TaskScheduler内幕天机：Spark shell案例，TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFO...

问题导读：

1.什么是TaskSchedulerBackend、SchedulerBackend？

2.FIFO与FAIR两种调度模式有什么区别？

3.Task数据本地性资源怎样分配的？

一、TaskScheduler运行过程（Spark-shell角度）
1.启动Spark-shell

当我们spark-shell本身的时候命令终端返回来的主要是ClientEndpoint和SparkDeploySchedulerBakcend。这是因为此时还没有任何应用程序Job的触发，这是启动Application本身而已，所以主要就是实例化SparkContext并注册当前的应用程序给Master，并从集群中获得ExecutorBackend的计算资源；（这就是为什么启动时日志没有DriverEndpoint信息的原因，因为此时应用程序内部还未发生具体计算资源的调度）

2.TaskScheduler运行时机

DAGScheduler划分好Stage后，会通过TaskSchedulerImpl中的TaskSetManager来管理当前要运行的Stage中的所有的任务TaskSet，TaskSetManager会根据locality aware来为Task奉陪计算资源，监控Task的执行状态。（例如重试、慢任务以及进行推测式执行等）

二、TaskScheduler与SchedulerBackend

1.底层调度的总流程

(1)TaskScheduler提交Tasks

TaskScheduler.submitTasks方法主要作用是将TaskSet加入到TaskSetManager中进行管理。

[mw_shl_code= python,true]//TaskScheduler里面只是定义了submitTasks方法，具体实现是在TaskSchedulerImpl
override def submitTasks(taskSet: TaskSet) {
    val tasks = taskSet.tasks
    logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks")
    this.synchronized {
    //创建TaskSetManager,并设置最大失败重试次数
      val manager = createTaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures)
      val stage = taskSet.stageId
    //记录Stage中提交的TaskSetManager
      val stageTaskSets =
        taskSetsByStageIdAndAttempt.getOrElseUpdate(stage, new HashMap[Int, TaskSetManager])
      stageTaskSets(taskSet.stageAttemptId) = manager
    //如果重复提交同一个TaskSet或者Tasks不在当前的TaskSet中则会报错
      val conflictingTaskSet = stageTaskSets.exists { case (_, ts) =>
        ts.taskSet != taskSet && !ts.isZombie
      }
      if (conflictingTaskSet) {
        throw new IllegalStateException(s"more than one active taskSet for stage $stage:" +
          s" ${stageTaskSets.toSeq.map{_._2.taskSet.id}.mkString(",")}")
      }
    //添加TaskManager到调度队列中，schedulableBuilder是应用程序级别的调度器
      schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager, manager.taskSet.properties)<span style="white-space:pre">   </span>//1
    //为慢任务启动备份任务
      if (!isLocal && !hasReceivedTask) {
        starvationTimer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
          override def run() {
            if (!hasLaunchedTask) {
              logWarning("Initial job has not accepted any resources; " +
                "check your cluster UI to ensure that workers are registered " +
                "and have sufficient resources")
            } else {
              this.cancel()
            }
          }<pre name="code" class="plain"> // default scheduler is FIFO
&#61478;     private val schedulingModeConf = conf.get("spark.scheduler.mode", "FIFO")  (TaskSchedulerImpl)
}, STARVATION_TIMEOUT_MS, STARVATION_TIMEOUT_MS) } hasReceivedTask = true }//调用SparkDeploySchedulerBackend分配具体计算资源 backend.reviveOffers() //2 }[/mw_shl_code]

(2)添加TaskSetManager

SchedulerBuilder.addTaskSetManger（根据SchedulerMode的不同，FIFO与FAIR实现不同）方法会确定TaskSetManager的调度顺序，然后按照TaskSetManager的locality aware来确定每个Task具体运行在那个ExecutorBackend中。

默认的调度顺序为FIFO；Spark应用程序目前支持两种调度模式FIFO和FAIR可以通过Spark-env.sh中的Spark.Scheduler.mode来进行具体的设置

[mw_shl_code=python,true]def initialize(backend: SchedulerBackend) {
  this.backend = backend
  // temporarily set rootPool name to empty
  rootPool = new Pool("", schedulingMode, 0, 0)
  schedulableBuilder = {
    schedulingMode match {
      case SchedulingMode.FIFO =>
        new FIFOSchedulableBuilder(rootPool)
      case SchedulingMode.FAIR =>
        new FairSchedulableBuilder(rootPool, conf)
    }
  }[/mw_shl_code]

并且默认情况下是FIFO的方式：

[mw_shl_code= python,true]// default scheduler is FIFO
private val schedulingModeConf = conf.get("spark.scheduler.mode", "FIFO")[/mw_shl_code]

schedulableBuilder是一个接口，里面定义了addTaskSetManager方法。

[mw_shl_code=python,true]private[spark] trait SchedulableBuilder {
  def rootPool: Pool

  def buildPools()

  def addTaskSetManager(manager: Schedulable, properties: Properties)
}[/mw_shl_code]

schedulableBuilder确定了TaskSetManager调度顺序。

知道了schedulableBuilder是咋回事之后，那么真正的调用就开始啦！

然后按照TaskSetManager的locality aware来确定每个Task具体运行在哪个ExecutorBackend中；

CoarseGrainedSchedulerBackend.reviveOffers:给DriverEndpoint发送ReviveOffers。backend.reviveOffers()

