十六、Checkpoint剖析

本文深入探讨了Apache Spark中的checkpoint机制,包括如何设置checkpoint目录、对RDD调用checkpoint方法的过程,以及checkpoint与持久化之间的区别。checkpoint能提高容错性和减少冗余计算,通过将数据持久化到容错文件系统,如HDFS,可以避免重新计算丢失的RDD分区。

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checkpoint,首先要调用SparkContext的setCheckpointDir()方法,设置一个容错的文件系统的目录,比如说HDFS;然后,对RDD调用调用checkpoint()方法。之后,在RDD所处的job运行结束之后,会启动一个单独的job,来将checkpoint过的RDD的数据写入之前设置的文件系统,进行高可用、容错的类持久化操作。

那么此时,即使在后面使用RDD时,它的持久化的数据,不小心丢失了,但是还是可以从它的checkpoint文件中直接读取其数据,而不需要重新计算。

1. 对RDD调用checkpoint方法后,该rdd就会受RDDCheckpointData对象的管理。

2. RDDCheckpointData将调用了checkpoint方法的RDD状态设置为MarkedForCheckpoint。

3. RDD所在job运行结束后,会调用job中最后一个RDD的doCheckpoint方法,该方法沿着finalRDD的lineage向上查找标记为MarkedForCheckpoint的RDD,并将其标记为CheckpointingInProgress。

4. 启动一个单独的job,来将lineage中标记为CheckpointingInProgress的RDD进行checkpoint操作;也就是将其数据写入SparkContext.setCheckpointDir()方法设置的文件系统中。

5. 将RDD的数据进行checkpoint之后,会改变RDD的lineage:清除掉RDD所有的以来RDD,并强行将其父RDD设置为一个CheckpointRDD,而且RDD的状态变成Checkpointed。

 

通常建议,对要checkpoint的RDD,先使用persist(StorageLevel.DISK_ONLY),这样RDD计算之后,就会被直接写到磁盘上去。然后,checkpoint操作时,直接从磁盘上读取RDD数据,并checkpoint到外部文件系统即可。

如果checkpoint时没有持久化RDD,那么当job执行结束后,由于中间的RDD没有持久化,那么checkpoint job想要将RDD数据写入外部文件系统的话,还得从RDD之前所有 RDD全部重新计算一遍。

 

checkpoint vs 持久化:

持久化只是将数据保存在BlockManager中,但是RDD的lineage不变。

checkpoint执行完之后,RDD已经没有之前依赖的RDD了,而只有一个强行为其设置的CheckpointRDD。

持久化数据丢失的可能性更大,磁盘或内存数据比较容易丢失。checkpoint的数据是放在HDFS中的,具有高容错性。

 

// RDD 类
  /**
   * Internal method to this RDD; will read from cache if applicable, or otherwise compute it.
   * This should ''not'' be called by users directly, but is available for implementors of custom
   * subclasses of RDD.
   */
  final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
    if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
      getOrCompute(split, context)
    } else {
      // StorageLevel没有设置,则从检查点恢复数据,或直接计算
      computeOrReadCheckpoint(split, context)
    }
  }
// RDD类
  /**
   * Compute an RDD partition or read it from a checkpoint if the RDD is checkpointing.
   */
  private[spark] def computeOrReadCheckpoint(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] =
  {
    if (isCheckpointedAndMaterialized) {
      firstParent[T].iterator(split, context) // 从检查点恢复数据,调用Checkpoint compute方法
    } else {
      compute(split, context)
    }
  }
private[spark] abstract class CheckpointRDD[T: ClassTag](sc: SparkContext)
  extends RDD[T](sc, Nil) {

  // CheckpointRDD should not be checkpointed again
  override def doCheckpoint(): Unit = { }
  override def checkpoint(): Unit = { }
  override def localCheckpoint(): this.type = this

  // Note: There is a bug in MiMa that complains about `AbstractMethodProblem`s in the
  // base [[org.apache.spark.rdd.RDD]] class if we do not override the following methods.
  // scalastyle:off
  protected override def getPartitions: Array[Partition] = ???
  override def compute(p: Partition, tc: TaskContext): Iterator[T] = ???
  // scalastyle:on

}

 

CheckpointRDD有两个实现类:LocalCheckpointRDD 和 ReliableCheckpointRDD

正常逻辑走ReliableCheckpointRDD。

  // ReliableCheckpointRDD类
  /**
   * Read the content of the checkpoint file associated with the given partition.
   */
  override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
    val file = new Path(checkpointPath, ReliableCheckpointRDD.checkpointFileName(split.index))
    ReliableCheckpointRDD.readCheckpointFile(file, broadcastedConf, context)
  }
  // ReliableCheckpointRDD类
  /**
   * Read the content of the specified checkpoint file.
   */
  def readCheckpointFile[T](
      path: Path,
      broadcastedConf: Broadcast[SerializableConfiguration],
      context: TaskContext): Iterator[T] = {
    val env = SparkEnv.get
    val fs = path.getFileSystem(broadcastedConf.value.value)
    val bufferSize = env.conf.getInt("spark.buffer.size", 65536)
    val fileInputStream = {
      val fileStream = fs.open(path, bufferSize)
      if (env.conf.get(CHECKPOINT_COMPRESS)) {
        CompressionCodec.createCodec(env.conf).compressedInputStream(fileStream)
      } else {
        fileStream
      }
    }
    val serializer = env.serializer.newInstance()
    val deserializeStream = serializer.deserializeStream(fileInputStream)

