Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现
如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure)。Spark可以选用ZooKeeper来实现HA。
ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来。由于集群的信息,包括Worker, Driver和Application的信息都已经持久化到文件系统,因此在切换的过程中只会影响新Job的提交,对于正在进行的Job没有任何的影响。加入ZooKeeper的集群整体架构如下图所示。
1. Master的重启策略
Master在启动时,会根据启动参数来决定不同的Master故障重启策略:
- ZOOKEEPER实现HA
- FILESYSTEM:实现Master无数据丢失重启,集群的运行时数据会保存到本地/网络文件系统上
- 丢弃所有原来的数据重启
Master::preStart()可以看出这三种不同逻辑的实现。
- override def preStart() {
- logInfo("Starting Spark master at " + masterUrl)
- ...
- //persistenceEngine是持久化Worker,Driver和Application信息的,这样在Master重新启动时不会影响
- //已经提交Job的运行
- persistenceEngine = RECOVERY_MODE match {
- case "ZOOKEEPER" =>
- logInfo("Persisting recovery state to ZooKeeper")
- new ZooKeeperPersistenceEngine(SerializationExtension(context.system), conf)
- case "FILESYSTEM" =>
- logInfo("Persisting recovery state to directory: " + RECOVERY_DIR)
- new FileSystemPersistenceEngine(RECOVERY_DIR, SerializationExtension(context.system))
- case _ =>
- new BlackHolePersistenceEngine()
- }
- //leaderElectionAgent负责Leader的选取。
- leaderElectionAgent = RECOVERY_MODE match {
- case "ZOOKEEPER" =>
- context.actorOf(Props(classOf[ZooKeeperLeaderElectionAgent], self, masterUrl, conf))
- case _ => // 仅仅有一个Master的集群,那么当前的Master就是Active的
- context.actorOf(Props(classOf[MonarchyLeaderAgent], self))
- }
- }
RECOVERY_MODE是一个字符串,可以从spark-env.sh中去设置。
- val RECOVERY_MODE = conf.get("spark.deploy.recoveryMode", "NONE")
如果不设置spark.deploy.recoveryMode的话,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失,这个结论是从BlackHolePersistenceEngine的实现得出的。
- private[spark] class BlackHolePersistenceEngine extends PersistenceEngine {
- override def addApplication(app: ApplicationInfo) {}
- override def removeApplication(app: ApplicationInfo) {}
- override def addWorker(worker: WorkerInfo) {}
- override def removeWorker(worker: WorkerInfo) {}
- override def addDriver(driver: DriverInfo) {}
- override def removeDriver(driver: DriverInfo) {}
- override def readPersistedData() = (Nil, Nil, Nil)
- }
它把所有的接口实现为空。PersistenceEngine是一个trait。作为对比,可以看一下ZooKeeper的实现。
- class ZooKeeperPersistenceEngine(serialization: Serialization, conf: SparkConf)
- extends PersistenceEngine
- with Logging
- {
- val WORKING_DIR = conf.get("spark.deploy.zookeeper.dir", "/spark") + "/master_status"
- val zk: CuratorFramework = SparkCuratorUtil.newClient(conf)
- SparkCuratorUtil.mkdir(zk, WORKING_DIR)
- // 将app的信息序列化到文件WORKING_DIR/app_{app.id}中
- override def addApplication(app: ApplicationInfo) {
- serializeIntoFile(WORKING_DIR + "/app_" + app.id, app)
- }
- override def removeApplication(app: ApplicationInfo) {
- zk.delete().forPath(WORKING_DIR + "/app_" + app.id)
- }
Spark使用的并不是ZooKeeper的API,而是使用的org.apache.curator.framework.CuratorFramework 和 org.apache.curator.framework.recipes.leader.{LeaderLatchListener, LeaderLatch} 。Curator在ZooKeeper上做了一层很友好的封装。
2. 集群启动参数的配置
简单总结一下参数的设置,通过上述代码的分析,我们知道为了使用ZooKeeper至少应该设置一下参数(实际上,仅仅需要设置这些参数。通过设置spark-env.sh:
- spark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
- spark.deploy.zookeeper.url=zk_server_1:2181,zk_server_2:2181
- spark.deploy.zookeeper.dir=/dir
- // OR 通过一下方式设置
- export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER "
- export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="${SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS} -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk_server1:2181,zk_server_2:2181"
各个参数的意义:
参数 | 默认值 | 含义 |
spark.deploy.recoveryMode | NONE | 恢复模式(Master重新启动的模式),有三种:1, ZooKeeper, 2, FileSystem, 3 NONE |
