Yarn源码分析之MapReduce作业中任务Task调度整体流程（一）

v2版本的MapReduce作业中，作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生，即作业SETUP阶段完成事件，会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态，而作业状态转换中涉及作业信息的处理，是由SetupCompletedTransition来完成的，它主要做了四件事：
1、通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1，标记作业setup已完成；
2、调度作业Job的Map Task；
3、调度作业的JobReduce Task；
4、如果没有task了，则生成JOB_COMPLETED事件并交由作业的事件处理器eventHandler进行处理。
本文，我们就将研究作业Job中Task是如何被调度的。

首先看下SetupCompletedTransition中transition()方法关于作业Job中Task调度的代码，如下：

// 调度作业Job的Map Task
job.scheduleTasks(job.mapTasks, job.numReduceTasks == 0);
// 调度作业Job的Reduce Task
job.scheduleTasks(job.reduceTasks, true);

它实际上是通过Job，也就是JobImpl的scheduleTasks()完成的，这个方法需要两个参数，第一个是作业Job待调度任务的任务ID集合taskIDs，第二个参数是表示是否恢复任务输出的标志位recoverTaskOutput，对于Map-Only型作业中Map任务和所有类型作业的Reduce任务，都需要恢复，标志位recoverTaskOutput为true，具体代码如下：

protected void scheduleTasks(Set<TaskId> taskIDs,
boolean recoverTaskOutput) {

// 遍历传入的任务集合taskIDs中的每个TaskId，对taskID做以下处理：
for (TaskId taskID : taskIDs) {

// 根据taskID从集合completedTasksFromPreviousRun中移除对应元素，并获取被移除的元素TaskInfo实例taskInfo
TaskInfo taskInfo = completedTasksFromPreviousRun.remove(taskID);

if (taskInfo != null) {// 若存在taskID对应任务信息TaskInfo实例taskInfo

// 构造T_RECOVER类型任务恢复事件TaskRecoverEvent，交给eventHandler处理，标志位recoverTaskOutput表示是否恢复任务的输出，
// 对于Map-Only型Map任务和所有的Reduce任务，都需要恢复，标志位recoverTaskOutput为true
eventHandler.handle(new TaskRecoverEvent(taskID, taskInfo,
committer, recoverTaskOutput));
} else {

// 否则，构造T_SCHEDULE类型任务调度事件TaskEvent，交给eventHandler处理
eventHandler.handle(new TaskEvent(taskID, TaskEventType.T_SCHEDULE));
}
}
}

scheduleTasks()方法遍历传入的任务集合taskIDs中的每个TaskId实例taskID，对taskID做以下处理：
1、根据taskID从集合completedTasksFromPreviousRun中移除对应元素，并获取被移除的元素TaskInfo实例taskInfo；
2、若存在taskID对应任务信息TaskInfo实例taskInfo，构造T_RECOVER类型任务恢复事件TaskRecoverEvent，交给eventHandler处理，标志位recoverTaskOutput表示是否恢复任务的输出，对于Map-Only型Map任务和所有的Reduce任务，都需要恢复，标志位recoverTaskOutput为true；
3、否则，构造T_SCHEDULE类型任务调度事件TaskEvent，交给eventHandler处理。
我们先看T_SCHEDULE类型任务调度事件TaskEvent的处理，它是交由Job的eventHandler来处理的，而这个eventHandler是在Job被创建时（即构造JobImpl实例时）由MRAppMaster的dispatcher来赋值的，而在MRAppMaster中，dispatcher被创建后就会注册任务事件的处理器TaskEventDispatcher实例，代码如下：

dispatcher.register(TaskEventType.class, new TaskEventDispatcher());

而这个任务事件处理器TaskEventDispatcher中处理任务事件TaskEvent的handle()方法定义如下：

private class TaskEventDispatcher implements EventHandler<TaskEvent> {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void handle(TaskEvent event) {
Task task = context.getJob(event.getTaskID().getJobId()).getTask(
event.getTaskID());
((EventHandler<TaskEvent>)task).handle(event);
}
}

