Receiver 分发详解

我们前面在 DStream, DStreamGraph 详解 讲到，整个 DStreamGraph 是由 output stream 通过 dependency 引用关系，索引到上游 DStream 节点。而递归的追溯到最上游的 InputDStream 节点时，就没有对其它 DStream节点的依赖了，因为InputDStream 节点本身就代表了最原始的数据集。

我们对 模块 3：数据产生与导入 细节的解释，是仅针对 ReceiverInputDStream 及其子类的；其它 InputDStream 子类的讲解，我们在另外的文章中进行。即，本模块的讨论范围是：

- ReceiverInputDStream
  - 子类 SocketInputDStream
  - 子类 TwitterInputDStream
  - 子类 RawInputDStream
  - 子类 FlumePollingInputDStream
  - 子类 MQTTInputDStream
  - 子类 FlumeInputDStream
  - 子类 PluggableInputDStream
  - 子类 KafkaInputDStream

ReceiverTracker 分发 Receiver 过程

我们已经知道，ReceiverTracker 自身运行在 driver 端，是一个管理分布在各个 executor 上的 Receiver 的总指挥者。

在 ssc.start() 时，将隐含地调用 ReceiverTracker.start()；而 ReceiverTracker.start() 最重要的任务就是调用自己的 launchReceivers() 方法将 Receiver 分发到多个 executor 上去。然后在每个 executor 上，由 ReceiverSupervisor 来分别启动一个 Receiver 接收数据。这个过程用下图表示：

我们将以 1.4.0 和 1.5.0 这两个版本为代表，仔细分析一下 launchReceivers() 的实现。

1.4.0 代表了 1.5.0 以前的版本，如 1.2.x, 1.3.x, 1.4.x

1.5.0 代表了 1.5.0 以来的版本，如 1.5.x, 1.6.x

Spark 1.4.0 的 launchReceivers() 实现

Spark 1.4.0 的 launchReceivers() 的过程如下：

• (1.a) 构造 Receiver RDD。具体的，是先遍历所有的 ReceiverInputStream，获得将要启动的所有 x 个 Receiver 的实例。然后，把这些实例当做 x 份数据，在 driver 端构造一个 RDD 实例，这个 RDD 分为 x 个 partition，每个 partition 包含一个 Receiver 数据（即 Receiver 实例）。
• (1.b) 定义计算 func。我们将在多个 executor 上共启动 x 个 Task，每个 Task 负责一个 partition 的数据，即一个Receiver 实例。我们要对这个 Receiver 实例做的计算定义为 func 函数，具体的，func 是：
  • 以这个 Receiver 实例为参数，构造新的 ReceiverSupervisor 实例 supervisor：supervisor = new ReceiverSupervisorImpl(receiver, ...)
  • supervisor.start()；这一步将启动新线程启动 Receiver 实例，然后很快返回
  • supervisor.awaitTermination()；将一直 block 住当前 Task 的线程
• (1.c) 分发 RDD(Receiver) 和 func 到具体的 executor。上面 (a)(b) 两步只是在 driver 端定义了 RDD[Receiver] 和 这个RDD 之上将执行的 func，但并没有具体的去做。这一步是将两者的定义分发到 executor 上去，马上就可以实际执行了。
• (2) 在各个 executor 端，执行(1.b) 中定义的 func。即启动 Receiver 实例，并一直 block 住当前线程。

这样，通过 1 个 RDD 实例包含 x 个 Receiver，对应启动 1 个 Job 包含 x 个 Task，就可以完成 Receiver 的分发和部署了。上述 (1.a)(1.b)(1.c)(2) 的过程示意如下图：

这里 Spark Streaming 下层的 Spark Core 对 Receiver 分发是毫无感知的，它只是执行了“应用层面” — 对 Spark Core 来讲，Spark Streaming 就是“应用层面”– 的一个普通 Job；但 Spark Streaming 只通过这个普通 Job 即可完“特殊功能”的Receiver 分发，可谓巧妙巧妙。

上述逻辑实现的源码请到 Spark 1.4.0 的 ReceiverTracker 查看。

Spark 1.5.0 的 launchReceivers() 实现

其实上面这个实现，这个长时运行的分发 Job 还存在一些问题：

• 如果某个 Task 失败超过 spark.task.maxFailures(默认=4) 次的话，整个 Job 就会失败。这个在长时运行的 Spark Streaming 程序里，Executor 多失效几次就有可能导致 Task 失败达到上限次数了。
• 如果某个 Task 失效一下，Spark Core 的 TaskScheduler 会将其重新部署到另一个 executor 上去重跑。但这里的问题在于，负责重跑的 executor 可能是在下发重跑的那一刻是正在执行 Task 数较少的，但不一定能够将 Receiver 分布的最均衡的。
• 有个用户 code 可能会想自定义一个 Receiver 的分布策略，比如所有的 Receiver 都部署到同一个节点上去。