spark.deploy.zookeeper.url | ZooKeeper的Server地址 | |
spark.deploy.zookeeper.dir | /spark | ZooKeeper 保存集群元数据信息的文件目录,包括Worker,Driver和Application。 |
3. CuratorFramework简介
CuratorFramework极大的简化了ZooKeeper的使用,它提供了high-level的API,并且基于ZooKeeper添加了很多特性,包括
- 自动连接管理:连接到ZooKeeper的Client有可能会连接中断,Curator处理了这种情况,对于Client来说自动重连是透明的。
- 简洁的API:简化了原生态的ZooKeeper的方法,事件等;提供了一个简单易用的接口。
- Recipe的实现(更多介绍请点击Recipes):
- Leader的选择
- 共享锁
- 缓存和监控
- 分布式的队列
- 分布式的优先队列
CuratorFrameworks通过CuratorFrameworkFactory来创建线程安全的ZooKeeper的实例。
CuratorFrameworkFactory.newClient()提供了一个简单的方式来创建ZooKeeper的实例,可以传入不同的参数来对实例进行完全的控制。获取实例后,必须通过start()来启动这个实例,在结束时,需要调用close()。
- /**
- * Create a new client
- *
- *
- * @param connectString list of servers to connect to
- * @param sessionTimeoutMs session timeout
- * @param connectionTimeoutMs connection timeout
- * @param retryPolicy retry policy to use
- * @return client
- */
- public static CuratorFramework newClient(String connectString, int sessionTimeoutMs, int connectionTimeoutMs, RetryPolicy retryPolicy)
- {
- return builder().
- connectString(connectString).
- sessionTimeoutMs(sessionTimeoutMs).
- connectionTimeoutMs(connectionTimeoutMs).
- retryPolicy(retryPolicy).
- build();
- }
需要关注的还有两个Recipe:org.apache.curator.framework.recipes.leader.{LeaderLatchListener, LeaderLatch}。
首先看一下LeaderlatchListener,它在LeaderLatch状态变化的时候被通知:
- 在该节点被选为Leader的时候,接口isLeader()会被调用
- 在节点被剥夺Leader的时候,接口notLeader()会被调用
由于通知是异步的,因此有可能在接口被调用的时候,这个状态是准确的,需要确认一下LeaderLatch的hasLeadership()是否的确是true/false。这一点在接下来Spark的实现中可以得到体现。
- /**
- * LeaderLatchListener can be used to be notified asynchronously about when the state of the LeaderLatch has changed.
- *
- * Note that just because you are in the middle of one of these method calls, it does not necessarily mean that
- * hasLeadership() is the corresponding true/false value. It is possible for the state to change behind the scenes
- * before these methods get called. The contract is that if that happens, you should see another call to the other
- * method pretty quickly.
- */
- public interface LeaderLatchListener
- {
- /**
- * This is called when the LeaderLatch's state goes from hasLeadership = false to hasLeadership = true.
- *
- * Note that it is possible that by the time this method call happens, hasLeadership has fallen back to false. If
- * this occurs, you can expect {@link #notLeader()} to also be called.
- */
- public void isLeader();
- /**
- * This is called when the LeaderLatch's state goes from hasLeadership = true to hasLeadership = false.
- *
- * Note that it is possible that by the time this method call happens, hasLeadership has become true. If
- * this occurs, you can expect {@link #isLeader()} to also be called.
- */
- public void notLeader();
- }
LeaderLatch负责在众多连接到ZooKeeper Cluster的竞争者中选择一个Leader。Leader的选择机制可以看ZooKeeper的具体实现,LeaderLatch这是完成了很好的封装。我们只需要要知道在初始化它的实例后,需要通过
- public class LeaderLatch implements Closeable
- {
- private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(getClass());
- private final CuratorFramework client;
- private final String latchPath;
- private final String id;
- private final AtomicReference<State> state = new AtomicReference<State>(State.LATENT);
- private final AtomicBoolean hasLeadership = new AtomicBoolean(false);
- private final AtomicReference<String> ourPath = new AtomicReference<String>();
- private final ListenerContainer<LeaderLatchListener> listeners = new ListenerContainer<LeaderLatchListener>();
- private final CloseMode closeMode;
- private final AtomicReference<Future<?>> startTask = new AtomicReference<Future<?>>();
- .
