Spark源码系列(六)Shuffle的过程解析

Spark大会上,所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方,但是又无可奈何。之前去百度面试hadoop的时候,也被问到了这个问题,直接回答了不知道。
这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展:
1、shuffle过程的划分?
2、shuffle的中间结果如何存储?
3、shuffle的数据如何拉取过来?Shuffle过程的划分
Spark的操作模型是基于RDD的,当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的操作的时候,就需要有shuffle了。再拿出reduceByKey这个来讲。
  def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] = {
reduceByKey(new HashPartitioner(numPartitions), func)
}

reduceByKey的时候,我们可以手动设定reduce的个数,如果不指定的话,就可能不受控制了。

  def defaultPartitioner(rdd: RDD[_], others: RDD[_]*): Partitioner = {
val bySize = (Seq(rdd) ++ others).sortBy(_.partitions.size).reverse
for (r <- bySize if r.partitioner.isDefined) {
return r.partitioner.get
}
if (rdd.context.conf.contains("spark.default.parallelism")) {
new HashPartitioner(rdd.context.defaultParallelism)
} else {
new HashPartitioner(bySize.head.partitions.size)
}
}
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如果不指定reduce个数的话,就按默认的走:
1、如果自定义了分区函数partitioner的话,就按你的分区函数来走。
2、如果没有定义,那么如果设置了spark.default.parallelism,就使用哈希的分区方式,reduce个数就是设置的这个值。
3、如果这个也没设置,那就按照输入数据的分片的数量来设定。如果是hadoop的输入数据的话,这个就多了。。。大家可要小心啊。
设定完之后,它会做三件事情,也就是之前讲的3次RDD转换。

//map端先按照key合并一次
val combined = self.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
aggregator.combineValuesByKey(iter, context)
}, preservesPartitioning = true)
//reduce抓取数据
val partitioned = new ShuffledRDD[K, C, (K, C)](combined, partitioner).setSerializer(serializer)
//合并数据,执行reduce计算

partitioned.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineCombinersByKey(iter, context))
}, preservesPartitioning = true)
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1、在第一个MapPartitionsRDD这里先做一次map端的聚合操作。
2、ShuffledRDD主要是做从这个抓取数据的工作。
3、第二个MapPartitionsRDD把抓取过来的数据再次进行聚合操作。
4、步骤1和步骤3都会涉及到spill的过程。
怎么做的聚合操作,回去看RDD那章。Shuffle的中间结果如何存储
作业提交的时候,DAGScheduler会把Shuffle的过程切分成map和reduce两个Stage(之前一直被我叫做shuffle前和shuffle后),具体的切分的位置在上图的虚线处。
map端的任务会作为一个ShuffleMapTask提交,最后在TaskRunner里面调用了它的runTask方法。

  override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
val numOutputSplits = dep.partitioner.numPartitions
metrics = Some(context.taskMetrics)

val blockManager = SparkEnv.get.blockManager
val shuffleBlockManager = blockManager.shuffleBlockManager
var shuffle: ShuffleWriterGroup = null
var success = false

try {
// serializer为空的情况调用默认的JavaSerializer,也可以通过spark.serializer来设置成别的
val ser = Serializer.getSerializer(dep.serializer)
// 实例化Writer,Writer的数量=numOutputSplits=前面我们说的那个reduce的数量
shuffle = shuffleBlockManager.forMapTask(dep.shuffleId, partitionId, numOutputSplits, ser)

// 遍历rdd的元素,按照key计算出来它所在的bucketId,然后通过bucketId找到相应的Writer写入
for (elem <- rdd.iterator(split, context)) {
val pair = elem.asInstanceOf[Product2[Any, Any]]
val bucketId = dep.partitioner.getPartition(pair._1)
shuffle.writers(bucketId).write(pair)
}