它实际上是通过作业Job中相关任务Task的handle()方法来处理的，而这个任务Task的实现则是TaskImpl，其中对于各种任务事件的处理，也是类似作业Job，由一个任务Task的状态机进行处理，关于任务Task的状态机，我们会有专门的文章进行介绍，这里，您只需要知道在TaskImpl中，对于上述两种任务状态机中任务状态的转换、触发事件及事件处理者定义如下：

private static final StateMachineFactory
<TaskImpl, TaskStateInternal, TaskEventType, TaskEvent>
stateMachineFactory
= new StateMachineFactory<TaskImpl, TaskStateInternal, TaskEventType, TaskEvent>
(TaskStateInternal.NEW)

// 省略部分代码
.addTransition(TaskStateInternal.NEW, TaskStateInternal.SCHEDULED,
TaskEventType.T_SCHEDULE, new InitialScheduleTransition())
// 省略部分代码
.addTransition(TaskStateInternal.NEW,
EnumSet.of(TaskStateInternal.FAILED,
TaskStateInternal.KILLED,
TaskStateInternal.RUNNING,
TaskStateInternal.SUCCEEDED),
TaskEventType.T_RECOVER, new RecoverTransition())
// 省略部分代码

由此可见，对于T_RECOVER类型任务恢复事件TaskRecoverEvent，Task状态机指定由RecoverTransition处理，并且任务Task的状态会由NEW转换为RUNNING、FAILED、KILLED、SUCCEEDED等，而对于T_SCHEDULE类型任务调度事件TaskEvent，则由Task状态机指定为InitialScheduleTransition处理，并且任务Task的状态会由NEW转换为SCHEDULED。下面，我们挨个进行分析。

一、T_SCHEDULE类型任务调度事件TaskEvent
由InitialScheduleTransition进行处理，任务Task的状态会由NEW转换为SCHEDULED，InitialScheduleTransition代码如下：

private static class InitialScheduleTransition
implements SingleArcTransition<TaskImpl, TaskEvent> {

@Override
public void transition(TaskImpl task, TaskEvent event) {

// 添加并调度任务运行尝试TaskAttempt，Avataar.VIRGIN表示它是第一个Attempt，
// 而剩余的Avataar.SPECULATIVE表示它是为拖后腿任务开启的一个Attempt，即推测执行原理
task.addAndScheduleAttempt(Avataar.VIRGIN);
// 设置任务的调度时间scheduledTime为当前时间
task.scheduledTime = task.clock.getTime();
// 发送任务启动事件
task.sendTaskStartedEvent();
}
}

InitialScheduleTransition的处理逻辑比较简单，大体如下：
1、调用addAndScheduleAttempt()方法，添加并调度任务运行尝试TaskAttempt，Avataar.VIRGIN表示它是第一个Attempt，而剩余的Avataar.SPECULATIVE表示它是为拖后腿任务开启的一个Attempt，即推测执行原理；
2、设置任务的调度时间scheduledTime为当前时间；
3、发送任务启动事件。
其中，1中的addAndScheduleAttempt()方法实现如下：

// This is always called in the Write Lock
private void addAndScheduleAttempt(Avataar avataar) {

// 调用addAttempt()方法，创建一个任务运行尝试TaskAttempt实例attempt，
// 并将其添加到attempt集合attempts中，还会设置attempt的Avataar属性
TaskAttempt attempt = addAttempt(avataar);

// 将attempt的id添加到正在执行的attempt集合inProgressAttempts中
inProgressAttempts.add(attempt.getID());

