递和处理，而事件总线在这中间发挥着至关重要的纽带作用。事件总线通过异步线程，提高了Driver执行的效率。

Spark定义了一个特质[1]ListenerBus，可以接收事件并且将事件提交到对应事件的监听器。为了对ListenerBus有个直观的理解，我们先来看看它的代码实现，见代码清单1。

代码清单1        ListenerBus的定义

private[spark] trait ListenerBus[L <: AnyRef, E] extends Logging {

  private[spark] val listeners = new CopyOnWriteArrayList[L]

  final def addListener(listener: L): Unit = {
    listeners.add(listener)
  }

  final def removeListener(listener: L): Unit = {
    listeners.remove(listener)
  }

  final def postToAll(event: E): Unit = {
    val iter = listeners.iterator
    while (iter.hasNext) {
      val listener = iter.next()
      try {
        doPostEvent(listener, event)
      } catch {
        case NonFatal(e) =>
          logError(s"Listener ${Utils.getFormattedClassName(listener)} threw an exception", e)
      }
    }
  }

  protected def doPostEvent(listener: L, event: E): Unit

  private[spark] def findListenersByClass[T <: L : ClassTag](): Seq[T] = {
    val c = implicitly[ClassTag[T]].runtimeClass
    listeners.asScala.filter(_.getClass == c).map(_.asInstanceOf[T]).toSeq
  }

}

代码清单1中展示了ListenerBus是个泛型特质，其泛型参数为 [L <: AnyRef, E]，其中L是代表监听器的泛型参数，可以看到ListenerBus支持任何类型的监听器，E是代表事件的泛型参数。ListenerBus中各个成员的作用如下：

• listeners：用于维护所有注册的监听器，其数据结构为CopyOnWriteArrayList[L]；
• addListener：向listeners中添加监听器的方法，由于listeners采用CopyOnWriteArrayList来实现，所以addListener方法是线程安全的；
• removeListener：从listeners中移除监听器的方法，由于listeners采用CopyOnWriteArrayList来实现，所以removeListener方法是线程安全的；
• postToAll：此方法的作用是将事件投递给所有的监听器。虽然CopyOnWriteArrayList本身是线程的安全的，但是由于postToAll方法内部引入了“先检查后执行”的逻辑，因而postToAll方法不是线程安全的，所以所有对postToAll方法的调用应当保证在同一个线程中；
• doPostEvent：用于将事件投递给指定的监听器，此方法只提供了接口定义，具体实现需要子类提供；
• findListenersByClass：查找与指定类型相同的监听器列表。

下面将分别对以下内容进行介绍：

1. ListenerBus的继承体系
2. SparkListenerBus详解
3. LiveListenerBus详解

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[1] 特质是Scala语言中提供真正的多重继承的语法特性，类似于Java的Interface，但是又可以实现方法。有关Scala特质的更多介绍请访问Scala官网http://www.scala-lang.org。

ListenerBus的继承体系

理解了ListenerBus的定义后，本小节一起来看看有哪些类继承了它。ListenerBus的类继承体系如图1所示。

图1  ListenerBus的类继承体系

从图1中可以看到有三种ListenerBus的具体实现，分别为：

• SparkListenerBus：用于将SparkListenerEvent类型的事件投递到SparkListenerInterface类型的监听器；
• StreamingQueryListenerBus：用于将StreamingQueryListener.Event类型的事件投递到StreamingQueryListener类型的监听器，此外还会将StreamingQueryListener.Event类型的事件交给SparkListenerBus；
• StreamingListenerBus：用于将StreamingListenerEvent类型的事件投递到StreamingListener类型的监听器，此外还会将StreamingListenerEvent类型的事件交给SparkListenerBus。

SparkListenerBus也有两种实现：

• LiveListenerBus：采用异步线程将SparkListenerEvent类型的事件投递到SparkListener类型的监听器；
• ReplayListenerBus：用于从序列化的事件数据中重播事件。

有了对事件总线的这些介绍，读者已经在宏观上对其有所认识。但是如果没有具体的实现，ListenerBus本身也无法发挥作用。下一小节我们将选择对SparkListenerBus从更加微观的角度说明如何使用事件总线。

