Spark源码分析九-AsyncEventQueue

作者: 无色的叶 | 来源:发表于2020-07-14 16:33 被阅读0次

链接：https://blog.csdn.net/nazeniwaresakini/java/article/details/104220341

前言

1）异步事件队列AsyncEventQueue

eventQueue、eventCount属性
droppedEventsCounter、lastReportTimestamp、logDroppedEvent属性
started、stopped属性
dispatchThread属性
dispatch()方法
post()方法

异步事件总线LiveListenerBus

queues属性
queuedEvents属性
addToQueue()方法
post()、postToQueues()方法

SparkListenerBus默认提供的事件投递方法是同步调用的。如果注册的监听器和产生的事件非常多，同步调用必然会造成事件的积压以及处理的延时。因此，在SparkListenerBus的实现类AsyncEventQueue中，提供了异步事件队列机制，它也是SparkContext中的事件总线LiveListenerBus的基础

异步事件队列AsyncEventQueue

AsyncEventQueue类声明及其属性

private class AsyncEventQueue(
    val name: String,
    conf: SparkConf,
    metrics: LiveListenerBusMetrics,
    bus: LiveListenerBus)
  extends SparkListenerBus
  with Logging {
  import AsyncEventQueue._
 
  private val eventQueue = new LinkedBlockingQueue[SparkListenerEvent](
    conf.get(LISTENER_BUS_EVENT_QUEUE_CAPACITY))
 
  private val eventCount = new AtomicLong()
 
  private val droppedEventsCounter = new AtomicLong(0L)
 
  @volatile private var lastReportTimestamp = 0L
 
  private val logDroppedEvent = new AtomicBoolean(false)
 
  private var sc: SparkContext = null
 
  private val started = new AtomicBoolean(false)
  private val stopped = new AtomicBoolean(false)
 
  private val droppedEvents = metrics.metricRegistry.counter(s"queue.$name.numDroppedEvents")
  private val processingTime = metrics.metricRegistry.timer(s"queue.$name.listenerProcessingTime")
 
  private val dispatchThread = new Thread(s"spark-listener-group-$name") {
    setDaemon(true)
    override def run(): Unit = Utils.tryOrStopSparkContext(sc) {
      dispatch()
    }
  }
 
  // ...
}

该类的构造参数有四个，分别是队列名、Spark配置项、LiveListenerBus的监控度量，以及LiveListenerBus本身。下面来看一下它的主要属性。

eventQueue、eventCount属性

eventQueue是一个存储SparkListenerEvent事件的阻塞队列LinkedBlockingQueue。它的大小是通过配置参数spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.capacity来设置的，默认值10000。如果不设置阻塞队列的大小，那么默认值会是Integer.MAX_VALUE，有OOM的风险。

eventCount则是当前待处理事件的计数。因为事件从队列中弹出不代表已经处理完成，所以不能直接用队列的实际大小来表示。它是AtomicLong类型的，以保证修改的原子性。

droppedEventsCounter、lastReportTimestamp、logDroppedEvent属性

droppedEventsCounter是被丢弃事件的计数。当阻塞队列已满后，新产生的事件无法入队，就会被丢弃。日志中定期输出该计数器的值，用lastReportTimestamp记录下每次输出的时间戳，并且输出后都会将计数器重新置为0。

logDroppedEvent用于指示是否发生过了事件丢弃的情况。它与droppedEventsCounter一样也都是原子类型的。

started、stopped属性

这两个属性分别用来标记队列的启动与停止状态。

dispatchThread属性
dispatchThread是将队列中的事件分发到各监听器的守护线程，实际上调用了dispatch()方法。而Utils.tryOrStopSparkContext()方法的作用在于执行代码块时如果抛出异常，就另外起一个线程关闭SparkContext。

下面就来看看dispatch()方法的源码。

private def dispatch(): Unit = LiveListenerBus.withinListenerThread.withValue(true) {
    var next: SparkListenerEvent = eventQueue.take()
    while (next != POISON_PILL) {
      val ctx = processingTime.time()
      try {
        super.postToAll(next)
      } finally {
        ctx.stop()
      }
      eventCount.decrementAndGet()
      next = eventQueue.take()
    }
    eventCount.decrementAndGet()
  }

可见，该方法循环地从事件队列中取出事件，并调用父类ListenerBus特征的postToAll()方法（文章#5已经讲过）将其投递给所有已注册的监听器，并减少计数器的值。“毒药丸”POISON_PILL是伴生对象中定义的一个特殊的空事件，在队列停止（即调用stop()方法）时会被放入，dispatcherThread取得它之后就会“中毒”退出循环。

有了处理事件的方法，还得有将事件放入队列的方法才完整。下面是入队的方法post()。

 def post(event: SparkListenerEvent): Unit = {
    if (stopped.get()) {
      return
    }
 
    eventCount.incrementAndGet()
    if (eventQueue.offer(event)) {
      return
    }
 
    eventCount.decrementAndGet()
    droppedEvents.inc()
    droppedEventsCounter.incrementAndGet()
    if (logDroppedEvent.compareAndSet(false, true)) {
      logError(s"Dropping event from queue $name. " +
        "This likely means one of the listeners is too slow and cannot keep up with " +
        "the rate at which tasks are being started by the scheduler.")
    }
    logTrace(s"Dropping event $event")
 
    val droppedCount = droppedEventsCounter.get
    if (droppedCount > 0) {
      if (System.currentTimeMillis() - lastReportTimestamp >= 60 * 1000) {
        if (droppedEventsCounter.compareAndSet(droppedCount, 0)) {
          val prevLastReportTimestamp = lastReportTimestamp
          lastReportTimestamp = System.currentTimeMillis()
          val previous = new java.util.Date(prevLastReportTimestamp)
          logWarning(s"Dropped $droppedCount events from $name since $previous.")
        }
      }
    }
  }