//schedule the nextAttemptNumber
// 调度TaskAttempt

// 如果集合failedAttempts大小大于0，说明该Task之前有TaskAttempt失败过，此次为重新调度，
// TaskAttemp事件类型为TA_RESCHEDULE，
if (failedAttempts.size() > 0) {
eventHandler.handle(new TaskAttemptEvent(attempt.getID(),
TaskAttemptEventType.TA_RESCHEDULE));
} else {
// 否则为TaskAttemp事件类型为TA_SCHEDULE
eventHandler.handle(new TaskAttemptEvent(attempt.getID(),
TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE));
}
}

addAndScheduleAttempt()方法处理逻辑如下：
1、调用addAttempt()方法，创建一个任务运行尝试TaskAttempt实例attempt，并将其添加到attempt集合attempts中，还会设置attempt的Avataar属性；
2、将attempt的id添加到正在执行的attempt集合inProgressAttempts中；
3、调度TaskAttempt：如果集合failedAttempts大小大于0，说明该Task之前有TaskAttempt失败过，此次为重新调度，TaskAttemp事件类型为TA_RESCHEDULE，否则为TaskAttemp事件类型为TA_SCHEDULE。
而addAttempt()方法实现如下：

private TaskAttemptImpl addAttempt(Avataar avataar) {

// 调用createAttempt()方法创建任务运行尝试TaskAttemptImpl实例attempt
TaskAttemptImpl attempt = createAttempt();

// 设置attempt的Avataar属性
attempt.setAvataar(avataar);

// 记录debug级别日志信息：Created attempt ... ...
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Created attempt " + attempt.getID());
}

// 将创建的任务运行尝试TaskAttemptImpl实例attempt与其ID的对应关系添加到TaskImpl的任务运行尝试集合attempts中，
// attempts先被初始化为Collections.emptyMap()
// this.attempts = Collections.emptyMap();
switch (attempts.size()) {
case 0:

// 如果attempts大小为0，即为Collections.emptyMap()，则将其更换为Collections.singletonMap()，并加入该TaskAttemptImpl实例attempt
attempts = Collections.singletonMap(attempt.getID(),
(TaskAttempt) attempt);
break;

case 1:

// 如果attempts大小为1，即为Collections.singletonMap()，则将其替换为LinkedHashMap，并加入之前和现在的TaskAttemptImpl实例attempt
Map<TaskAttemptId, TaskAttempt> newAttempts
= new LinkedHashMap<TaskAttemptId, TaskAttempt>(maxAttempts);
newAttempts.putAll(attempts);
attempts = newAttempts;
attempts.put(attempt.getID(), attempt);
break;

default:
// 如果attempts大小大于1，说明其实一个LinkedHashMap，直接put吧
attempts.put(attempt.getID(), attempt);
break;
}

// 累加TaskAttempt计数器nextAttemptNumber
++nextAttemptNumber;

// 返回TaskAttemptImpl实例attempt
return attempt;
}

其处理逻辑如下：
1、调用createAttempt()方法创建任务运行尝试TaskAttemptImpl实例attempt；
2、设置attempt的Avataar属性；
3、记录debug级别日志信息：Created attempt ... ...；
4、将创建的任务运行尝试TaskAttemptImpl实例attempt与其ID的对应关系添加到TaskImpl的任务运行尝试集合attempts中，attempts先被初始化为Collections.emptyMap()：
4.1、如果attempts大小为0，即为Collections.emptyMap()，则将其更换为Collections.singletonMap()，并加入该TaskAttemptImpl实例attempt；
4.2、如果attempts大小为1，即为Collections.singletonMap()，则将其替换为LinkedHashMap，并加入之前和现在的TaskAttemptImpl实例attempt；
4.3、如果attempts大小大于1，说明其实一个LinkedHashMap，直接put吧；
5、累加TaskAttempt计数器nextAttemptNumber；
6、返回TaskAttemptImpl实例attempt。
继续往下追踪createAttempt()方法，其在TaskImpl中代码如下：

protected abstract TaskAttemptImpl createAttempt();

这是一个抽象方法，由其子类实现，而它的子类有两个，表示Map任务的MapTaskImpl和表示Reduce任务的ReduceTaskImpl，其createAttempt()方法分别实现如下：
1、MapTaskImpl.createAttempt()

