引言

上一節《TaskScheduler原始碼與任務提交原理淺析1》介紹了TaskScheduler的建立過程，在這一節中，我將承接《Stage生成和Stage原始碼淺析》中的submitMissingTasks函式繼續介紹task的建立和分發工作。

DAGScheduler中的submitMissingTasks函式

如果一個Stage的所有的parent stage都已經計算完成或者存在於cache中，那麼他會呼叫submitMissingTasks來提交該Stage所包含的Tasks。
submitMissingTasks負責建立新的Task。
Spark將由Executor執行的Task分為ShuffleMapTask和ResultTask兩種。
每個Stage生成Task的時候根據Stage中的isShuffleMap標記確定是否為ShuffleMapStage，如果標記為真，則這個Stage輸出的結果會經過Shuffle階段作為下一個Stage的輸入，建立ShuffleMapTask；否則是ResultStage，這樣會建立ResultTask，Stage的結果會輸出到Spark空間；最後，Task是通過taskScheduler.submitTasks來提交的。

計算流程

submitMissingTasks的計算流程如下：

1. 首先得到RDD中需要計算的partition，對於Shuffle型別的stage，需要判斷stage中是否快取了該結果；對於Result型別的Final Stage，則判斷計算Job中該partition是否已經計算完成。
2. 序列化task的binary。Executor可以通過廣播變數得到它。每個task執行的時候首先會反序列化。這樣在不同的executor上執行的task是隔離的，不會相互影響。
3. 為每個需要計算的partition生成一個task：對於Shuffle型別依賴的Stage，生成ShuffleMapTask型別的task；對於Result型別的Stage，生成一個ResultTask型別的task。
4. 確保Task是可以被序列化的。因為不同的cluster有不同的taskScheduler，在這裡判斷可以簡化邏輯；保證TaskSet的task都是可以序列化的。
5. 通過TaskScheduler提交TaskSet。

部分程式碼

下面是submitMissingTasks判斷是否為ShuffleMapStage的部分程式碼，其中部分引數說明在註釋中：

    val tasks: Seq[Task[_]] = if (stage.isShuffleMap) {
      partitionsToCompute.map { id =>
        val locs = getPreferredLocs(stage.rdd, id)
        val
 
 part = stage.rdd.partitions(id)
        //stage.id：Stage的序號
        //taskBinary：這個在下面具體介紹
        //part：RDD對應的partition
        //locs：最適合的執行位置
        new ShuffleMapTask(stage.id, taskBinary, part, locs)
      }
    } else {
      val job = stage.resultOfJob.get
      partitionsToCompute.map { id =>
        val p: Int = job.partitions(id)
        val part = stage.rdd.partitions(p)
        val locs = getPreferredLocs(stage.rdd, p)
        //p：partition索引，表示從哪個partition讀取資料
        //id：輸出的分割槽索引，表示reduceID
        new ResultTask(stage.id, taskBinary, part, locs, id)
      }
    }

關於taskBinary引數：這是RDD和ShuffleDependency的廣播變數(broadcase version)，作為序列化之後的結果。
這裡將RDD和其依賴關係進行序列化，在executor執行task之前再進行反序列化。這種方式對不同的task之間提供了較好的隔離。

下面是submitMissingTasks進行任務提交的部分程式碼：

    if (tasks.size > 0) {
      logInfo("Submitting " + tasks.size + " missing tasks from " + stage + " (" + stage.rdd + ")")
      stage.pendingTasks ++= tasks
      logDebug("New pending tasks: " + stage.pendingTasks)
      taskScheduler.submitTasks(
        new TaskSet(tasks.toArray, stage.id, stage.newAttemptId(), stage.jobId, properties))
      stage.latestInfo.submissionTime = Some(clock.getTimeMillis())
    } else {
      // Because we posted SparkListenerStageSubmitted earlier, we should mark
      // the stage as completed here in case there are no tasks to run
      markStageAsFinished(stage, None)
      logDebug("Stage " + stage + " is actually done; %b %d %d".format(
        stage.isAvailable, stage.numAvailableOutputs, stage.numPartitions))
    }

