Hadoop1.2.1源码解析系列：JT与TT之间的心跳通信机制——JT篇

上一篇浅析了Hadoop心跳机制的TT（TaskTracker）方面，这一篇浅析下JT（JobTracker）方面。

我们知道心跳是TT通过RPC请求调用JT的heartbeat()方法的，TT在调用JT的heartbeat回收集自身的状态信息封装到TaskTrackerStatus对象中，传递给JT。下面看看JT如何处理来自TT的心跳。

1.JobTracker.heartbeat()：

// Make sure heartbeat is from a tasktracker allowed by the jobtracker.
if (!acceptTaskTracker(status)) {
throw new DisallowedTaskTrackerException(status);
}

第一步是检查发送心跳请求的TT是否属于可允许的TT，这个是根据一个HostsFileReader对象进行判断的，该对象是在实例化JT的时候创建的，这个类保存了两个队列，分别是includes和excludes队列，includes表示可以访问的host列表，excludes表示不可访问的host列表，这两个列表的内容根据两个mapred.hosts和mapred.hosts.exclude（mapred-site,xml中，默认是null）这两个参数指定的文件名读取的。具体可参考JT源码1956行。

2.JobTracker.heartbeat()：

String trackerName = status.getTrackerName();
long now = clock.getTime();
if (restarted) {
faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost());
} else {
faultyTrackers.checkTrackerFaultTimeout(status.getHost(), now);
}

这一步是检查TT是否重启，是重启的话标识该TT的状态为健康的，否则检查TT的健康状态。faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost())内部将该TT所在的Host上所有的TT（从这里可以看出hadoop考虑到一个Host上可能存在多个TT的可能）从黑名单，灰名单和可能存在错误的列表上删除，也就是从potentiallyFaultyTrackers队列中移除该Host，通过更新JT的numGraylistedTrackers/numBlacklistedTrackers数量以及JT的totalMapTaskCapacity和totalReduceTaskCapacity数量。至于如何检查TT健康状态，具体是根据JT上记录的关于TT执行任务失败的次数来判断的（具体不是太理解）。

3.JobTracker.heartbeat()：

HeartbeatResponse prevHeartbeatResponse =
trackerToHeartbeatResponseMap.get(trackerName);
boolean addRestartInfo = false;

if (initialContact != true) {
// If this isn't the 'initial contact' from the tasktracker,
// there is something seriously wrong if the JobTracker has
// no record of the 'previous heartbeat'; if so, ask the
// tasktracker to re-initialize itself.
if (prevHeartbeatResponse == null) {
// This is the first heartbeat from the old tracker to the newly
// started JobTracker
if (hasRestarted()) {
addRestartInfo = true;
// inform the recovery manager about this tracker joining back
recoveryManager.unMarkTracker(trackerName);
} else {
// Jobtracker might have restarted but no recovery is needed
// otherwise this code should not be reached
LOG.warn("Serious problem, cannot find record of 'previous' " +
"heartbeat for '" + trackerName +
"'; reinitializing the tasktracker");
return new HeartbeatResponse(responseId,
new TaskTrackerAction[] {new ReinitTrackerAction()});
}

} else {

// It is completely safe to not process a 'duplicate' heartbeat from a
// {@link TaskTracker} since it resends the heartbeat when rpcs are
// lost see {@link TaskTracker.transmitHeartbeat()};
// acknowledge it by re-sending the previous response to let the
// {@link TaskTracker} go forward.
if (prevHeartbeatResponse.getResponseId() != responseId) {
LOG.info("Ignoring 'duplicate' heartbeat from '" +
trackerName + "'; resending the previous 'lost' response");
return prevHeartbeatResponse;
}
}
}

此处第一句从JT记录的HeartbeatResponse队列中获取该TT的HeartbeatResponse信息，即判断JT之前是否收到过该TT的心跳请求。如果initialContact!=true，表示TT不是首次连接JT，同时如果prevHeartbeatResponse==null，根据注释可以知道如果TT不是首次连接JT，而且JT中并没有该TT之前的心跳请求信息，表明This is the first heartbeat from the old tracker to
the newly started JobTracker。判断hasRestarted是否为true，hasRestarted是在JT初始化（initialize()方法）时，根据recoveryManager的shouldRecover来决定的，hasRestarted=shouldRecover，所以当需要进行job恢复时，addRestartInfo会被设置为true，即需要TT进行job恢复操作，同时从recoveryManager的recoveredTrackers队列中移除该TT。如果不需要进行任务恢复，则直接返回HeartbeatResponse，并对TT下重新初始化指令（后期介绍），注意此处返回的responseId还是原来的responseId，即responseId不变。上面说的都是prevHeartbeatResponse==null时的情况，下面说说prevHeartbeatResponse!=null时如何处理，当prevHeartbeatResponse!=null时会直接返回prevHeartbeatResponse，而忽略本次心跳请求。

