业余草教你解读Spark源码阅读之HistoryServer

HistoryServer服务可以让用户通过Spark UI界面，查看历史应用（已经执行完的应用）的执行细节，比如job信息、stage信息、task信息等，该功能是基于spark eventlogs日志文件的，所以必须打开eventlogs日志开关，关于日志开关的打开和HistoryServer服务的启动方法这里不再讲述，下面进入正题

下面使用的spark版本是2.0.2

类结构图 
Web相关 
 
数据流相关 

相关类及特质 
WebUI 
Web Server服务中UI层次结构的最顶层。每一个WebUI包含了一个tabs的集合，而每一个tab又包含了一个pages的集合。tabs页是可选的，而且WebUI也可以直接添加page 
继承该特质的有SparkUI、MasterWebUI、WorkerWebUI和HistoryServer，在这里我们主要介绍HistoryServer

WebUITab 
一个tab包含了一个pages的集合。prefix通过追加到parent的url组成一个完整的url path，而且不能包含斜杠 
继承该特质有JobsTab、StagesTab、ExecutorsTab、StorageTab等(这里没有列全)，对应于Spark UI界面上的Jobs、Stages、Executors、Storage等Tab页

WebUIPage 
一个page表示UI层次结构中的叶子节点。WebUIPage的直接父类即可以是WebUI，也可以是WebUITab。 
如果父类是WebUI，prefix追加到parent的url形成完整的url path，如果父类是WebUITab，prefix追加到parent的prefix形成一个相对url path。Prefix中不能包含斜杠 
继承该特质的有JobPage、StagePage、ExecutionPage、StoragePage等，对应于Tab页中具体的Page

HistoryPage 
继承至WebUIPage，通过render函数渲染生成history页面

UIRoot 
该特质被根容器（HistoryServer、SparkUI）继承，用来为它们提供获取application信息的统一接口

HistoryServer

def main(argStrings: Array[String]): Unit = {
  ……
  val providerName = conf.getOption("spark.history.provider")
    .getOrElse(classOf[FsHistoryProvider].getName())
  val provider = Utils.classForName(providerName)
    .getConstructor(classOf[SparkConf])
    .newInstance(conf)
    .asInstanceOf[ApplicationHistoryProvider]
  val port = conf.getInt("spark.history.ui.port", 18080)
  val server = new HistoryServer(conf, provider, securityManager, port)
  server.bind()
  ShutdownHookManager.addShutdownHook { () => server.stop() }
  // Wait until the end of the world... or if the HistoryServer process is manually stopped
  while(true) { Thread.sleep(Int.MaxValue) }
}

HistoryServer继承至WebUI，启动的时候，会将环境配置以及provider作为成员变量来初始化HistoryServer实例，其中provider用来提供application的信息供web展示使用，HistoryServer实例化后执行bind()函数，启动jetty，将HTTP服务与web接口绑定，这时候historyserver web服务已经启动了，之后添加了关闭server钩子函数后进入无限循环等待

在HistoryServer实例化的过程中，会执行initialize()函数，

def initialize() {
  attachPage(new HistoryPage(this))
  attachHandler(ApiRootResource.getServletHandler(this))
  attachHandler(createStaticHandler(SparkUI.STATIC_RESOURCE_DIR, "/static"))
  val contextHandler = new ServletContextHandler
  contextHandler.setContextPath(HistoryServer.UI_PATH_PREFIX)
  contextHandler.addServlet(new ServletHolder(loaderServlet), "/*")
  attachHandler(contextHandler)
}

在该函数中，首先通过attachPage函数在UI中添加了HistoryPage实例，该实例负责渲染生成history page，然后通过attachHandler添加了不同的handler，可以访问url路由获取对应的信息，其中ApiRootResource提供了api/vi/开头的路由，通过该路由，history page可以获取后台解析出的eventlog信息用以呈现，数据通过UIRoot提供的接口获取

