Cloud Compution BlockManagerMaster

发表于2021  |  分类于 人工智能  |  没有评论

cover

Driver内含BlockManageMaster和BlockManageMasterEndpoint，Endpoint存放若干BlockManageSlaveEndpoint的Ref，并通过此Ref利用BlockManageSlaveEndpoint实现Driver对BlockManage的管理。

Executor内含BlockManageMaster和BlockManageSlaveEndpoint，以及若干BlockManage。Executor将BlockManage以及相应的BlockManageSlaveEndpoint注册到BlockManageMasterEndpoint中，并可以更新Endpoint中Block的消息、询问所需要Block所在的位置、在Executor结束时移除Executor等等。

arch

Details from code view

BlockManageMaster

Driver和Executor通过此类完成对BlockManage的管理，利用Master中的Transmission Tools将操作转化为消息发送到Endpoint中执行具体操作。

Transmission Tools

ask和askSync函数都在RpcEndpointRef类中被实现，在BlockManageMaster中被使用，用于实现driver和executor到BlockManageMasterEndpoint和BlockManagerSlaveEndpoint的消息传输。

tell函数在BlockManagerMaster中被实现，也在BlockManageMaster中被使用，本质是askSync。

ask

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
  



   * This method only sends the message once and never retries.
   */
def [T: ClassTag](message: Any, timeout: RpcTimeout): Future[T]

  /**
   * Send a message to the corresponding [[RpcEndpoint.receiveAndReply)]] and return a [[Future]] to
   * receive the reply within a default timeout.
   *
   * This method only sends the message once and never retries.
   */
def ask[T: ClassTag](message: Any): Future[T] = ask(message, defaultAskTimeout)

ask函数是传输工具中最基础的函数，使用了scala.concurrent.Future类完成消息的非阻塞式的异步处理：ask函数发送消息并返回Future（某个尚未就绪的值的对象），等待发送完成后Future才就位。

由于笔者对Java/Scala异步处理不甚了解，这里不赘述。对Future类的理解详见Scala 中的异步事件处理和Scala之Future。

askSync

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
  /**
   * Send a message to the corresponding [[RpcEndpoint.receiveAndReply]] and get its result within a
   * default timeout, throw an exception if this fails.
   *
   * Note: this is a blocking action which may cost a lot of time,  so don't call it in a message
   * loop of [[RpcEndpoint]].
   * @param message the message to send
   * @tparam T type of the reply message
   * @return the reply message from the corresponding [[RpcEndpoint]]
   */
def askSync[T: ClassTag](message: Any): T = askSync(message, defaultAskTimeout)

  /**
   * Send a message to the corresponding [[RpcEndpoint.receiveAndReply]] and get its result within a
   * specified timeout, throw an exception if this fails.
   *
   * Note: this is a blocking action which may cost a lot of time, so don't call it in a message
   * loop of [[RpcEndpoint]].
   *
   * @param message the message to send
   * @param timeout the timeout duration
   * @tparam T type of the reply message
   * @return the reply message from the corresponding [[RpcEndpoint]]
   */
def askSync[T: ClassTag](message: Any, timeout: RpcTimeout): T = {
    val future = ask[T](message, timeout)
    timeout.awaitResult(future)
}

在以前的版本中同步请求功能由基于AkkaUtil.askWithReply的askDriverWithReply函数实现；

新版本中阻塞式地基于ask函数使用awaitResult方法在timeout时间内等待ask的异步结果，保证在timeout时间内一定有结果返回，否则报错。这里本质是用异步实现同步，只要定时等待即可。

tell

1
2
3
4
5
6
/** Send a one-way message to the master endpoint, to which we expect it to reply with true. */
private def tell(message: Any) {
    if (!driverEndpoint.askSync[Boolean](message)) {
        throw new SparkException("BlockManagerMasterEndpoint returned false, expected true.")
    }
}

tell函数是对askSync函数的一种强化，它要求在我们将消息发送到指定Endpoint之后必须获得true的返回，否则抛出异常。

Functionality

主要操作函数包括：

  • removeExecutor：移出死亡的Executor；
  • registerBlockManager：注册BlockManage；
  • updateBlockInfo：更新BlockManage信息；
  • getLocations：获取给定blockId对应的BlockManage的位置；
  • getLocationsAndStatus：获取给定blockId对应的BlockManage的位置和状态；
  • contains：检查是否包含某BlockManage，利用getLocations实现；
  • getPeers：获取集群中其他节点中的BlockManage的ID（blockId）；
  • getExecutorEndpointRef：获取某Executor对应的SlaveEndpoint的Ref；
  • removeBlock：移除给定blockId对应的BlockManage，首先在blockManagerInfo找到block，再利用其对应的SlaveEndpoint实现移除操作；
  • removeRdd：移除给定RDD中所有BlockManage；
  • removeShuffle：移除给定Shuffle中所有BlockManage；
  • removeBroadcast：移除给定Broadcast中所有BlockManage；
  • getMemoryStatus、getStorageStatus：获取存储信息；
  • getBlockStatus：获取BlockManage信息；
  • getMatchingBlockIds：搜索式查询blockId；
  • HasExclusiveCachedBlocks：查询executor是否包含某些BlockManage。