SparkListenerBus详解

　　有了上一节对ListenerBus类继承体系的介绍，本小节将详细介绍SparkListenerBus的实现，见代码清单2。

代码清单2         SparkListenerBus的实现

private[spark] trait SparkListenerBus
  extends ListenerBus[SparkListenerInterface, SparkListenerEvent] {

  protected override def doPostEvent(
      listener: SparkListenerInterface,
      event: SparkListenerEvent): Unit = {
    event match {
      case stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted =>
        listener.onStageSubmitted(stageSubmitted)
      case stageCompleted: SparkListenerStageCompleted =>
        listener.onStageCompleted(stageCompleted)
      case jobStart: SparkListenerJobStart =>
        listener.onJobStart(jobStart)
      case jobEnd: SparkListenerJobEnd =>
        listener.onJobEnd(jobEnd)
      case taskStart: SparkListenerTaskStart =>
        listener.onTaskStart(taskStart)
      case taskGettingResult: SparkListenerTaskGettingResult =>
        listener.onTaskGettingResult(taskGettingResult)
      case taskEnd: SparkListenerTaskEnd =>
        listener.onTaskEnd(taskEnd)
      case environmentUpdate: SparkListenerEnvironmentUpdate =>
        listener.onEnvironmentUpdate(environmentUpdate)
      case blockManagerAdded: SparkListenerBlockManagerAdded =>
        listener.onBlockManagerAdded(blockManagerAdded)
      case blockManagerRemoved: SparkListenerBlockManagerRemoved =>
        listener.onBlockManagerRemoved(blockManagerRemoved)
      case unpersistRDD: SparkListenerUnpersistRDD =>
        listener.onUnpersistRDD(unpersistRDD)
      case applicationStart: SparkListenerApplicationStart =>
        listener.onApplicationStart(applicationStart)
      case applicationEnd: SparkListenerApplicationEnd =>
        listener.onApplicationEnd(applicationEnd)
      case metricsUpdate: SparkListenerExecutorMetricsUpdate =>
        listener.onExecutorMetricsUpdate(metricsUpdate)
      case executorAdded: SparkListenerExecutorAdded =>
        listener.onExecutorAdded(executorAdded)
      case executorRemoved: SparkListenerExecutorRemoved =>
        listener.onExecutorRemoved(executorRemoved)
      case blockUpdated: SparkListenerBlockUpdated =>
        listener.onBlockUpdated(blockUpdated)
      case logStart: SparkListenerLogStart => // ignore event log metadata
      case _ => listener.onOtherEvent(event)
    }
  }

}

我们看到SparkListenerBus已经实现了ListenerBus的doPostEvent方法，通过对SparkListenerEvent事件的匹配，执行SparkListenerInterface监听器的相应方法。

这里的SparkListenerEvent其实是个特质，代码清单2中列出的SparkListenerStageSubmitted、SparkListenerStageCompleted等都是继承了SparkListenerEvent特质的样例类[2]。为说明问题，这里仅仅摘选SparkListenerEvent及部分SparkListenerEvent子类的实现如下：

@DeveloperApi
@JsonTypeInfo(use = JsonTypeInfo.Id.CLASS, include = JsonTypeInfo.As.PROPERTY, property = "Event")
trait SparkListenerEvent {
  protected[spark] def logEvent: Boolean = true
}

@DeveloperApi
case class SparkListenerStageSubmitted(stageInfo: StageInfo, properties: Properties = null)
  extends SparkListenerEvent

@DeveloperApi
case class SparkListenerStageCompleted(stageInfo: StageInfo) extends SparkListenerEvent

@DeveloperApi
case class SparkListenerTaskStart(stageId: Int, stageAttemptId: Int, taskInfo: TaskInfo)
  extends SparkListenerEvent
// 省略其他SparkListenerEvent的实现
private[spark] case class SparkListenerLogStart(sparkVersion: String) extends SparkListenerEvent

　　SparkListenerInterface也是一个特质，其中定义了所有SparkListener应当遵守的接口规范。由于SparkListenerInterface中定义了很多接口，为说明问题只摘抄SparkListenerInterface中的部分接口定义，代码如下：

private[spark] trait SparkListenerInterface {
  def onStageCompleted(stageCompleted: SparkListenerStageCompleted): Unit
  def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit
 // 省略其他接口方法
  def onOtherEvent(event: SparkListenerEvent): Unit
}

结合代码清单2，我们知道以上代码片段中的onStageCompleted和onStageSubmitted将在SparkListenerBus的doPostEvent方法中分别匹配到SparkListenerStageCompleted和SparkListenerStageSubmitted事件时执行，而对于doPostEvent中无法匹配的事件，都将执行onOtherEvent方法。