到这里，HistoryServer的Web端基本构建完成

HsitoryServer数据缓存及获取 
数据缓存主要通过使用google缓存机制LoadingCache实现，关于LoadingCache在Spark HistoryServer中的运用在另外一篇文章中分析

FsHistoryProvider 
前面完成了web结构的构建，接下来就需要提供接口获取历史application的信息来呈现，而FsHistoryProvider就是这个接口，作为成员变量传递给HistoryServer。这个类在实例化的时候，执行了initialize()函数，在该函数中，首先会检查hdfs是否处于安全模式，如果处于安全模式，则会等待至退出安全模式，如果不处于安全模式，则走进startPolling函数，在该函数中会读取配置的eventlog路径（默认为file:/tmp/spark-events，通过spark.history.fs.logDirectory配置），然后启动一个线程不断扫描该路径下的eventlog文件，将文件解析后加载到内存中供web查询使用，相关函数如下：

private val pool = Executors.newScheduledThreadPool(1, new ThreadFactoryBuilder()
  .setNameFormat("spark-history-task-%d").setDaemon(true).build())

pool.scheduleWithFixedDelay(getRunner(checkForLogs), 0, UPDATE_INTERVAL_S, TimeUnit.SECONDS)

if (conf.getBoolean("spark.history.fs.cleaner.enabled", false)) {
  pool.scheduleWithFixedDelay(getRunner(cleanLogs), 0, CLEAN_INTERVAL_S, TimeUnit.SECONDS)
}

另外如果配置了清理开关（默认一天清理一次），则会清理内存中超时的application信息，并删除超时且已完成的文件，加载和清理这两个动作由同一个线程完成，以防止冲突。

for (file <- logInfos) {
  tasks += replayExecutor.submit(new Runnable {
    override def run(): Unit = mergeApplicationListing(file)
  })
}

在checkForLogs函数中，会首先检查文件是否有更新，已经扫描过的文件保存在一个以文件名为key的映射中fileToAppInfo，如果文件不在这个映射中，或者存在这个映射中但是文件大小变大了，则将此文件加入到加载列表中，随后进行解析。解析的过程是采用一个固定线程数的线程池replayExecutor对需要加载的文件进行解析，每解析完一个文件，会将此文件的信息更新至fileToAppInfo，这个过程在mergeApplicationListing函数中完成，另外pendingReplayTasksCount中保存了等待解析的文件数目，所有文件解析完成后，更新一下解析完成时间

private def replay(
    eventLog: FileStatus,
    appCompleted: Boolean,
    bus: ReplayListenerBus,
    eventsFilter: ReplayEventsFilter = SELECT_ALL_FILTER): ApplicationEventListener = {
  val logPath = eventLog.getPath()
  logInfo(s"Replaying log path: $logPath")
  val logInput = EventLoggingListener.openEventLog(logPath, fs)
  try {
    val appListener = new ApplicationEventListener
    bus.addListener(appListener)
    bus.replay(logInput, logPath.toString, !appCompleted, eventsFilter)
    appListener
  } finally {
    logInput.close()
  }
}

在mergeApplicationListing函数中，主要通过执行reply函数将eventlog日志文件解析出来，在该函数中，首先将ApplicationEventListener监听器加入到ReplayListenerBus实例中，ReplayListenerBus主要通过调用该实例的replay函数从eventlog记录中解析event事件，每解析一个event，都会发通知到各监听器处理event，在这里通过监听者模式将日志解析与结果处理两个过程解耦开。执行完reply函数后，也就完成了一个eventlog文件的解析，如果解析成功，则将该eventlog的信息加入到fileToAppInfo，表明已经扫描过该文件 

在cleanLogs函数中，会在log directory中删除已经任务执行完成且超时的文件。欢迎关注业余草：www.xttblog.com；CODE大全：www.codedq.net；爱分享：www.ndislwf.com