@Override
protected TaskAttemptImpl createAttempt() {
return new MapTaskAttemptImpl(getID(), nextAttemptNumber,
eventHandler, jobFile,
partition, taskSplitMetaInfo, conf, taskAttemptListener,
jobToken, credentials, clock, appContext);
}

生成一个MapTaskAttemptImpl实例，传入表示Attempt序号的nextAttemptNumber、事件处理器eventHandler、作业文件jobFile、分区信息partition、分片元数据信息taskSplitMetaInfo等关键变量。
2、ReduceTaskImpl.createAttempt()

@Override
protected TaskAttemptImpl createAttempt() {
return new ReduceTaskAttemptImpl(getID(), nextAttemptNumber,
eventHandler, jobFile,
partition, numMapTasks, conf, taskAttemptListener,
jobToken, credentials, clock, appContext);
}

生成一个ReduceTaskAttemptImpl实例，除不需要分片元数据信息taskSplitMetaInfo，和需要一个Map任务数numMapTasks外，其他与MapTaskAttemptImpl基本相同。
TaskAttempt生成了，接下来就应该进行调度执行了。我们再折回去看看addAndScheduleAttempt()方法中，发送的TA_SCHEDULE或TA_RESCHEDULE类型的TaskAttemptEvent，其与JobImpl、TaskImpl一样，是由TaskAttempt状态机负责处理的，如下所示：

// 在事件TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE的触发下，经过RequestContainerTransition的处理，
// TaskAttempt的状态由NEW转换成UNASSIGNED
.addTransition(TaskAttemptStateInternal.NEW, TaskAttemptStateInternal.UNASSIGNED,
TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE, new RequestContainerTransition(false))

// 在事件TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE的触发下，经过RequestContainerTransition的处理，
// TaskAttempt的状态由NEW转换成UNASSIGNED
.addTransition(TaskAttemptStateInternal.NEW, TaskAttemptStateInternal.UNASSIGNED,
TaskAttemptEventType.TA_RESCHEDULE, new RequestContainerTransition(true))
// 上述二者的区别是RequestContainerTransition传入的标志位rescheduled，前者为false，后者为true

在事件TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE的触发下，经过RequestContainerTransition的处理，TaskAttempt的状态由NEW转换成UNASSIGNED；在事件TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE的触发下，经过RequestContainerTransition的处理，TaskAttempt的状态由NEW转换成UNASSIGNED；上述二者的区别是RequestContainerTransition传入的标志位rescheduled，前者为false，后者为true。
我们再看下RequestContainerTransition的实现，代码如下：

@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void transition(TaskAttemptImpl taskAttempt,
TaskAttemptEvent event) {
// Tell any speculator that we're requesting a container

// taskAttempt的事件处理器eventHandler处理SpeculatorEvent事件，告诉所有的speculator，此时正在申请一个容器
taskAttempt.eventHandler.handle
(new SpeculatorEvent(taskAttempt.getID().getTaskId(), +1));
//request for container

// 申请容器
if (rescheduled) {// Task的Attempt重新调度

// 构造容器申请事件ContainerRequestEvent，并交由taskAttempt的事件处理器eventHandler处理，
// 这个eventHandler实际上是MRAppMaster中的dispatcher，依次经过TaskImpl、TaskAttemptImpl的创建传递过来的，
taskAttempt.eventHandler.handle(
ContainerRequestEvent.createContainerRequestEventForFailedContainer(
taskAttempt.attemptId,
taskAttempt.resourceCapability));
} else {// Task的Attempt第一次调度

// 构造容器申请事件ContainerRequestEvent，并交由taskAttempt的事件处理器eventHandler处理，
taskAttempt.eventHandler.handle(new ContainerRequestEvent(
taskAttempt.attemptId, taskAttempt.resourceCapability,
taskAttempt.dataLocalHosts.toArray(
new String[taskAttempt.dataLocalHosts.size()]),
taskAttempt.dataLocalRacks.toArray(
new String[taskAttempt.dataLocalRacks.size()])));
}

