Spark源码解析（二）集群启动脚本分析

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原创最新推荐文章于 2026-03-28 01:13:49 发布 678 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Spark执行过程【源码分析+图示】——启动脚本（standalone模式）文章目录前言1. 执行start-master.sh脚本1.1 源码分析1.2 图示2. 执行start-slaves.sh脚本2.1 源码分析2.1.1 Worker的main方法2.1.2 Worker执行onStart方法（内部发送消息去Master注册）2.1.3 Master收到RegisterWorker消息2.1.4 Worker注册成功收到RegisteredWorker消息2.1... 阅读详情

通过学习Spark源码为了更深入的了解Spark。主要按照以下流程进行Spark的源码分析，包含了Spark集群的启动以及任务提交的执行流程：

Spark RPC分析
start-all.sh
Master启动分析
Work启动分析
spark-submit.sh脚本分析
SparkSubmit分析
SparkContext初始化

2.start-all.sh

源码分析，我这里使用的Spark版本是Spark2.4.7。使用scala版本是Scala2.11。

1.start-all.sh 内部执行start-master.sh和start-slaves.sh。

if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then
  export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"
fi

# Load the Spark configuration
. "${SPARK_HOME}/sbin/spark-config.sh"

# Start Master
"${SPARK_HOME}/sbin"/start-master.sh

# Start Workers
"${SPARK_HOME}/sbin"/start-slaves.sh

2.start-master.sh和start-slaves.sh都有调用spark-daemon.sh

start-master.sh

"${SPARK_HOME}/sbin"/spark-daemon.sh start $CLASS 1 \
  --host $SPARK_MASTER_HOST --port $SPARK_MASTER_PORT --webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT \
  $ORIGINAL_ARGS


start-slaves.sh

"${SPARK_HOME}/sbin"/spark-daemon.sh start $CLASS $WORKER_NUM \
   --webui-port "$WEBUI_PORT" $PORT_FLAG $PORT_NUM $MASTER "$@"

3.spark-daemon.sh内部调用spark-class最终转到执行

Master启动：spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master
Worker启动：spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker

最终会跳到对应的main方法。

3.Master启动分析

    def main(argStrings: Array[String]) {
        Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler(new SparkUncaughtExceptionHandler(exitOnUncaughtException = false))
        
        // TODO 注释：初始化日志输出
        Utils.initDaemon(log)
        
        // TODO 注释：创建conf对象其实是读取Spark默认配置的参数
        val conf = new SparkConf
        
        /**
          *
          * 1.解析main方法传入的参数
          * 2.解析配置文件，加载集群启动时需要解析的配置文件。
          */
        val args = new MasterArguments(argStrings, conf)
        
        // TODO 注释：初始化RPC服务和终端
        /**
、
         *   注释：
         *   1、RpcEnv
         *   2、Endpoint
         */
        val (rpcEnv, _, _) = startRpcEnvAndEndpoint(args.host, args.port, args.webUiPort, conf)
        
        // TODO 注释： 等待结束
        rpcEnv.awaitTermination()
    }

分析startRpcEnvAndEndpoint方法。这里初始化RpcEnv和启动MsterEndpoint。

  def startRpcEnvAndEndpoint(host: String, port: Int, webUiPort: Int, conf: SparkConf): (RpcEnv, Int, Option[Int]) = {
        
        // TODO 注释：初始化securityManager
        val securityMgr = new SecurityManager(conf)
        
        // TODO 注释：初始化RPCEnv
        val rpcEnv = RpcEnv.create(SYSTEM_NAME, host, port, conf, securityMgr)
        
        // TODO 注释：向RPC注册master终端，涉及到Master的实例化
        /**
         *   注释： rpcEnv.setupEndpoint 会直接初始化和启动 EndPoint
         *   参数解析
         *   1、ENDPOINT_NAME endpoint的名字
         *   2、new Master()  endpoint 实例对象
         *   由于这个 endpoint 就是 Master实例：所以代码跳转到两个地方：
         *   1、master的构造法方法
         *   2、master的 onStart()
         *      做了三件事：
         *      1、启动 master web ui
         *      2、启动定时任务检查 worker 状态
         *      3、如果启用了 HA，则 master 参与选举
         */
        val masterEndpoint = rpcEnv.setupEndpoint(ENDPOINT_NAME, new Master(rpcEnv, rpcEnv.address, webUiPort, securityMgr, conf))
        