而scheduleBackend只是定义了reviveOffers方法。def reviveOffers(): Unit

reviveOffers方法的具体实现是在：在CoarseGrainedSchedulerBackend实现，给DriverEndpoint发送ReviveOffers消息。

[mw_shl_code=python,true]override def reviveOffers() {
  driverEndpoint.send(ReviveOffers)
}[/mw_shl_code]

ReviveOffers本身是一个空的case object对象，只是起到触发底层资源调度的作用，在有Task提交或者计算资源变动的时候会发送ReviveOffers这个消息作为触发器。

[mw_shl_code=python,true]// Internal messages in driver
case object ReviveOffers extends CoarseGrainedClusterMessage[/mw_shl_code]

此时DriverEndpoint收到ReviveOffers后，路由到makeOffers中。

[mw_shl_code=python,true]case ReviveOffers =>
  makeOffers()[/mw_shl_code]

首先会准备好所有可以用于计算的workOffers(代表了所有可用ExecutorBackend中可以使用的Cores等信息),因为之前的资源已经分配好了，现在只需要关系有哪些cores可以用于Task计算。

[mw_shl_code=python,true]// Make fake resource offers on all executors
private def makeOffers() {
  // Filter out executors under killing
  val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(executorIsAlive)
//产生集合，里面包含executor的ID,freeCores
  val workOffers = activeExecutors.map { case (id, executorData) =>
    new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)
  }.toSeq
  launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))
}[/mw_shl_code]

将可用的计算资源准备好后，下面就可以为每个Task分配计算资源了

TaskSchedulerImpl.resourceOffers为每一个Task具体分配计算资源。输入是workOffers代表可用的资源，实质上是ExecutorBackend的列表。

[mw_shl_code=python,true]launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))[/mw_shl_code]

输出值是：TaskDescription的二维数组

[mw_shl_code=python,true]// Launch tasks returned by a set of resource offers
private def launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) {[/mw_shl_code]

TaskDescription源码：

被TaskSetManager.resourceOffer创建的。而TaskDescription是用来描述哪些要发送到executorbackend上计算的Task。也就是说TaskDescription此时描述的这个Task，是已经确定好了在哪个ExecutorBackend上运行。而确定Task具体运行在哪个ExecutorBackend上的算法是由TaskSetManager的resourceOffers方法来定的。

[mw_shl_code=python,true]/**
* Description of a task that gets passed onto executors to be executed, usually created by
* [[TaskSetManager.resourceOffer]].
*/
private[spark] class TaskDescription(
    val taskId: Long,
    val attemptNumber: Int,
    val executorId: String,
    val name: String,
    val index: Int,    // Index within this task's TaskSet
    _serializedTask: ByteBuffer)
  extends Serializable {[/mw_shl_code]

resourceOffers到底是如何确定Task具体运行在哪个ExecutorBackend上的呢？算法的实现具体如下：

具体到resourceOffers查看源码如下：

1. 通过Random.shuffle打散的是executorBackend的计算资源，防止Task集中分布到某些机器上，为了负载均衡。

[mw_shl_code=python,true]// Randomly shuffle offers to avoid always placing tasks on the same set of workers.
val shuffledOffers = Random.shuffle(offers)[/mw_shl_code]

2.根据每个ExecutorBackend的cores的个数声明类型为TaskDecription的ArrayBuffer数组。

[mw_shl_code=python,true]// Build a list of tasks to assign to each worker.
//为每个worker创建了一个ArrayBuffer实例，
//每个executor上能放多少个TaskDescription就可以运行多少个Task。
//tasks的数组长度是由cores的多少决定的，cores也决定了worker上可以运行多少//个任务。
val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores))
val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray
// getSortedTaskSetQueue对TaskSetManager按照调度策略进行排序，将排序好的结//果赋值给sortedTaskSets
val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue[/mw_shl_code]

3.如果有新的ExecutorBackend分配给我们的Job，此时会调用executorAdd来获取最新的完整的可用计算的计算资源，因为在执行中集群中的资源可能会动态的改变的。

[mw_shl_code=python,true]for (taskSet <- sortedTaskSets) {
  logDebug("parentName: %s, name: %s, runningTasks: %s".format(
    taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks))
  if (newExecAvail) { //如果有可用的新的executor
    taskSet.executorAdded()
  }[/mw_shl_code]

4.下面的增强for循环执行是这样的，每取出一个taskSet，maxLocality就会依次从PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY遍历。从优先级高到低来遍历。追求最高级别的优先级本地性。maxLocality会传入resourceOfferSingleTaskSet.