// 提交写入操作. 计算每个bucket block的大小
var totalBytes = 0L
var totalTime = 0L
val compressedSizes: Array[Byte] = shuffle.writers.map { writer: BlockObjectWriter =>
writer.commit()
writer.close()
val size = writer.fileSegment().length
totalBytes += size
totalTime += writer.timeWriting()
MapOutputTracker.compressSize(size)
}

// 更新 shuffle 监控参数.
val shuffleMetrics = new ShuffleWriteMetrics
shuffleMetrics.shuffleBytesWritten = totalBytes
shuffleMetrics.shuffleWriteTime = totalTime
metrics.get.shuffleWriteMetrics = Some(shuffleMetrics)

success = true
new MapStatus(blockManager.blockManagerId, compressedSizes)
} catch { case e: Exception =>
// 出错了,取消之前的操作,关闭writer
if (shuffle != null && shuffle.writers != null) {
for (writer <- shuffle.writers) {
writer.revertPartialWrites()
writer.close()
}
}
throw e
} finally {
// 关闭writer
if (shuffle != null && shuffle.writers != null) {
try {
shuffle.releaseWriters(success)
} catch {
case e: Exception => logError("Failed to release shuffle writers", e)
}
}
// 执行注册的回调函数,一般是做清理工作
context.executeOnCompleteCallbacks()
}
}
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遍历每一个记录,通过它的key来确定它的bucketId,再通过这个bucket的writer写入数据。
下面我们看看ShuffleBlockManager的forMapTask方法吧。

def forMapTask(shuffleId: Int, mapId: Int, numBuckets: Int, serializer: Serializer) = {
new ShuffleWriterGroup {
shuffleStates.putIfAbsent(shuffleId, new ShuffleState(numBuckets))
private val shuffleState = shuffleStates(shuffleId)
private var fileGroup: ShuffleFileGroup = null

val writers: Array[BlockObjectWriter] = if (consolidateShuffleFiles) {
fileGroup = getUnusedFileGroup()
Array.tabulate[BlockObjectWriter](numBuckets) { bucketId =>
val blockId = ShuffleBlockId(shuffleId, mapId, bucketId)
      // 从已有的文件组里选文件,一个bucket一个文件,即要发送到同一个reduce的数据写入到同一个文件
blockManager.getDiskWriter(blockId, fileGroup(bucketId), serializer, bufferSize)
}
} else {
Array.tabulate[BlockObjectWriter](numBuckets) { bucketId =>
// 按照blockId来生成文件,文件数为map数*reduce数
val blockId = ShuffleBlockId(shuffleId, mapId, bucketId)
val blockFile = blockManager.diskBlockManager.getFile(blockId)
if (blockFile.exists) {
if (blockFile.delete()) {
logInfo(s"Removed existing shuffle file $blockFile")
} else {
logWarning(s"Failed to remove existing shuffle file $blockFile")
}
}
blockManager.getDiskWriter(blockId, blockFile, serializer, bufferSize)
}
}
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1、map的中间结果是写入到本地硬盘的,而不是内存。
2、默认是一个Executor的中间结果文件是M*R(M=map数量,R=reduce的数量),设置了spark.shuffle.consolidateFiles为true之后是R个文件,根据bucketId把要分到同一个reduce的结果写入到一个文件中。
3、consolidateFiles采用的是一个reduce一个文件,它还记录了每个map的写入起始位置,所以查找的时候先通过reduceId查找到哪个文件,再通过mapId查找索引当中的起始位置offset,长度length=(mapId + 1).offset -(mapId).offset,这样就可以确定一个FileSegment(file, offset, length)。
4、Finally,存储结束之后, 返回了一个new MapStatus(blockManager.blockManagerId, compressedSizes),把blockManagerId和block的大小都一起返回。
个人想法,shuffle这块和hadoop的机制差别不大,tez这样的引擎会赶上spark的速度呢?还是让我们拭目以待吧!Shuffle的数据如何拉取过来
ShuffleMapTask结束之后,最后走到DAGScheduler的handleTaskCompletion方法当中(关于中间的过程,请看《图解作业生命周期》)。