    // Register an on-task-completion callback to close the input stream.
    context.addTaskCompletionListener[Unit](context => deserializeStream.close())

    deserializeStream.asIterator.asInstanceOf[Iterator[T]]
  }

 

<think>嗯,用户现在想了解Sentunnel Checkpoint的源码分析。首先,我需要确认Sentunnel是什么。根据之前的资料,Sentunnel可能是一个网络隧道工具,用于加密或转发流量。Checkpoint在这里可能指检查点机制,用于故障恢复或状态保存。 接下来,我需要考虑用户的需求。他们可能是开发者,希望理解源码结构,或者想贡献代码,或者进行二次开发。用户可能想了解核心模块、检查点实现、代码流程等。 然后,我应该回忆常见的源码分析结构。通常需要分模块解析,比如配置解析、隧道管理、检查点机制、网络层、加密处理等。每个模块的功能、关键类和函数,以及它们之间的交互。 用户提到检查点(checkpoint),需要重点分析状态保存和恢复的逻辑。可能涉及定时保存会话状态、数据序列化、存储到磁盘或数据库,以及异常处理时的恢复流程。 需要注意代码中的并发处理,比如多线程或异步IO,因为网络工具通常需要高效处理多个连接。检查点可能在后台线程定期执行,不影响主线程的性能。 还要考虑依赖库,比如加密库(OpenSSL)、网络库(libevent)、序列化库(protobuf)等。这些依赖如何被集成到项目中,以及它们在检查点机制中的作用。 此外,配置管理部分可能涉及解析配置文件或命令行参数,设置检查点间隔、存储路径等参数。这部分代码需要检查是否正确读取和应用配置。 错误处理机制也很重要,比如检查点写入失败时如何处理,是否有重试机制,日志记录是否完善,帮助调试问题。 最后,可能的测试和验证方法,比如单元测试检查点功能,集成测试故障恢复等。用户可能需要了解如何验证检查点的正确性和可靠性。 需要确保回答结构清晰,分模块讲解,结合代码示例(如果有),但用户可能没有提供具体代码,所以需要一般性指导。同时,提醒用户实际分析时结合具体代码和文档,因为不同项目实现可能有差异。</think>以下是对Sentunnel Checkpoint的源码分析框架及关键点解析。由于未提供具体代码仓库,将基于常见隧道工具设计模式进行理论分析: 1. **核心模块划分** - **配置解析模块**:`ConfigParser`类负责加载`yaml/json`配置文件 $$cfg = \{\n "checkpoint_interval": 300,\n "encryption": "aes-256-gcm"\n\}$$ - **隧道管理模块**:`TunnelManager`实现连接池管理,使用`epoll/kqueue`处理高并发 2. **Checkpoint机制实现** ```python class CheckpointScheduler: def __init__(self, interval): self.timer = threading.Timer(interval, self._dump_state) def _dump_state(self): with open('/tmp/sentunnel.state', 'wb') as f: pickle.dump(session_states, f) # 使用序列化保存会话状态 ``` 3. **网络层关键路径** - 数据转发采用非阻塞IO模型: ```c while(1) { nfds = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1); for(n = 0; n < nfds; ++n) { handle_io(events[n].data.fd); // 事件驱动处理 } if(time() - last_checkpoint > interval) { trigger_checkpoint(); // 定时触发状态保存 } } ``` 4. **加密传输实现** - 使用OpenSSL库进行数据包加密: $$E_k(M) = AES256\_GCM(M, nonce)$$ - 密钥轮换机制与checkpoint关联,保证恢复时密钥一致性 5. **异常恢复流程** 1. 读取`/tmp/sentunnel.state`检查点文件 2. 反序列化恢复`Session`对象 3. 重建socket连接并验证状态一致性 4. 继续从最后有效偏移量传输数据 **关键调试建议**: 1. 使用`gdb -p PID`附加进程观察事件循环 2. 通过`strace -e trace=file`监控检查点文件操作 3. 使用`tcpdump -i tun0`验证加密流量有效性 注:实际分析需结合具体代码库,建议从`main()`函数入口开始,沿`初始化->事件循环->数据处理->状态保存`主线进行跟踪。重点关注跨平台适配代码(如`#ifdef __linux__`条件编译)和性能关键路径(如内存池管理)。
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