Spark History Server 架构原理介绍

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#spark #eventLog #Spark History Server #history log

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本文详细介绍了Spark HistoryServer的工作原理，包括eventLog日志文件的配置与管理，两个定时任务的解析与清理过程，以及HistoryServer的架构和缓存机制。同时探讨了可能遇到的OOM问题及解决方案。

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Spark History Server 是spark内置的一个http服务，通过 sbin/sbin/start-history-server.sh启动。History Server启动后，会监听一个端口，同时启动两个定时任务线程，分别用来解析eventLog日志文件和清理过期的eventLog日志文件。

Spark History Server启动后，我们可以直接在浏览器输入 http://ip:port 访问。一般默认端口是18080

一、eventLog日志文件以及相关参数

eventLog日志文件介绍

eventLog需要将配置spark.eventLog.enabled设置为true来开启，默认是关闭的。

开启这个配置后，当我们提交spark job到集群中运行时，之后spark job在运行过程中会不断的一些运行信息写到相关的日志文件中。具体的eventLog存放目录由配置spark.eventLog.dir决定的。

Spark job在运行中，会调用EventLoggingListener#logEvent()来输出eventLog内容。spark代码中定义了各种类型的事件，一旦某个事件触发，就会构造一个类型的Event，然后获取相应的运行信息并设置进去，最终将该event对象序列化成json字符串，追加到eventLog日志文件中。

所以，eventLog日志文件是由一行一行的json串组成的，每一行json串都代表了一个事件。如下图：

在这里插入图片描述

在eventLog目录中，我们可以看到各个任务的eventLog日志文件

在这里插入图片描述

eventLog日志的文件名组成是APPID_ATTEMPTID,其中带.inprogress的表示该任务还在运行中。

配置名称	默认值	备注
spark.eventLog.enabled	false	执行spark job时是否需要输出eventLog到指定目录，建议开启
spark.eventLog.dir	/tmp/spark-events	eventLog输出的hdfs路径
spark.history.fs.update.interval	10s	history server每隔一段时间就会检查一下eventLog日志目录下的文件是否发生变动，然后进行解析或者更新。如果想要更及时的查看到任务的最新信息，这个时间可以设置的短一些，但太短的周期也会加重服务器的负担。
spark.history.ui.maxApplication	intMaxValue	限制web界面最多查询多少个任务信息。该值如果设置的太小，会导致webUI上看不到排在后面的一些任务。
spark.history.ui.port	18080	history server监听端口
spark.history.fs.cleaner.enabled	false	是否开启过期eventLog日志清除，建议开启。否则eventLog就非常多
spark.history.fs.cleaner.interval	1d	eventLog日志清除线程执行的周期。规定每隔多久检查一次eventLog并清除过期的eventLog日志
spark.history.fs.cleaner.maxAge	7d	规定eventLog的过期时间
spark.eventLog.compress	false	是否压缩eventLog日志文件。
spark.history.retainedApplications	50	在内存中缓存任务信息详情的个数，不建议设置的太大。后面就详细介绍这个缓存机制。
spark.history.fs.numReplayThreads	ceil(cpu核数/4)	解析eventLog的线程数量

二、两个定时任务

解析eventLog日志文件线程

该线程在FsHistoryProvider调用startPolling()方法时，通过以下代码启动:

pool.scheduleWithFixedDelay(getRunner(checkForLogs), 0, UPDATE_INTERVAL_S, TimeUnit.SECONDS)

从上面的代码可以看出，该线程每隔一段时间就会执行checkForLogs方法。这个时间间隔由配置spark.history.fs.update.interval决定，默认是10s执行一次。

该线程启动后，会扫描spark.eventLog.dir目录下的所有文件，根据过滤条件筛选出需要解析的eventLog日志文件列表，之后每一个eventLog日志文件都会开启一个线程去解析，这些线程会放到一个线程池中统一调度。该线程池的大小由spark.history.fs.numReplayThreads配置决定，默认会根据服务器的cpu核数动态调整，公式为 ceil(cpu核数/4)。

过滤eventLog日志的相关代码：

      // scan for modified applications, replay and merge them
      val logInfos: Seq[FileStatus] = statusList
        .filter { entry =>
          val prevFileSize = fileToAppInfo.get(entry.getPath()).map{_.fileSize}.getOrElse(0L)
          !entry.isDirectory() &&
            !entry.getPath().getName().startsWith(".") &&
            prevFileSize < entry.getLen() &&
            SparkHadoopUtil.get.checkAccessPermission(entry, FsAction.READ)
        }
        .flatMap { entry => Some(entry) }
        .sortWith { case (entry1, entry2) =>
          entry1.getModificationTime() >= entry2.getModificationTime()
      }