- .
- .
- /**
- * Attaches a listener to this LeaderLatch
- * <p/>
- * Attaching the same listener multiple times is a noop from the second time on.
- * <p/>
- * All methods for the listener are run using the provided Executor. It is common to pass in a single-threaded
- * executor so that you can be certain that listener methods are called in sequence, but if you are fine with
- * them being called out of order you are welcome to use multiple threads.
- *
- * @param listener the listener to attach
- */
- public void addListener(LeaderLatchListener listener)
- {
- listeners.addListener(listener);
- }
通过addListener可以将我们实现的Listener添加到LeaderLatch。在Listener里,我们在两个接口里实现了被选为Leader或者被剥夺Leader角色时的逻辑即可。
4. ZooKeeperLeaderElectionAgent的实现
实际上因为有Curator的存在,Spark实现Master的HA就变得非常简单了,ZooKeeperLeaderElectionAgent实现了接口LeaderLatchListener,在isLeader()确认所属的Master被选为Leader后,向Master发送消息ElectedLeader,Master会将自己的状态改为ALIVE。当noLeader()被调用时,它会向Master发送消息RevokedLeadership时,Master会关闭。
- private[spark] class ZooKeeperLeaderElectionAgent(val masterActor: ActorRef,
- masterUrl: String, conf: SparkConf)
- extends LeaderElectionAgent with LeaderLatchListener with Logging {
- val WORKING_DIR = conf.get("spark.deploy.zookeeper.dir", "/spark") + "/leader_election"
- // zk是通过CuratorFrameworkFactory创建的ZooKeeper实例
- private var zk: CuratorFramework = _
- // leaderLatch:Curator负责选出Leader。
- private var leaderLatch: LeaderLatch = _
- private var status = LeadershipStatus.NOT_LEADER
- override def preStart() {
- logInfo("Starting ZooKeeper LeaderElection agent")
- zk = SparkCuratorUtil.newClient(conf)
- leaderLatch = new LeaderLatch(zk, WORKING_DIR)
- leaderLatch.addListener(this)
- leaderLatch.start()
- }
在prestart中,启动了leaderLatch来处理选举ZK中的Leader。就如在上节分析的,主要的逻辑在isLeader和noLeader中。
- override def isLeader() {
- synchronized {
- // could have lost leadership by now.
- //现在leadership可能已经被剥夺了。。详情参见Curator的实现。
- if (!leaderLatch.hasLeadership) {
- return
- }
- logInfo("We have gained leadership")
- updateLeadershipStatus(true)
- }
- }
- override def notLeader() {
- synchronized {
- // 现在可能赋予leadership了。详情参见Curator的实现。
- if (leaderLatch.hasLeadership) {
- return
- }
- logInfo("We have lost leadership")
- updateLeadershipStatus(false)
- }
- }
updateLeadershipStatus的逻辑很简单,就是向Master发送消息。
- def updateLeadershipStatus(isLeader: Boolean) {
- if (isLeader && status == LeadershipStatus.NOT_LEADER) {
- status = LeadershipStatus.LEADER
- masterActor ! ElectedLeader
- } else if (!isLeader && status == LeadershipStatus.LEADER) {
- status = LeadershipStatus.NOT_LEADER
- masterActor ! RevokedLeadership
- }
- }
5. 设计理念
为了解决Standalone模式下的Master的SPOF,Spark采用了ZooKeeper提供的选举功能。Spark并没有采用ZooKeeper原生的Java API,而是采用了Curator,一个对ZooKeeper进行了封装的框架。采用了Curator后,Spark不用管理与ZooKeeper的连接,这些对于Spark来说都是透明的。Spark仅仅使用了100行代码,就实现了Master的HA。当然了,Spark是站在的巨人的肩膀上。谁又会去重复发明轮子呢?
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