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  • 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

    [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。


    [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。


    [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》

    经过近一年的准备,基于Spark2.1.0版本的《Spark内核设计的艺术 架构设计与实现》一书现已出版发行,图书如图:

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