该方法首先检查队列是否已经停止。如果是运行状态，就试图将事件event入队。若offer()方法返回false，表示队列已满，将丢弃事件的计数器自增，并标记有事件被丢弃。最后，若当前的时间戳与上一次输出droppedEventsCounter值的间隔大于1分钟，就在日志里输出它的值。

理解了AsyncEventQueue的细节之后，我们就可以进一步来看LiveListenerBus的实现了。

异步事件总线LiveListenerBus

AsyncEventQueue已经继承了SparkListenerBus特征，LiveListenerBus内部用到了AsyncEventQueue作为核心。来看它的声明以及属性的定义。

private[spark] class LiveListenerBus(conf: SparkConf) {
  import LiveListenerBus._
 
  private var sparkContext: SparkContext = _
 
  private[spark] val metrics = new LiveListenerBusMetrics(conf)
 
  private val started = new AtomicBoolean(false)
  private val stopped = new AtomicBoolean(false)
 
  private val droppedEventsCounter = new AtomicLong(0L)
 
  @volatile private var lastReportTimestamp = 0L
 
  private val queues = new CopyOnWriteArrayList[AsyncEventQueue]()
 
  @volatile private[scheduler] var queuedEvents = new mutable.ListBuffer[SparkListenerEvent]()
 
  // ...
}

这里的属性与AsyncEventQueue大同小异，多出来的主要是queues与queuedEvents两个。

queues属性
queues维护一个AsyncEventQueue的列表，也就是说LiveListenerBus中会有多个事件队列。它采用CopyOnWriteArrayList来保证线程安全性。

queuedEvents属性
queuedEvents维护一个SparkListenerEvent的列表，它的用途是在LiveListenerBus启动成功之前，缓存可能已经收到的事件。在启动之后，这些缓存的事件会首先投递出去。

LiveListenerBus作为一个事件总线，也必须提供监听器注册、事件投递等功能，这些都是在AsyncEventQueue基础之上实现的，下面来看一看。

addToQueue()方法

 private[spark] def addToQueue(
      listener: SparkListenerInterface,
      queue: String): Unit = synchronized {
    if (stopped.get()) {
      throw new IllegalStateException("LiveListenerBus is stopped.")
    }
 
    queues.asScala.find(_.name == queue) match {
      case Some(queue) =>
        queue.addListener(listener)
 
      case None =>
        val newQueue = new AsyncEventQueue(queue, conf, metrics, this)
        newQueue.addListener(listener)
        if (started.get()) {
          newQueue.start(sparkContext)
        }
        queues.add(newQueue)
    }
  }

该方法将监听器listener注册到名为queue的队列中。它会在queues列表中寻找符合条件的队列，如果该队列已经存在，就调用父类ListenerBus的addListener()方法直接注册监听器。反之，就先创建一个AsyncEventQueue，注册监听器到新的队列中。

LiveListenerBus还提供了另外4种直接注册监听器的方法，分别对应内置的4个队列，其名称在伴生对象中有定义。

def addToSharedQueue(listener: SparkListenerInterface): Unit = {
    addToQueue(listener, SHARED_QUEUE)
  }
 
  def addToManagementQueue(listener: SparkListenerInterface): Unit = {
    addToQueue(listener, EXECUTOR_MANAGEMENT_QUEUE)
  }
 
  def addToStatusQueue(listener: SparkListenerInterface): Unit = {
    addToQueue(listener, APP_STATUS_QUEUE)
  }
 
  def addToEventLogQueue(listener: SparkListenerInterface): Unit = {
    addToQueue(listener, EVENT_LOG_QUEUE)
  }

post()、postToQueues()方法

 def post(event: SparkListenerEvent): Unit = {
    if (stopped.get()) {
      return
    }
    metrics.numEventsPosted.inc()
 
    if (queuedEvents == null) {
      postToQueues(event)
      return
    }
 
    synchronized {
      if (!started.get()) {
        queuedEvents += event
        return
      }
    }
 
    postToQueues(event)
  }
 
  private def postToQueues(event: SparkListenerEvent): Unit = {
    val it = queues.iterator()
    while (it.hasNext()) {
      it.next().post(event)
    }
  }

post()方法会检查queuedEvents中有无缓存的事件，以及事件总线是否还没有启动。投递时会调用postToQueues()方法，将事件发送给所有队列，由AsyncEventQueue来完成投递到监听器的工作。

总结

本文研究了与SparkContext相关的异步事件处理机制的实现，即AsyncEventQueue与LiveListenerBus。它们之间的关系可以用下面的简图来表示。

image.png

Spark源码分析九-AsyncEventQueue

前言

异步事件队列AsyncEventQueue

eventQueue、eventCount属性

droppedEventsCounter、lastReportTimestamp、logDroppedEvent属性

started、stopped属性

异步事件总线LiveListenerBus

总结

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