4.JobTracker.heartbeat()：

// Process this heartbeat
short newResponseId = (short)(responseId + 1);
status.setLastSeen(now);
if (!processHeartbeat(status, initialContact, now)) {
if (prevHeartbeatResponse != null) {
trackerToHeartbeatResponseMap.remove(trackerName);
}
return new HeartbeatResponse(newResponseId,
new TaskTrackerAction[] {new ReinitTrackerAction()});
}

首先将responseId+1，然后记录心跳发送时间。接着来看看processHeartbeat()方法。

5.JobTracker.processHeartbeat()：

boolean seenBefore = updateTaskTrackerStatus(trackerName,
trackerStatus);

根据该TT的上一次心跳发送的状态信息更新JT的一些信息，如totalMaps,totalReduces,occupiedMapSlots,occupiedReduceSlots等，接着根据本次心跳发送的TT状态信息再次更新这些变量。

6.JobTracker.processHeartbeat()：

TaskTracker taskTracker = getTaskTracker(trackerName);
if (initialContact) {
// If it's first contact, then clear out
// any state hanging around
if (seenBefore) {
lostTaskTracker(taskTracker);
}
} else {
// If not first contact, there should be some record of the tracker
if (!seenBefore) {
LOG.warn("Status from unknown Tracker : " + trackerName);
updateTaskTrackerStatus(trackerName, null);
return false;
}
}

如果该TT是首次连接JT，且存在oldStatus，则表明JT丢失了TT，具体意思应该是JT在一段时间内与TT失去了联系，之后TT恢复了，所以发送心跳时显示首次连接。lostTaskTracker(taskTracker)：会将该TT从所有的队列中移除，并将该TT上记录的job清除掉(kill掉)，当然对那些已经完成的Job不会进行次操作。当TT不是首次连接到JT，但是JT却没有该TT的历史status信息，则表示JT对该TT未知，所以重新更新TaskTracker状态信息。

7.JobTracker.processHeartbeat()：

updateTaskStatuses(trackerStatus);
updateNodeHealthStatus(trackerStatus, timeStamp);

更新Task和NodeHealth信息，较复杂。

8.JobTracker.heartbeat()：如果processHeartbeat()返回false，则返回HeartbeatResponse()，并下达重新初始化TT指令。

// Initialize the response to be sent for the heartbeat
HeartbeatResponse response = new HeartbeatResponse(newResponseId, null);
List<TaskTrackerAction> actions = new ArrayList<TaskTrackerAction>();
boolean isBlacklisted = faultyTrackers.isBlacklisted(status.getHost());
// Check for new tasks to be executed on the tasktracker
if (recoveryManager.shouldSchedule() && acceptNewTasks && !isBlacklisted) {
TaskTrackerStatus taskTrackerStatus = getTaskTrackerStatus(trackerName);
if (taskTrackerStatus == null) {
LOG.warn("Unknown task tracker polling; ignoring: " + trackerName);
} else {
List<Task> tasks = getSetupAndCleanupTasks(taskTrackerStatus);
if (tasks == null ) {
tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName));
}
if (tasks != null) {
for (Task task : tasks) {
expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());
if(LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug(trackerName + " -> LaunchTask: " + task.getTaskID());
}
actions.add(new LaunchTaskAction(task));
}
}
}
}

此处会实例化一个HeartbeatResponse对象，作为本次心跳的返回值，在初始化一个TaskTrackerAction队列，用于存放JT对TT下达的指令。首先需要判断recoveryManager的recoveredTrackers是否为空，即是否有需要回复的TT，然后根据TT心跳发送的acceptNewTasks值，即表明TT是否可接收新任务，并且该TT不在黑名单中，同上满足以上条件，则JT可以为TT分配任务。分配任务的选择方式是优先CleanipTask，然后是SetupTask，然后才是Map/Reduce
Task。下面来看下getSetupAndCleanupTasks()方法。