// 两者创建的ContainerRequestEvent事件的区别是，rescheduled时，不需要考虑Node和Lock位置属性，因为此时Attempt之前已经失败过，此时应当能够以完成Attempt为首要任务，
// 同时，两者的事件类型都是ContainerAllocator.EventType.CONTAINER_REQ，
// MRAppMaster中的dispatcher针对该事件ContainerAllocator.EventType注册的事件处理器是LocalContainerAllocator或RMContainerAllocator
}

RequestContainerTransition的transition()方法处理逻辑如下：
1、TaskAttempt的事件处理器eventHandler处理SpeculatorEvent事件，告诉所有的speculator，此时正在申请一个容器；
2、申请容器：
2.1、如果是Task的Attempt重新调度，构造容器申请事件ContainerRequestEvent，并交由taskAttempt的事件处理器eventHandler处理，这个eventHandler实际上是MRAppMaster中的dispatcher，依次经过TaskImpl、TaskAttemptImpl的创建传递过来的；
2.2、否则如果是Task的Attempt第一次调度，构造容器申请事件ContainerRequestEvent，并交由taskAttempt的事件处理器eventHandler处理。
两者创建的ContainerRequestEvent事件的区别是，rescheduled时，不需要考虑Node和Lock位置属性，因为此时Attempt之前已经失败过，此时应当能够以完成Attempt为首要任务，同时，两者的事件类型都是ContainerAllocator.EventType.CONTAINER_REQ，MRAppMaster中的dispatcher针对该事件ContainerAllocator.EventType注册的事件处理器是LocalContainerAllocator或RMContainerAllocator。
关于Yarn容器等资源申请与分配RMContainerAllocator的介绍，我会在以后的文章中为大家讲解，这里，你只需要了解其执行的大体流程即可：
1、RMContainerAllocator首先间接继承自AbstractService，它是Hadoop中的一种服务，有服务初始化serviceInit()及服务启动serviceStart()方法要执行；
2、RMContainerAllocator针对容器请求分配事件，是一个双重生产者-消费者模式，第一层生产者通过其handle()方法，将容器请求分配ContainerAllocatorEvent加入其内部eventQueue队列，第一层消费者通过其内部事件处理线程eventHandlingThread，不断的从事件队列eventQueue中take事件进行消费，而消费的方式是做为第二层生产者，将事件按照任务类型放入调度请求列表scheduledRequests、pendingReduces中，scheduledRequests是一个复杂的区分Map和Reduce任务的会立即被调度的请求列表，而pendingReduces只是存储等待被调度的Reduce任务请求的列表，其会根据Yarn中资源情况和Map任务完成情况确定是将事件移送至（即rampUp）scheduledRequests，还是从scheduledRequests移回Reduce任务调度请求至pendingReduces（即rampDown），而第二层的消费者则是RMContainerAllocator祖先父类RMCommunicator中的心跳线程allocatorThread，它周期性的调用heartbeat()方法，从Yarn的RM中获取可用资源，然后消费scheduledRequests列表中的请求，进行容器分配；
3、RMContainerAllocator中，对于Map任务来说，它经历的数据结构，或者生命周期为scheduled->assigned->completed，而Reduce任务则是pending->scheduled->assigned->completed；
4、经过一些的复杂逻辑后，包括综合判断资源情况、任务本地性、优先调度失败任务、Map任务完成比例、针对拖后退的任务进行推测执行等，无论是Map任务还是Reduce任务，最终在分配到容器Container后，都会发送一个TaskAttemptContainerAssignedEvent事件，交由TaskAttemptImpl的状态机中ContainerAssignedTransition进行处理，而其方法则最终会构造ContainerRemoteLaunchEvent事件，进行Container远程加载，在远程或本机或本进程Container中Launch任务尝试进行任务的执行。
关于RMContainerAllocator，因为其结构、处理逻辑比较复杂，我会专门写文章进行分析，敬请期待！

二、T_RECOVER类型任务恢复事件TaskRecoverEvent

未完待续！敬请关注后续文章！