在详细介绍了ListenerBus及SparkListenerBus后，我们知道当有事件需要通知监听器的时候，可以调用ListenerBus的postToAll方法，postToAll方法遍历所有监听器并调用SparkListenerBus实现的doPostEvent方法，doPostEvent方法对事件类型进行匹配后调用监听器的不同方法。整个投递事件的过程是通过方法调用实现的，所以这是一个同步调用。在监听器比较多的时候这个过程会相对比较耗时（比如用于写日志的EventLoggingListener在调度频繁的时候，有可能导致写入延迟，这将导致部分事件的丢失。此问题已在spark2.3.0版本中得到改进。），在Spark UI（在《Spark内核设计的艺术 架构设计与实现》一书的第4章中详细介绍）中为了达到页面的即时刷新 ，实现了SparkListenerBus的子类LiveListenerBus。下一小节将围绕LiveListenerBus来详细说明异步投递消息的实现细节。

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[2] 样例类是Scala语言的语法特性。样例类是一种特殊的类型，常用作事件、参数、模式匹配等。有关样例类的更多介绍，请读者阅读Scala语言的相关资料。

LiveListenerBus详解

　　LiveListenerBus继承了SparkListenerBus，并实现了将事件异步投递给监听器，达到实时刷新UI界面数据的效果。LiveListenerBus主要由以下部分组成：

• eventQueue：是SparkListenerEvent事件的阻塞队列，队列大小可以通过Spark属性spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.size进行配置，默认为10000（Spark早期版本中属于静态属性，固定为10000，这导致队列堆满时，只得移除一些最老的事件，最终导致各种问题与bug）；
• started：标记LiveListenerBus的启动状态的AtomicBoolean类型的变量；
• stopped：标记LiveListenerBus的停止状态的AtomicBoolean类型的变量；
• droppedEventsCounter：使用AtomicLong类型对删除的事件进行计数，每当日志打印了droppedEventsCounter后，会将droppedEventsCounter重置为0；
• lastReportTimestamp：用于记录最后一次日志打印droppedEventsCounter的时间戳；
• processingEvent：用来标记当前正有事件被listenerThread线程处理；
• logDroppedEvent：AtomicBoolean类型的变量，用于标记是否由于eventQueue已满，导致新的事件被删除；
• eventLock：用于当有新的事件到来时释放信号量，当对事件进行处理时获取信号量；
• listeners：继承自LiveListenerBus的监听器数组；
• listenerThread：处理事件的线程。

异步事件处理线程

listenerThread用于异步处理eventQueue中的事件，为了便于说明，这里将展示listenerThread及LiveListenerBus中的主要代码片段，见代码清单3。

代码清单3         LiveListenerBus主要逻辑的代码片段

  private lazy val EVENT_QUEUE_CAPACITY = validateAndGetQueueSize()
  private lazy val eventQueue = new LinkedBlockingQueue[SparkListenerEvent](EVENT_QUEUE_CAPACITY)

  private def validateAndGetQueueSize(): Int = {
    val queueSize = sparkContext.conf.get(LISTENER_BUS_EVENT_QUEUE_SIZE)
    if (queueSize <= 0) {
      throw new SparkException("spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.size must be > 0!")
    }
    queueSize
  }

  private val started = new AtomicBoolean(false)
  private val stopped = new AtomicBoolean(false)
  private val droppedEventsCounter = new AtomicLong(0L)
  @volatile private var lastReportTimestamp = 0L
  private var processingEvent = false
  private val logDroppedEvent = new AtomicBoolean(false)
  private val eventLock = new Semaphore(0)

  private val listenerThread = new Thread(name) {
    setDaemon(true)
    override def run(): Unit = Utils.tryOrStopSparkContext(sparkContext) {
      LiveListenerBus.withinListenerThread.withValue(true) {
        while (true) {
          eventLock.acquire() // 获取信号量
          self.synchronized {
            processingEvent = true
          }
          try {
            val event = eventQueue.poll //从eventQueue中获取事件
            if (event == null) {
              // Get out of the while loop and shutdown the daemon thread
              if (!stopped.get) {
                throw new IllegalStateException("Polling `null` from eventQueue means" +
                  " the listener bus has been stopped. So `stopped` must be true")
              }
              return
            }
            postToAll(event) // 事件处理
          } finally {
            self.synchronized {
              processingEvent = false
            }
          }
        }
      }
    }
  }