        // TODO 注释：rest的绑定端口
        val portsResponse = masterEndpoint.askSync[BoundPortsResponse](BoundPortsRequest)
        
        // TODO 注释：返回结果
        (rpcEnv, portsResponse.webUIPort, portsResponse.restPort)
    }

对于代码的各个不做详细介绍。这里查看master的onStart方法中的定时任务启动

/**
 *   scheduleAtFixedRate 启动定时任务
 *   注释：启用定时任务，心跳机制，向自己发送CheckForWorkerTimeOut消息，用于检测Worker是否超时
 *   跟踪代码可知，最终会调用 timeOutDeadWorkers()，用于检测超时的Worker，并移除。
  *  浏览器中会展示子节点信息。
 */
checkForWorkerTimeOutTask = forwardMessageThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
    override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
        /**
         *   注释： CheckForWorkerTimeOut  检查 worker 状态的
         *   1、ref   发给别人
         *   2、self   发给自己
         */
        self.send(CheckForWorkerTimeOut)
    }
    // 每隔 WORKER_TIMEOUT_MS 毫秒执行上面的这个run方法
}, 0, WORKER_TIMEOUT_MS, TimeUnit.MILLISECONDS)

下面代码是master选举的HA机制

/**
 *   注释： HA 的事儿  多个master之间的选举
 *   spark-env.sh
 *   RECOVERY_MODE = spark.deploy.recoveryMode = ZOOKEEPER
 */
val (persistenceEngine_, leaderElectionAgent_) = RECOVERY_MODE match {
	/**
	 *   注释：ZOOKEEPER 是自動管理 Master
	 */
	case "ZOOKEEPER" => logInfo("Persisting recovery state to ZooKeeper")
		val zkFactory = new ZooKeeperRecoveryModeFactory(conf, serializer)
		
		// TODO 注释：zkFactory.createLeaderElectionAgent(this) 选举
		(zkFactory.createPersistenceEngine(), zkFactory.createLeaderElectionAgent(this))
	
	/**
	 *   注释：FILESYSTEM 的方式在 Master 出现突障后需要手动启动机器，
	 *   机器启动后会立即成为 Active 级别的 Master 来对外提供服务（接受应用程序提交的请求、接受新的 Job 运行的请求)
	 */
	case "FILESYSTEM" => val fsFactory = new FileSystemRecoveryModeFactory(conf, serializer)
		(fsFactory.createPersistenceEngine(), fsFactory.createLeaderElectionAgent(this))
	
	/**
	 *   注释：CUSTOM 的方式允许用户自定义 Master HA 的实现，这对于高级用户特别有用；
	 */
	case "CUSTOM" => val clazz = Utils.classForName(conf.get("spark.deploy.recoveryMode.factory"))
		val factory = clazz.getConstructor(classOf[SparkConf], classOf[Serializer]).newInstance(conf, serializer)
			.asInstanceOf[StandaloneRecoveryModeFactory]
		(factory.createPersistenceEngine(), factory.createLeaderElectionAgent(this))
	
	/**
	 *   注释：这是默应情况，当我们下载安装了 Spark 集群中就是采用这种方式，该方式不会持久化集群的数据,
	 *   Driver, Application, Worker and Executor. Master 启动起立即管理集群;
	 */
	case _ => (new BlackHolePersistenceEngine(), new MonarchyLeaderAgent(this))
}

4.Work启动分析

worker中的main方法

def main(argStrings: Array[String]) {
	Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler(new SparkUncaughtExceptionHandler(exitOnUncaughtException = false))
	Utils.initDaemon(log)
	val conf = new SparkConf
	val args = new WorkerArguments(argStrings, conf)
	
	/**
	 *   注释：
	 *   1、RpcEnv
	 *   2、Endpoint
	 */
	val rpcEnv = startRpcEnvAndEndpoint(args.host, args.port, args.webUiPort, args.cores, args.memory, args.masters, args.workDir, conf = conf)

	val externalShuffleServiceEnabled = conf.get(config.SHUFFLE_SERVICE_ENABLED)
	val sparkWorkerInstances = scala.sys.env.getOrElse("SPARK_WORKER_INSTANCES", "1").toInt
	require(externalShuffleServiceEnabled == false || sparkWorkerInstances <= 1,
		"Starting multiple workers on one host is failed because we may launch no more than one " + "external shuffle service on each host, please set spark.shuffle.service.enabled to " + "false or set SPARK_WORKER_INSTANCES to 1 to resolve the conflict.")
	