case smt: ShuffleMapTask =>
val status = event.result.asInstanceOf[MapStatus]
val execId = status.location.executorId
if (failedEpoch.contains(execId) && smt.epoch <= failedEpoch(execId)) {
logInfo("Ignoring possibly bogus ShuffleMapTask completion from " + execId)
} else {
stage.addOutputLoc(smt.partitionId, status)
}
if (runningStages.contains(stage) && pendingTasks(stage).isEmpty) {
markStageAsFinished(stage)
if (stage.shuffleDep.isDefined) {
// 真的map过程才会有这个依赖,reduce过程None
mapOutputTracker.registerMapOutputs(
  stage.shuffleDep.get.shuffleId,
stage.outputLocs.map(list => if (list.isEmpty) null else list.head).toArray,
changeEpoch = true)
}
clearCacheLocs()
if (stage.outputLocs.exists(_ == Nil)) {
// 一些任务失败了,需要重新提交stage
submitStage(stage)
} else {
// 提交下一批任务
   }
}
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1、把结果添加到Stage的outputLocs数组里,它是按照数据的分区Id来存储映射关系的partitionId->MapStaus。
2、stage结束之后,通过mapOutputTracker的registerMapOutputs方法,把此次shuffle的结果outputLocs记录到mapOutputTracker里面。
这个stage结束之后,就到ShuffleRDD运行了,我们看一下它的compute函数。
SparkEnv.get.shuffleFetcher.fetch[P](shuffledId, split.index, context, ser)

它是通过ShuffleFetch的fetch方法来抓取的,具体实现在BlockStoreShuffleFetcher里面。

  override def fetch[T](
shuffleId: Int,
reduceId: Int,
context: TaskContext,
serializer: Serializer)
: Iterator[T] =
{
val blockManager = SparkEnv.get.blockManager
val startTime = System.currentTimeMillis
   // mapOutputTracker也分Master和Worker,Worker向Master请求获取reduce相关的MapStatus,主要是(BlockManagerId和size)
val statuses = SparkEnv.get.mapOutputTracker.getServerStatuses(shuffleId, reduceId)
// 一个BlockManagerId对应多个文件的大小
val splitsByAddress = new HashMap[BlockManagerId, ArrayBuffer[(Int, Long)]]
for (((address, size), index) <- statuses.zipWithIndex) {
splitsByAddress.getOrElseUpdate(address, ArrayBuffer()) += ((index, size))
}
// 构造BlockManagerId 和 BlockId的映射关系,想不到ShffleBlockId的mapId,居然是1,2,3,4的序列...
val blocksByAddress: Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])] = splitsByAddress.toSeq.map {
case (address, splits) =>
(address, splits.map(s => (ShuffleBlockId(shuffleId, s._1, reduceId), s._2)))
}
// 名为updateBlock,实际是检验函数,每个Block都对应着一个Iterator接口,如果该接口为空,则应该报错
def unpackBlock(blockPair: (BlockId, Option[Iterator[Any]])) : Iterator[T] = {
val blockId = blockPair._1
val blockOption = blockPair._2
blockOption match {
case Some(block) => {
block.asInstanceOf[Iterator[T]]
}
case None => {
blockId match {
case ShuffleBlockId(shufId, mapId, _) =>
val address = statuses(mapId.toInt)._1
throw new FetchFailedException(address, shufId.toInt, mapId.toInt, reduceId, null)
case _ =>
throw new SparkException("Failed to get block " + blockId + ", which is not a shuffle block")
}
}
}
}
// 从blockManager获取reduce所需要的全部block,并添加校验函数
val blockFetcherItr = blockManager.getMultiple(blocksByAddress, serializer)
val itr = blockFetcherItr.flatMap(unpackBlock)