通过分析代码清单3，listenerThread的工作步骤为：

1. 不断获取信号量（当可以获取信号量时，说明还有事件未处理）；
2. 通过同步控制，将processingEvent设置为true；
3. 从eventQueue中获取事件；
4. 调用超类ListenerBus的postToAll方法（postToAll方法对监听器进行遍历，并调用SparkListenerBus的doPostEvent方法对事件进行匹配后执行监听器的相应方法）；
5. 每次循环结束依然需要通过同步控制，将processingEvent设置为false；

值得一提的是，listenerThread的run方法中调用了Utils的tryOrStopSparkContext，tryOrStopSparkContext方法可以保证当listenerThread的内部循环抛出异常后启动一个新的线程停止SparkContext（SparkContext的内容将在第4章详细介绍，tryOrStopSparkContext方法的具体实现请阅读Utils工具类的实现）。

LiveListenerBus的消息投递

在解释了异步线程listenerThread的工作内容后，还有一个要点没有解释：eventQueue中的事件是如何放进去的呢？由于eventQueue定义在LiveListenerBus中，因此ListenerBus和SparkListenerBus中并没有操纵eventQueue的方法，要将事件放入eventQueue只能依靠LiveListenerBus自己了，其post方法就是为此目的而生的，见代码清单4。

代码清单4        向LiveListenerBus投递SparkListenerEvent事件

  def post(event: SparkListenerEvent): Unit = {
    if (stopped.get) {
      logError(s"$name has already stopped! Dropping event $event")
      return
    }
    val eventAdded = eventQueue.offer(event) // 向eventQueue中添加事件
    if (eventAdded) {
      eventLock.release()
    } else {
      onDropEvent(event)
      droppedEventsCounter.incrementAndGet()
    }
    // 打印删除事件数的日志
    val droppedEvents = droppedEventsCounter.get
    if (droppedEvents > 0) {
      if (System.currentTimeMillis() - lastReportTimestamp >= 60 * 1000) {
        if (droppedEventsCounter.compareAndSet(droppedEvents, 0)) {
          val prevLastReportTimestamp = lastReportTimestamp
          lastReportTimestamp = System.currentTimeMillis()
          logWarning(s"Dropped $droppedEvents SparkListenerEvents since " +
            new java.util.Date(prevLastReportTimestamp))
        }
      }
    }
  }

从代码清单4看到post方法的处理步骤如下：

1. 判断LiveListenerBus是否已经处于停止状态；
2. 向eventQueue中添加事件。如果添加成功，则释放信号量进而催化listenerThread能够有效工作。如果eventQueue已满造成添加失败，则移除事件，并对删除事件计数器droppedEventsCounter进行自增；
3. 如果有事件被删除，并且当前系统时间距离上一次打印droppedEventsCounter超过了60秒则将droppedEventsCounter打印到日志。

LiveListenerBus与监听器

与LiveListenerBus配合使用的监听器，并非是父类SparkListenerBus的类型参数SparkListenerInterface，而是继承自SparkListenerInterface的SparkListener及其子类。图2列出了Spark中监听器SparkListener以及它的6种最常用的实现[3]。

图2     SparkListener的类继承体系

SparkListener虽然实现了SparkListenerInterface中的每个方法，但是其实都是空实现，具体的实现需要交给子类去完成。

本文首先对事件总线的接口定义进行了一些介绍，之后选择ListenerBus的子类SparkListenerBus与LiveListenerBus作为具体的实现例子进行分析，最后本文选择LiveListenerBus作为具体的实现例子进行分析，这里将通过图3更加直观的展示ListenerBus、SparkListenerBus及LiveListenerBus的工作原理。

图3     LiveListenerBus的工作流程图

最后对于图3作一些补充说明：图中的DAGScheduler、SparkContext、BlockManagerMasterEndpoint、DriverEndpoint及LocalSchedulerBackend都是LiveListenerBus的事件来源，它们都是通过调用LiveListenerBus的post方法将消息交给异步线程listenerThread处理的。

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[3] 除了本节列出的的六种SparkListener的子类外，还有很多其他的子类，这里就不一一列出了，感兴趣的读者可以查阅Spark相关文档或阅读源码知晓。

关于《Spark内核设计的艺术 架构设计与实现》

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