	/**
	 *   注释：
	 */
	rpcEnv.awaitTermination()
}

Worer实例创建方法startRpcEnvAndEndpoint。和master创建方法很类似

def startRpcEnvAndEndpoint(host: String, port: Int, webUiPort: Int, cores: Int, memory: Int, masterUrls: Array[String], workDir: String,
        workerNumber: Option[Int] = None, conf: SparkConf = new SparkConf): RpcEnv = {
        
        // The LocalSparkCluster runs multiple local sparkWorkerX RPC Environments
        val systemName = SYSTEM_NAME + workerNumber.map(_.toString).getOrElse("")
        val securityMgr = new SecurityManager(conf)
        val rpcEnv = RpcEnv.create(systemName, host, port, conf, securityMgr)
        val masterAddresses = masterUrls.map(RpcAddress.fromSparkURL(_))
        
        /**
         *   注释： 创建 Worker 实例
         *   这句代码会做重要的两件事
         *   1、Worker 的构造方法
         *   2、Worker 的 onStart 方法
         */
        rpcEnv.setupEndpoint(ENDPOINT_NAME, new Worker(rpcEnv, webUiPort, cores, memory, masterAddresses, ENDPOINT_NAME, workDir, conf, securityMgr))
        rpcEnv
}

这里主要查看Worker中的onStart方法

/**
 *   注释： 执行生命周期方法
 *   1、创建工作目录 createWorkDir()
 *   2、startExternalShuffleService() 启动 Shuffle 和 RPC 服务
 *   3、启动 worker 的webui
 *   4、worker 启动了之后要向 Master汇报registerWithMaster()
 */
override def onStart() {
	assert(!registered)
	logInfo("Starting Spark worker %s:%d with %d cores, %s RAM".format(host, port, cores, Utils.megabytesToString(memory)))
	logInfo(s"Running Spark version ${org.apache.spark.SPARK_VERSION}")
	logInfo("Spark home: " + sparkHome)
	
	// TODO_MA 注释：创建工作目录
	createWorkDir()
	
	/**
	 *   注释： 创建 RPC 服务
	 *   ExternalShuffleService是一个单独的进程服务，默认不开启
	 *   用于帮助Executor处理shuffle，降低Executor的压力
	 */
	startExternalShuffleService()
	
	/**
	 *   注释： 启动 web 服务
	 */
	webUi = new WorkerWebUI(this, workDir, webUiPort)
	webUi.bind()
	workerWebUiUrl = s"http://$publicAddress:${webUi.boundPort}"
	
	/**
	 *   注释： 向 Master 注册
	 */
	registerWithMaster()
	
	/**
	 *   注释：启动metricsSystem，用于度量各种指标
	 */
	metricsSystem.registerSource(workerSource)
	metricsSystem.start() // Attach the worker metrics servlet handler to the web ui after the metrics system is started.
	metricsSystem.getServletHandlers.foreach(webUi.attachHandler)
}

可以根据startExternalShuffleService()方法查看创建Worker RPC服务端。核心代码如下：

def start() {
	require(server == null, "Shuffle server already started")
	val authEnabled = securityManager.isAuthenticationEnabled()
	logInfo(s"Starting shuffle service on port $port (auth enabled = $authEnabled)")
	val bootstraps: Seq[TransportServerBootstrap] = if (authEnabled) {
		Seq(new AuthServerBootstrap(transportConf, securityManager))
	} else {
		Nil
	}
	
	/**
	 *   注释： 创建 RPC 服务端
	 *   TransportServer server = transportContext.createServer(port, bootstraps.asJava)
	 */
	server = transportContext.createServer(port, bootstraps.asJava)
	
	shuffleServiceSource.registerMetricSet(server.getAllMetrics)
	shuffleServiceSource.registerMetricSet(blockHandler.getAllMetrics)
	masterMetricsSystem.registerSource(shuffleServiceSource)
	masterMetricsSystem.start()
}

Worker创建好后向master注册registerWithMaster()方法。核心代码如下：

/**
 * 有可能master有多个
 */
private def tryRegisterAllMasters(): Array[JFuture[_]] = {
	masterRpcAddresses.map { masterAddress =>
		registerMasterThreadPool.submit(new Runnable {
			override def run(): Unit = {
				try {
					logInfo("Connecting to master " + masterAddress + "...")
					