[mw_shl_code=python,true] // Take each TaskSet in our scheduling order, and then offer it each node in increasing order
  // of locality levels so that it gets a chance to launch local tasks on all of them.
  // NOTE: the preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY
  var launchedTask = false
  for (taskSet <- sortedTaskSets; maxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {
    do {
      launchedTask = resourceOfferSingleTaskSet(
          taskSet, maxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)
    } while (launchedTask)
  }

  if (tasks.size > 0) {
    hasLaunchedTask = true
  }
  return tasks
}[/mw_shl_code]

下面具体看一下resourceOfferSingleTaskSet源码

5． 此时的maxLocality就传入到了resourceOffer，通过调用TastSetManager的resourceOffer来确定Task应该运行在哪个ExecutorBackend的具体的Locality Level;

[mw_shl_code=python,true]for (i <- 0 until shuffledOffers.size) {//循环遍历当前存在的executor
  val execId = shuffledOffers(i).executorId //获取executor的ID
  val host = shuffledOffers(i).host //executor的host名字
  if (availableCpus(i) >= CPUS_PER_TASK) {  //每台机器可用的计算资源
    try {
      for (task <- taskSet.resourceOffer(execId, host, maxLocality)) {
        tasks(i) += task
        val tid = task.taskId
        taskIdToTaskSetManager(tid) = taskSet
        taskIdToExecutorId(tid) = execId
        executorIdToTaskCount(execId) += 1
        executorsByHost(host) += execId
        availableCpus(i) -= CPUS_PER_TASK
        assert(availableCpus(i) >= 0)
        launchedTask = true
      }[/mw_shl_code]

6.确定好Task具体在哪个ExecutorBackend执行之后，通过luanchTasks把任务发送给ExecutorBackend去执行。

[mw_shl_code=python,true]launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))
[/mw_shl_code]

补讲：

1.Task默认的最大重试次数是4次：

[mw_shl_code=python,true]def this(sc: SparkContext) = this(sc, sc.conf.getInt("spark.task.maxFailures", 4))
[/mw_shl_code]

2.Spark应用程序目前支持两种调度器：FIFO、FAIR，可以通过spark-env.sh中spark.scheduler.mode进行具体的设置，默认情况下是FIFO的方式：

[mw_shl_code=python,true]private val schedulingModeConf = conf.get("spark.scheduler.mode", "FIFO")
val schedulingMode: SchedulingMode = try {
  SchedulingMode.withName(schedulingModeConf.toUpperCase)
[/mw_shl_code]

3.TaskScheduler中要负责为Task分配计算资源：此时程序已经具备集群中的计算资源了，根据计算本地性原则确定Task具体要运行在哪个ExecutorBackend中；

4.数据本地优先级从高到底以此为：优先级高低排： PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY，其中NO_PREF是指机器本地性

5.每个Task默认分配的core数为1

[mw_shl_code=python,true]// CPUs to request per task
val CPUS_PER_TASK = conf.getInt("spark.task.cpus", 1)[/mw_shl_code]

6.TaskSet类详解TaskSet包含了一系列高层调度器交给底层调度器的任务的集合。

[mw_shl_code=python,true]/**
* A set of tasks submitted together to the low-level TaskScheduler, usually representing
* missing partitions of a particular stage.
*/
private[spark] class TaskSet(
    val tasks: Array[Task[_]],//任意类型的Task
    val stageId: Int,   //Task属于哪个Stage
    val stageAttemptId: Int, //尝试的Id
    val priority: Int,  //优先级
    val properties: Properties) {
  val id: String = stageId + "." + stageAttemptId

  override def toString: String = "TaskSet " + id
}[/mw_shl_code]

调度的时候，底层是有一个pool调度池，这个调度池会规定Stage提交之后具体执行的优先级。

TaskSetManager（TaskSet的管理者）

实例化的时候要完成TaskSchedulerImpl工作的。

[mw_shl_code=python,true]private[spark] class TaskSetManager(
    sched: TaskSchedulerImpl,
    val taskSet: TaskSet, //接收提交的任务的集合
    val maxTaskFailures: Int,//最大失败提交次数
    clock: Clock = new SystemClock())
  extends Schedulable with Logging {

  val conf = sched.sc.conf[/mw_shl_code]

7.DAGScheduler是从数据层面考虑preferedLocation的，确定数据在哪，而TaskScheduler是从具体计算Task角度考虑计算的本地性，在哪计算，优先考虑在内存中。

8.Task进行广播时候的AKKAFrameSize大小为128MB，如果任务大于128MB-200K的时候，则Task会直接被丢弃掉。

[mw_shl_code=python,true]/** Returns the configured max frame size for Akka messages in bytes. */
def maxFrameSizeBytes(conf: SparkConf): Int = {
  val frameSizeInMB = conf.getInt("spark.akka.frameSize", 128)[/mw_shl_code]

如果小于128 MB-200K的话会通过CoarseGrainedSchedulerBackend去luanch到具体的ExecutorBackend上。executorEndpoint就会把当前的Task发送到要运行的executorBackend上。通过LaunchTask实现。

[mw_shl_code=python,true]executorData.executorEndpoint.send(LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask)))
[/mw_shl_code]

分析的很好，谢谢群主

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