从 1.5.0 开始，Spark Streaming 添加了增强的 Receiver 分发策略。对比之前的版本，主要的变更在于：

1. 添加可插拔的 ReceiverSchedulingPolicy
2. 把 1 个 Job（包含 x 个 Task），改为 x 个 Job（每个 Job 只包含 1 个 Task）
3. 添加对 Receiver 的监控重启机制

我们一个一个看一看。

(1) 可插拔的 ReceiverSchedulingPolicy

ReceiverSchedulingPolicy 的主要目的，是在 Spark Streaming 层面添加对 Receiver 的分发目的地的计算，相对于之前版本依赖 Spark Core 的 TaskScheduler 进行通用分发，新的 ReceiverSchedulingPolicy 会对 Streaming 应用的更好的语义理解，也能计算出更好的分发策略。

ReceiverSchedulingPolicy 有两个方法，分别用于：

• 在 Streaming 程序首次启动时：
  • 收集所有 InputDStream 包含的所有 Receiver 实例 —— receivers
  • 收集所有的 executor —— executors —— 作为候选目的地
  • 然后就调用 ReceiverSchedulingPolicy.scheduleReceivers(receivers, executors) 来计算每个 Receiver 的目的地 executor 列表
• 在 Streaming 程序运行过程中，如果需要重启某个 Receiver：
  • 将首先看一看之前计算过的目的地 executor 还没有还 alive 的
  • 如果没有，就需要 ReceiverSchedulingPolicy.rescheduleReceiver(receiver, ...) 来重新计算这个 Receiver 的目的地 executor 列表

默认的 ReceiverSchedulingPolicy 是实现为 round-robin 式的了。我们举例说明下这两个方法：

其中，在 Receiver y 失效时，以前的 Spark Streaming 有可能会在 executor 1 上重启 Recever y，而 1.5.0 以来，将在 executor 2 上重启 Receiver y。

(2) 每个 Receiver 分发有单独的 Job 负责

1.5.0 版本以来的 Spark Streaming，是为每个 Receiver 都分配单独的只有 1 个 Task 的 Job 来尝试分发，这与以前版本将x 个 Receiver 都放到一个有 x 个 Task 的 Job 里分发是很不一样的。

而且，对于这仅有个一个 Task，只在第 1 次执行时，才尝试启动 Receiver；如果该 Task 因为失效而被调度到其它 executor 执行时，就不再尝试启动 Receiver、只做一个空操作，从而导致本 Job 的状态是成功执行已完成。ReceiverTracker 会另外调起一个 Job —— 有可能会重新计算 Receiver 的目的地 —— 来继续尝试 Receiver 分发……如此直到成功为止。

另外，由于 Spark Core 的 Task 下发时只会参考并大部分时候尊重 Spark Streaming 设置的 preferredLocation 目的地信息，还是有一定可能该分发 Receiver 的 Job 并没有在我们想要调度的 executor 上运行。此时，在第 1 次执行 Task 时，会首先向 ReceiverTracker 发送 RegisterReceiver 消息，只有得到肯定的答复时，才真正启动 Receiver，否则就继续做一个空操作，导致本 Job 的状态是成功执行已完成。当然，ReceiverTracker 也会另外调起一个 Job，来继续尝试 Receiver分发……如此直到成功为止。

我们用图示来表达这个改动：

所以通过上面可以看到，一个 Receiver 的分发 Job 是有可能没有完成分发 Receiver 的目的的，所以 ReceiverTracker会继续再起一个 Job 来尝试 Receiver 分发。这个机制保证了，如果一次 Receiver 如果没有抵达预先计算好的 executor，就有机会再次进行分发，从而实现在 Spark Streaming 层面对 Receiver 所在位置更好的控制。

(3) 对 Receiver 的监控重启机制

上面分析了每个 Receiver 都有专门的 Job 来保证分发后，我们发现这样一来，Receiver 的失效重启就不受spark.task.maxFailures(默认=4) 次的限制了。

因为现在的 Receiver 重试不是在 Task 级别，而是在 Job 级别；并且 Receiver 失效后并不会导致前一次 Job 失败，而是前一次 Job 成功、并新起一个 Job 再次进行分发。这样一来，不管 Spark Streaming 运行多长时间，Receiver 总是保持活性的，不会随着 executor 的丢失而导致 Receiver 死去。

总结

我们再简单对比一下 1.4.0 和 1.5.0 版本在 Receiver 分发上的区别：

通过以上分析，我们总结：

	Spark Streaming 1.4.0	Spark Streaming 1.5.0
Receiver 活性	不保证永活	无限重试、保证永活
Receiver 均衡分发	无保证	round-robin 策略
自定义 Receiver 分发	很 tricky	方便

 

转自：GitHub

https://github.com/proflin/CoolplaySpark/blob/master/Spark Streaming 源码解析系列/3.1 Receiver 分发详解.md

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