					/**
					 *   注释： 一定是获取 Master 的 引用对象
					 *   要给 master发消息，就必须获取到 master 中的 endpoint 的 ref
					 */
					val masterEndpoint = rpcEnv.setupEndpointRef(masterAddress, Master.ENDPOINT_NAME)
					
					/**            
					 *   注释： 发送注册消息给 master
					 */
					sendRegisterMessageToMaster(masterEndpoint)
				} catch {
					case ie: InterruptedException => // Cancelled
					case NonFatal(e) => logWarning(s"Failed to connect to master $masterAddress", e)
				}
			}
		})
	}
}

这里包含了获取master的引用对象和发送消息给master。这里继续深入查看发送消息代码如下：

private def sendRegisterMessageToMaster(masterEndpoint: RpcEndpointRef): Unit = {
	
	/**
	 *   注释： 发送消息
	 *   RegisterWorker 就是 Worker 的注册消息
	 *   所以
	 *   Master　的　receive 方法会接受到  RegisterWorker 注册消息
	 *   Worker 的 receive 方法也会收到 Master 返回回来的注册成功消息
	 */
	masterEndpoint.send(RegisterWorker(workerId, host, port, self, cores, memory, workerWebUiUrl, masterEndpoint.address))
}

当Worker向master发送RegisterWorker后，可以在master的receive方法中看到RegisterWorker接收执行代码：

/**
 *   注释： 处理 Worker 注册
 */
case RegisterWorker(id, workerHost, workerPort, workerRef, cores, memory, workerWebUiUrl, masterAddress) => logInfo(
	"Registering worker %s:%d with %d cores, %s RAM".format(workerHost, workerPort, cores, Utils.megabytesToString(memory)))
	if (state == RecoveryState.STANDBY) {
		workerRef.send(MasterInStandby)
	} else if (idToWorker.contains(id)) {
		workerRef.send(RegisterWorkerFailed("Duplicate worker ID"))
	} else {
		// TODO 注释：过来注册的 worker的信息的封装
		val worker = new WorkerInfo(id, workerHost, workerPort, cores, memory, workerRef, workerWebUiUrl)
		
		// TODO 注释：将 worker 信息注册到 Master 的 workers set 中
		if (registerWorker(worker)) {
			// TODO 注释：注册成功
			persistenceEngine.addWorker(worker)
			
			// TODO 注释：返回注册成功消息
			/**
			 *   注释：
			 *   1、workerRef 是 Wroker 的endpoint 的代理
			 *   2、给 worker 发回一个 RegisteredWorker 的消息
			  *  返回给worker
			 */
			workerRef.send(RegisteredWorker(self, masterWebUiUrl, masterAddress))
			
			// TODO 注释： 参加工作，加入调度
			schedule()
		} else {
			val workerAddress = worker.endpoint.address
			logWarning("Worker registration failed. Attempted to re-register worker at same " + "address: " + workerAddress)
			workerRef.send(RegisterWorkerFailed("Attempted to re-register worker at same address: " + workerAddress))
		}
	}

当master给work发送RegisteredWorker Class。注意这个Class是有实现RegisterWorkerResponse

  case class RegisteredWorker(
      master: RpcEndpointRef,
      masterWebUiUrl: String,
      masterAddress: RpcAddress) extends DeployMessage with RegisterWorkerResponse

那么在slave的receive中用RegisterWorkerResponse接收数据。继而去执行handleRegisterResponse方法

override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = synchronized {
	case msg: RegisterWorkerResponse => handleRegisterResponse(msg)
｝

在handleRegisterResponse方法中，返回注册成功消息，会给自己发送心跳消息SendHeartbeat

private def handleRegisterResponse(msg: RegisterWorkerResponse): Unit = synchronized {
	msg match {
		/**
		 *   注释： 处理注册成功
		 */
		case RegisteredWorker(masterRef, masterWebUiUrl, masterAddress) =>
			if (preferConfiguredMasterAddress) {
			logInfo("Successfully registered with master " + masterAddress.toSparkURL)
		} else {
			logInfo("Successfully registered with master " + masterRef.address.toSparkURL)
		}
			registered = true
			changeMaster(masterRef, masterWebUiUrl, masterAddress)
			