注意，这里的解析并不会解析整个eventLog文件信息，只会获取application相关的一些基本信息，如下：

        val attemptInfo = new FsApplicationAttemptInfo(
          logPath.getName(),
          appListener.appName.getOrElse(NOT_STARTED),
          appListener.appId.getOrElse(logPath.getName()),
          appListener.appAttemptId,
          appListener.startTime.getOrElse(-1L),
          appListener.endTime.getOrElse(-1L),
          lastUpdated,
          appListener.sparkUser.getOrElse(NOT_STARTED),
          appCompleted,
          fileStatus.getLen()
        )

在所有的eventLog日志都解析成FsApplicationAttemptInfo后，这些信息都会被放到applications对象中。applications是一个LinkedHashMap[String, FsApplicationHistoryInfo]类型的Map。key是eventLog的路径。

清理过期的eventLog日志文件的线程

该线程在FsHistoryProvider调用startPolling()方法时，通过以下代码启动:

pool.scheduleWithFixedDelay(getRunner(cleanLogs), 0, CLEAN_INTERVAL_S, TimeUnit.SECONDS)

从上面的代码可以看出，该线程每隔一段时间就会执行cleanLogs方法。这个时间间隔由配置spark.history.fs.cleaner.interval决定，默认是1天执行一次。

该线程启动后，会遍历内存中applications对象的所有item，然后获取FsApplicationHistoryInfo.lastUpdated的值，根据spark.history.fs.cleaner.maxAge配置判断是否过期，如果过期了就准备删了对应的eventLog日志文件。（注意：这里遍历的对象是applications的item，而不是eventLog目录下的所有文件。另外，判断规则也不是获取eventLog日志文件的更新时间，而是FsApplicationHistoryInfo对象中的lastUpdated属性）

三、History Server的架构

History Server是基于内嵌的jetty来构建http服务的。

这里简单介绍一下jetty的架构，jetty架构的核心是Handler。一个请求过来时，会解析然后被封装成Request，之后会交给Server对象中的Handler处理。Server的Handler可以是各种各样类型的Handler，因为History Server里面注入的是ContextHandlerCollection，我们这里只介绍ContextHandlerCollection。这个类也是Handler的一个实现类，可以理解为是Handler的集合，持有一系列Handler对象，同时还能起到路由器的作用。ContextHandlerCollection基于ArrayTernaryTrie构造了一个字典树，用于快速匹配路径。当收到一个请求时，ContextHandlerCollection根据url找到对应的Handler，然后把请求交给这个Handler去处理。Handler里面封装了各种我们自己实现的Servlet，最终请求就落到了具体的那个Servlet上执行了。

History Server在启动时，会往ContextHandlerCollection中加入一个ServletContextHandler，这里放着jersey的ServletContainer类，用来提供restful api。jersey会自动解析org.apache.spark.status.api.v1包下面的类，然后将对应的请求转发过去。

History Server启动时还会注册其他的handler，这里不多做介绍。

缓存机制

任务的applications信息是长期驻留在内存并不断更新的。当我们在页面点击查看某个任务的运行详情时，History Server就会重新去解析对应eventLog日志文件，这时就是解析整个eventLog文件了，然后将构建好的详情信息保存到缓存中。它的缓存使用了guava的CacheLoader，缓存的个数限制由配置spark.history.retainedApplications决定，在将任务信息放入缓存的同时，History Server还会提前构建好这个任务的各种状态的sparkUI（也就是web界面），并创建好ServletContextHandler，然后放到ContextHandlerCollection中去。

我们可以通过阿里的arthas来观察一下ContextHandlerCollection的变化情况:

服务刚启动时，就5个GzipHandler,他们的底层也都是ServletContextHandler。

在这里插入图片描述

随意在WebUI上点击查看某个任务的详情信息后,我们可以看到增加了20来个的handler，大多都是和这个任务相关的handler。

在这里插入图片描述

再点一个任务详情

在这里插入图片描述

通过缓存任务详情信息以及UI，用户就可以很快的查看任务的各种维度的运行信息以及相关界面。

四、一些潜在的问题

1. spark.history.retainedApplications 设置太大导致的OOM问题

由于每个任务的详情信息数据量都比较大，有的任务能达到G级别。spark.history.retainedApplications如果设置的过大，很可能会导致java堆内存空间放不下这些信息，最终导致OOM。建议维持在默认值50即可。

2. eventLog 日志文件过大导致的OOM问题

就算spark.history.retainedApplications设置的很小，但是有些时候任务产生的eventLog本身就很大，比如一个eventLog日志就达到10G。只要解析几个类似的eventLog并缓存，就可能造成OOM了。对于这种情况，我们可以通过修改spark的源码来解决，目前可以通过2个方面入手：

在eventLog解析线程过滤处加一个过滤条件，即eventLog文件大小大于100M的我们就过滤不处理。即过滤代码中加上entry.getLen()<104857600。
找出eventLog日志太大的原因，比如我们集群是由于Accumulator的信息过多，所以可以修改JsonProtocol#accumulablesToJson()方法，在spark job运行时不统计Accumulator的信息