EndPoint

BlockManageMasterEndpoint

这里的指官方代码中的BlockManageMasterEndpoint.scala文档，其中包含了BlockManageMasterEndpoint和BlockManagerInfo两个类。BlockManageMasterEndpoint类为主体，BlockManagerInfo类描述BlockManage信息，并在BlockManageMasterEndpoint中被实例化。

BlockManageMasterEndpoint

BlockManagerMasterEndpoint is an [[ThreadSafeRpcEndpoint]] on the master node to track statuses of all slaves’ block managers.

其在以前的版本中也叫BlockManageMasterActor（来源：《深入理解Spark核心思想——源码分析》）。

BlockManageMasterEndpoint只存在于Driver上，Executor在BlockManageMaster中获取BlockManageMasterEndpoint的引用，并向其发送消息（使用ask、askSync、tell），实现和Driver的交互。其源码内维护了很多缓存数据结构：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
// Mapping from block manager id to the block manager's information.
private val blockManagerInfo = new mutable.HashMap[BlockManagerId, BlockManagerInfo]

// Mapping from external shuffle service block manager id to the block statuses.
private val blockStatusByShuffleService =
new mutable.HashMap[BlockManagerId, JHashMap[BlockId, BlockStatus]]

// Mapping from executor ID to block manager ID.
private val blockManagerIdByExecutor = new mutable.HashMap[String, BlockManagerId]

// Mapping from block id to the set of block managers that have the block.
private val blockLocations = new JHashMap[BlockId, mutable.HashSet[BlockManagerId]]

类的主体函数为receiveAndReply，此函数作为匹配BlockManageMasterEndpoint接收到消息的偏函数，将接收到的消息和此类中的具体函数相匹配，完成类似于switch case的操作。

1
2
3
4
5
6
7
override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
    case RegisterBlockManager(blockManagerId, maxOnHeapMemSize, maxOffHeapMemSize, slaveEndpoint) =>
    	context.reply(register(blockManagerId, maxOnHeapMemSize, maxOffHeapMemSize, slaveEndpoint))
    ......
    case GetLocations(blockId) =>
    	context.reply(getLocations(blockId))
}

类中其余函数均为和消息相匹配的，实现注册、更新、获取消息等操作的函数，这里对其实现不做赘述。

BlockManagerInfo

描述BlockManage信息的类，BlockManage在BlockManageMasterEndpoint中以从BlockManageId到BlockManagerInfo的映射来存储，此类存储BlockManage的blockManagerId、slaveEndpoint等内容：

1
2
3
4
5
6
7
8
private[spark] class BlockManagerInfo(
    val blockManagerId: BlockManagerId,
    timeMs: Long,
    val maxOnHeapMem: Long,
    val maxOffHeapMem: Long,
    val slaveEndpoint: RpcEndpointRef,
    val externalShuffleServiceBlockStatus: Option[JHashMap[BlockId, BlockStatus]])
  extends Logging

BlockManagerSlaveEndpoint

SlaveEndpoint配合BlockManage执行一些来自于driver和executor的要求操作（通过BlockManageMaster），其主体函数同样是receiveAndReply，不过内部执行操作的选项较少，主要包括去除Block、RDD、Broadcast，获取信息等操作，所有匹配后的具体操作都是通过相应的具体类（如BlockManage、shuffleManager等）完成。

Others

  • 关于BlockManage、Shuffle、Broadcast的概念不甚了解，因此在文章的某些地方描述的有些含糊。希望等到对概念的理解更广泛时做一次refine。
  • 突然写BlockManageMaster主要是云计算最后一节课要求大家准备一份对Spark源码的阅读后的理解和分析，在课上草草地选了较为简单的BlockManageMaster部分，翻了翻源码，看了几篇讲得很含糊的文章，有了一些基础的理解。尽管在课上没有被叫起来分享，但是为了不浪费那几十分钟整理出来的内容，在此做一个更加详细的梳理。

Source