			/**
			 *   注释：在 Worker 启动之后，就开始向 Master 进行注册，注册之后，会收到一个 RegisterWorkerResponse 的信息
			 */
			forwordMessageScheduler.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
				override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
					/**
					 *   注释： 发送心跳 给自己。
					 */
					self.send(SendHeartbeat)
				}
			}, 0, HEARTBEAT_MILLIS, TimeUnit.MILLISECONDS)
			if (CLEANUP_ENABLED) {
				logInfo(s"Worker cleanup enabled; old application directories will be deleted in: $workDir")
				forwordMessageScheduler.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
					override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
						self.send(WorkDirCleanup)
					}
				}, CLEANUP_INTERVAL_MILLIS, CLEANUP_INTERVAL_MILLIS, TimeUnit.MILLISECONDS)
			}
			
			val execs = executors.values.map { e =>
				new ExecutorDescription(e.appId, e.execId, e.cores, e.state)
			}
			masterRef.send(WorkerLatestState(workerId, execs.toList, drivers.keys.toSeq))
		case RegisterWorkerFailed(message) => if (!registered) {
			logError("Worker registration failed: " + message)
			System.exit(1)
		}
		case MasterInStandby => // Ignore. Master not yet ready.
	}
}

当有给自己发送SendHeartbeat时候，会发现给master发送心跳Heartbeat

case SendHeartbeat => if (connected) {
	sendToMaster(Heartbeat(workerId, self))
}

在Master中会看到对应的处理，如下：

/**
 *   注释：心跳
 *   master启动之后，会等待 Worker 启动好了之后，过来汇报。
 *   这里就是处理 Worker 在注册成功只有，发送过来的心跳信息
 */
case Heartbeat(workerId, worker) => idToWorker.get(workerId) match {
	// TODO 注释： 每一个woker发送心跳来了之后，master 都会更新他们的最后一次心跳的时间
	case Some(workerInfo) => workerInfo.lastHeartbeat = System.currentTimeMillis()
	case None => if (workers.map(_.id).contains(workerId)) {
		logWarning(s"Got heartbeat from unregistered worker $workerId." + " Asking it to re-register.")
		worker.send(ReconnectWorker(masterUrl))
	} else {
		logWarning(s"Got heartbeat from unregistered worker $workerId." + " This worker was never registered, so ignoring the heartbeat.")
	}
}

当Worker向Master注册成功后，执行schedule()方法,如下。

/**
 *   注释： 在 master 中， 每一个 worker 上线之后，向 master 注册，注册成功 则证明他可以参加工作
 *   执行 schedule 调度方法，具体做两件事，根据需要启动 driver 或者 executor
 *   1、有可能：launchDriver(worker, driver)
 *   2、startExecutorsOnWorkers()
 */
private def schedule(): Unit = {
	if (state != RecoveryState.ALIVE) {
		return
	}
	
	// TODO 注释：计算存活的 Worker 有多少个
	// Drivers take strict precedence over executors
	val shuffledAliveWorkers = Random.shuffle(workers.toSeq.filter(_.state == WorkerState.ALIVE))
	val numWorkersAlive = shuffledAliveWorkers.size
	
	// TODO 注释：把等待队列中的待启动的 Driver 拿出来启动
	var curPos = 0
	for (driver <- waitingDrivers.toList) { // iterate over a copy of waitingDrivers
		// We assign workers to each waiting driver in a round-robin fashion. For each driver, we
		// start from the last worker that was assigned a driver, and continue onwards until we have
		// explored all alive workers.
		var launched = false
		var numWorkersVisited = 0
		while (numWorkersVisited < numWorkersAlive && !launched) {
			val worker = shuffledAliveWorkers(curPos)
			numWorkersVisited += 1
			
			// TODO 注释： 如果满足，Driver 启动需要的 CPU 和 Memory 资源，则启动 Driver
			if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) {
				/**
				 *   注释： 启动 Driver
				 */
				launchDriver(worker, driver)
				waitingDrivers -= driver
				launched = true
			}
			curPos = (curPos + 1) % numWorkersAlive
		}
	}
	
	/**
	 *   注释：启动所有 Worker 节点上的 Executor
	 */
	startExecutorsOnWorkers()
}

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