9.JobTracker.getSetupAndCleanupTasks()：

// Don't assign *any* new task in safemode
if (isInSafeMode()) {
return null;
}

如果集群处于safe模式，则不分配任务。

int maxMapTasks = taskTracker.getMaxMapSlots();
int maxReduceTasks = taskTracker.getMaxReduceSlots();
int numMaps = taskTracker.countOccupiedMapSlots();
int numReduces = taskTracker.countOccupiedReduceSlots();
int numTaskTrackers = getClusterStatus().getTaskTrackers();
int numUniqueHosts = getNumberOfUniqueHosts();

计算TT的最大map/reduce slot，以及已占用的map/reduce slot，以及集群可使用的TT数量，和集群的host数量。

for (Iterator<JobInProgress> it = jobs.values().iterator();
it.hasNext();) {
JobInProgress job = it.next();
t = job.obtainJobCleanupTask(taskTracker, numTaskTrackers,
numUniqueHosts, true);
if (t != null) {
return Collections.singletonList(t);
}
}

首先获取Job的Cleanup任务，每个Job有两个Cleanup任务，分别是map和reduce的。

for (Iterator<JobInProgress> it = jobs.values().iterator();
it.hasNext();) {
JobInProgress job = it.next();
t = job.obtainTaskCleanupTask(taskTracker, true);
if (t != null) {
return Collections.singletonList(t);
}
}

然后获取一个Cleanup任务的TaskAttempt。

for (Iterator<JobInProgress> it = jobs.values().iterator();
it.hasNext();) {
JobInProgress job = it.next();
t = job.obtainJobSetupTask(taskTracker, numTaskTrackers,
numUniqueHosts, true);
if (t != null) {
return Collections.singletonList(t);
}
}

然后在获取Job的setup任务。上面这三个全部是获取的map任务，而下面是获取reduce任务，方法基本一样。

如果该方法返回null，则表示没有cleanup或者setup任务需要执行，则执行map/reduce任务。

10.JobTracker.heartbeat()：

if (tasks == null ) {
tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName));
}

此处是使用TaskScheduler调度任务，一大难点，后期分析。

11.JobTracker.heartbeat()：

if (tasks != null) {
for (Task task : tasks) {
expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());
if(LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug(trackerName + " -> LaunchTask: " + task.getTaskID());
}
actions.add(new LaunchTaskAction(task));
}
}

生成一个LaunchTaskAction指令。

// Check for tasks to be killed
List<TaskTrackerAction> killTasksList = getTasksToKill(trackerName);
if (killTasksList != null) {
actions.addAll(killTasksList);
}

// Check for jobs to be killed/cleanedup
List<TaskTrackerAction> killJobsList = getJobsForCleanup(trackerName);
if (killJobsList != null) {
actions.addAll(killJobsList);
}

// Check for tasks whose outputs can be saved
List<TaskTrackerAction> commitTasksList = getTasksToSave(status);
if (commitTasksList != null) {
actions.addAll(commitTasksList);
}

以上分别是下达kill task指令，kill/cleanedup job指令，commit task指令。以上四种指令，加上一个ReinitTackerAction，这是心跳JT对TT下达的所有五种指令，以后可以相信对其进行分析。

12.JobTracker.heartbeat()：

// calculate next heartbeat interval and put in heartbeat response
int nextInterval = getNextHeartbeatInterval();
response.setHeartbeatInterval(nextInterval);
response.setActions(
actions.toArray(new TaskTrackerAction[actions.size()]));

// check if the restart info is req
if (addRestartInfo) {
response.setRecoveredJobs(recoveryManager.getJobsToRecover());
}

// Update the trackerToHeartbeatResponseMap
trackerToHeartbeatResponseMap.put(trackerName, response);

// Done processing the hearbeat, now remove 'marked' tasks
removeMarkedTasks(trackerName);

剩下一些收尾工作，如计算下次发送心跳的时间，以及设置需要TT进行恢复的任务，更新trackerToHeartbeatResponseMap队列，移除标记的task。最后返回HeartbeatResponse对象，完成心跳请求响应。

到此JT的heartbeat()完成了，中间很多地方比较复杂，都没有去深追，以后有时间可以继续研究，如有错误，请不吝指教，谢谢

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