TaskSchedulerImpl中的submitTasks

submitTasks的流程如下：

1. 任務(tasks)會被包裝成TaskSetManager（由於TaskSetManager不是執行緒安全的，所以原始碼中需要進行同步）
2. TaskSetManager例項通過schedulableBuilder（分為FIFOSchedulableBuilder和FairSchedulableBuilder兩種）投入排程池中等待排程
3. 任務提交同時啟動定時器，如果任務還未被執行，定時器會持續發出警告直到任務被執行
4. 呼叫backend的reviveOffers函式，向backend的driverActor例項傳送ReviveOffers訊息，driveerActor收到ReviveOffers訊息後，呼叫makeOffers處理函式

  override def submitTasks(taskSet: TaskSet) {
    val tasks = taskSet.tasks
    logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks")
    this.synchronized {
      val manager = createTaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures)
      activeTaskSets(taskSet.id) = manager
      schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager, manager.taskSet.properties)

      if (!isLocal && !hasReceivedTask) {
        starvationTimer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
          override def run() {
            if (!hasLaunchedTask) {
              logWarning("Initial job has not accepted any resources; " +
                "check your cluster UI to ensure that workers are registered " +
                "and have sufficient resources")
            } else {
              this.cancel()
            }
          }
        }, STARVATION_TIMEOUT, STARVATION_TIMEOUT)
      }
      hasReceivedTask = true
    }
    backend.reviveOffers()
  }

TaskSetManager排程

每個Stage一經確認，生成相應的TaskSet（即為一組tasks），其對應一個TaskSetManager通過Stage回溯到最源頭缺失的Stage提交到排程池pool中，在排程池中，這些TaskSetMananger又會根據Job ID排序，先提交的Job的TaskSetManager優先排程，然後一個Job內的TaskSetManager ID小的先排程，並且如果有未執行完的父母Stage的TaskSetManager，則不會提交到排程池中。

reviveOffers函式程式碼

下面是CoarseGrainedSchedulerBackend的reviveOffers函式：

  override def reviveOffers() {
    driverActor ! ReviveOffers
  }

driveerActor收到ReviveOffers訊息後，呼叫makeOffers處理函式。

DriverActor的makeOffers函式

makeOffers函式的處理邏輯是：

1. 找到空閒的Executor，分發的策略是隨機分發的，即儘可能將任務平攤到各個Executor
2. 如果有空閒的Executor，就將任務列表中的部分任務利用launchTasks傳送給指定的Executor

SchedulerBackend(這裡實際是CoarseGrainedSchedulerBackend)負責將新建立的Task分發給Executor，從launchTasks程式碼中可以看出，在傳送LauchTasks指令之前需要將TaskDescription序列化。

    // Make fake resource offers on all executors
    def makeOffers() {
      launchTasks(scheduler.resourceOffers(executorDataMap.map { case (id, executorData) =>
        new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)
      }.toSeq))
    }

TaskSchedulerImpl中的resourceOffers函式

任務是隨機分發給各個Executor的，資源分配的工作由resourceOffers函式處理。
正如上面submitTasks函式提到的，在TaskSchedulerImpl中，這一組Task被交給一個新的TaskSetManager例項進行管理，所有的TaskSetManager經由SchedulableBuilder根據特定的排程策略進行排序，在TaskSchedulerImpl的resourceOffers函式中，當前被選擇的TaskSetManager的ResourceOffer函式被呼叫並返回包含了序列化任務資料的TaskDescription，最後這些TaskDescription再由SchedulerBackend派發到ExecutorBackend去執行。

resourceOffers主要做了3件事：

1. 從Workers裡面隨機抽出一些來執行任務。
2. 通過TaskSetManager找出和Worker在一起的Task，最後編譯打包成TaskDescription返回。
3. 將Worker–>Array[TaskDescription]的對映關係返回。