  val completionIter = CompletionIterator[T, Iterator[T]](itr, {
// CompelteIterator迭代结束之后,会执行以下这部分代码,提交它记录的各种参数
val shuffleMetrics = new ShuffleReadMetrics
shuffleMetrics.shuffleFinishTime = System.currentTimeMillis
shuffleMetrics.fetchWaitTime = blockFetcherItr.fetchWaitTime
shuffleMetrics.remoteBytesRead = blockFetcherItr.remoteBytesRead
shuffleMetrics.totalBlocksFetched = blockFetcherItr.totalBlocks
shuffleMetrics.localBlocksFetched = blockFetcherItr.numLocalBlocks
shuffleMetrics.remoteBlocksFetched = blockFetcherItr.numRemoteBlocks
context.taskMetrics.shuffleReadMetrics = Some(shuffleMetrics)
})

new InterruptibleIterator[T](context, completionIter)
}
}
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1、MapOutputTrackerWorker向MapOutputTrackerMaster获取shuffle相关的map结果信息。
2、把map结果信息构造成BlockManagerId --> Array(BlockId, size)的映射关系。
3、通过BlockManager的getMultiple批量拉取block。
4、返回一个可遍历的Iterator接口,并更新相关的监控参数。
我们继续看getMultiple方法。

  def getMultiple(
blocksByAddress: Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])],
serializer: Serializer): BlockFetcherIterator = {
val iter =
if (conf.getBoolean("spark.shuffle.use.netty", false)) {
new BlockFetcherIterator.NettyBlockFetcherIterator(this, blocksByAddress, serializer)
} else {
new BlockFetcherIterator.BasicBlockFetcherIterator(this, blocksByAddress, serializer)
}

iter.initialize()
iter
}
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分两种情况处理,分别是netty的和Basic的,Basic的就不讲了,就是通过ConnectionManager去指定的BlockManager那里获取数据,上一章刚好说了。
我们讲一下Netty的吧,这个是需要设置的才能启用的,不知道性能会不会好一些呢?
看NettyBlockFetcherIterator的initialize方法,再看BasicBlockFetcherIterator的initialize方法,发现Basic的不能同时抓取超过48Mb的数据。

    override def initialize() {
// 分开本地请求和远程请求,返回远程的FetchRequest
val remoteRequests = splitLocalRemoteBlocks()
// 抓取顺序随机
for (request <- Utils.randomize(remoteRequests)) {
fetchRequestsSync.put(request)
}
// 默认是开6个线程去进行抓取
copiers = startCopiers(conf.getInt("spark.shuffle.copier.threads", 6))// 读取本地的block
getLocalBlocks()
}
View Code
在NettyBlockFetcherIterator的sendRequest方法里面,发现它是通过ShuffleCopier来试下的。
  val cpier = new ShuffleCopier(blockManager.conf)
cpier.getBlocks(cmId, req.blocks, putResult)

这块接下来就是netty的客户端调用的方法了,我对这个不了解。在服务端的处理是在DiskBlockManager内部启动了一个ShuffleSender的服务,最终的业务处理逻辑是在FileServerHandler。
它是通过getBlockLocation返回一个FileSegment,下面这段代码是ShuffleBlockManager的getBlockLocation方法。
  def getBlockLocation(id: ShuffleBlockId): FileSegment = {
// Search all file groups associated with this shuffle.
val shuffleState = shuffleStates(id.shuffleId)
for (fileGroup <- shuffleState.allFileGroups) {
val segment = fileGroup.getFileSegmentFor(id.mapId, id.reduceId)
if (segment.isDefined) { return segment.get }
}
throw new IllegalStateException("Failed to find shuffle block: " + id)
}


先通过shuffleId找到ShuffleState,再通过reduceId找到文件,最后通过mapId确定它的文件分片的位置。但是这里有个疑问了,如果启用了consolidateFiles,一个reduce的所需数据都在一个文件里,是不是就可以把整个文件一起返回呢,而不是通过N个map来多次读取?还是害怕一次发送一个大文件容易失败?这就不得而知了。
到这里整个过程就讲完了。可以看得出来Shuffle这块还是做了一些优化的,但是这些参数并没有启用,有需要的朋友可以自己启用一下试试效果。
 
 
岑玉海
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