  /**
   * Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by asking our active task
   * sets for tasks in order of priority. We fill each node with tasks in a round-robin manner so
   * that tasks are balanced across the cluster.
   */
  def resourceOffers(offers: Seq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]] = synchronized {
    // Mark each slave as alive and remember its hostname
    // Also track if new executor is added
    var newExecAvail = false
    // 遍歷worker提供的資源，更新executor相關的對映
    for (o <- offers) {
      executorIdToHost(o.executorId) = o.host
      activeExecutorIds += o.executorId
      if (!executorsByHost.contains(o.host)) {
        executorsByHost(o.host) = new HashSet[String]()
        executorAdded(o.executorId, o.host)
        newExecAvail = true
      }
      for (rack <- getRackForHost(o.host)) {
        hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSet[String]()) += o.host
      }
    }
    // 從worker當中隨機選出一些來，防止任務都堆在一個機器上
    // Randomly shuffle offers to avoid always placing tasks on the same set of workers.
    val shuffledOffers = Random.shuffle(offers)
    // Build a list of tasks to assign to each worker.
    // worker的task列表
    val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores))
    val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray
    // getSortedTask函式對taskset進行排序
    val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue
    for (taskSet <- sortedTaskSets) {
      logDebug("parentName: %s, name: %s, runningTasks: %s".format(
        taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks))
      if (newExecAvail) {
        taskSet.executorAdded()
      }
    }

    // Take each TaskSet in our scheduling order, and then offer it each node in increasing order
    // of locality levels so that it gets a chance to launch local tasks on all of them.
    // NOTE: the preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY
    // 隨機遍歷抽出來的worker，通過TaskSetManager的resourceOffer，把本地性最高的Task分給Worker
    // 本地性是根據當前的等待時間來確定的任務本地性的級別。
    // 它的本地性主要是包括四類：PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, RACK_LOCAL, ANY。

    //1. 首先依次遍歷 sortedTaskSets, 並對於每個 Taskset, 遍歷 TaskLocality
    //2. 越 local 越優先, 找不到(launchedTask 為 false)才會到下個 locality 級別
    //3. (封裝在resourceOfferSingleTaskSet函式)在多次遍歷offer list,
    //因為一次taskSet.resourceOffer只會佔用一個core, 
    //而不是一次用光所有的 core, 這樣有助於一個 taskset 中的 task 比較均勻的分佈在workers上
    //4. 只有在該taskset, 該locality下, 對所有worker offer都找不到合適的task時, 
    //才跳到下個 locality 級別
    var launchedTask = false
    for (taskSet <- sortedTaskSets; maxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {
      do {
        launchedTask = resourceOfferSingleTaskSet(
            taskSet, maxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)
      } while (launchedTask)
    }

    if (tasks.size > 0) {
      hasLaunchedTask = true
    }
    return tasks
  }

TaskDescription程式碼：

private[spark] class TaskDescription(
    val taskId: Long,
    val attemptNumber: Int,
    val executorId: String,
    val name: String,
    val index: Int,    // Index within this task's TaskSet
    _serializedTask: ByteBuffer)
  extends Serializable {

  // Because ByteBuffers are not serializable, wrap the task in a SerializableBuffer
  private val buffer = new SerializableBuffer(_serializedTask)

  def serializedTask: ByteBuffer = buffer.value

  override def toString: String = "TaskDescription(TID=%d, index=%d)".format(taskId, index)
}

DriverActor的launchTasks函式

launchTasks函式流程：

1. launchTasks函式將resourceOffers函式返回的TaskDescription資訊進行序列化
2. 向executorActor傳送封裝了serializedTask的LaunchTask訊息

由於受到Akka Frame Size尺寸的限制，如果傳送資料過大，會被截斷。

    // Launch tasks returned by a set of resource offers
    def launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) {
      for (task <- tasks.flatten) {
        val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
        val serializedTask = ser.serialize(task)
        if (serializedTask.limit >= akkaFrameSize - AkkaUtils.reservedSizeBytes) {
          val taskSetId = scheduler.taskIdToTaskSetId(task.taskId)
          scheduler.activeTaskSets.get(taskSetId).foreach { taskSet =>
            try {
              var msg = "Serialized task %s:%d was %d bytes, which exceeds max allowed: " +
                "spark.akka.frameSize (%d bytes) - reserved (%d bytes). Consider increasing " +
                "spark.akka.frameSize or using broadcast variables for large values."
              msg = msg.format(task.taskId, task.index, serializedTask.limit, akkaFrameSize,
                AkkaUtils.reservedSizeBytes)
              taskSet.abort(msg)
            } catch {
              case e: Exception => logError("Exception in error callback", e)
            }
          }
        }
        else {
          val executorData = executorDataMap(task.executorId)
          executorData.freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK
          executorData.executorActor ! LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask))
        }
      }
    }

參考資料