Spark源码分析之Sort-Based Shuffle读写流程

一 、概述

我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：

1.未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。

2.优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，Executor每一个core上的ShuffleMapTask共享文件，减少文件数目，比如Executor有2个core,总共有20个ShuffleMapTask，ReducerTask任务为4个，那么这里总共只有2 * 4 = 8个文件，和未优化之前相比较20 * 4 = 80个文件比较，改进较大。但是如果数据很大的情况下，优化后的Hash Shuffle依然会存在各种问题。比如数据量很大的时候groupByKey操作，必须保证每一个partition的数据内存可以存放。

3.Sort-Based Shuffle: 为了缓解Shuffle过程产生文件数过多和Writer缓存开销过大的问题，spark引入了类似于hadoop Map-Reduce的shuffle机制。该机制每一个ShuffleMapTask不会为后续的任务创建单独的文件，而是会将所有的Task结果写入同一个文件，并且对应生成一个索引文件。以前的数据是放在内存缓存中，等到数据完了再刷到磁盘，现在为了减少内存的使用，在内存不够用的时候，可以将输出溢写到磁盘，结束的时候，再将这些不同的文件联合内存的数据一起进行归并，从而减少内存的使用量。一方面文件数量显著减少，另一方面减少Writer缓存所占用的内存大小，而且同时避免GC的风险和频率。

二、Sort-BasedShuffle写机制

2.1 ShuffleMapTask获取ShuffleManager

Spark1.6之后，取消hash机制的shuffle, 只剩下基于sort的shuffle机制。我们可以在配置文件指定spark.shuffle.manager，如果没有指定默认就是sort，但是tungsten-sort也是基于SortShuffleManager的

valshortShuffleMgrNames = Map(
"sort"-> classOf[org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager].getName,
"tungsten-sort"->classOf[org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager].getName)
val shuffleMgrName= conf.get("spark.shuffle.manager","sort")
val shuffleMgrClass= shortShuffleMgrNames.getOrElse(shuffleMgrName.toLowerCase,shuffleMgrName)
val shuffleManager= instantiateClass[ShuffleManager](shuffleMgrClass)

2.2 根据ShuffleManager获取writer

ShuffleManager会根据注册的handle来决定实例化哪一个writer.如果注册的是SerializedShuffleHandle，就获取UnsafeShuffleWriter；如果注册的是BypassMergeSortShuffleHandle，就获取BypassMergeSortShuffleWriter；如果注册的是BaseShuffleHandle，就获取SortShuffleWriter

首先：我们看一下ShuffleManager如何注册ShuffleHandle的？

override def registerShuffle[K, V, C](shuffleId: Int, numMaps: Int,
dependency: ShuffleDependency[K, V, C]): ShuffleHandle = {
// 如果满足使用BypassMergeSort,就优先使用BypassMergeSortShuffleHandle
if (SortShuffleWriter.shouldBypassMergeSort(SparkEnv.get.conf, dependency)) {
new BypassMergeSortShuffleHandle[K, V](
shuffleId, numMaps, dependency.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, V]])
} else if (SortShuffleManager.canUseSerializedShuffle(dependency)) {
// 如果支持序列化模式，则使用SerializedShuffleHandle
new SerializedShuffleHandle[K, V](
shuffleId, numMaps, dependency.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, V]])
} else {
// 否则使用BaseShuffleHandle
new BaseShuffleHandle(shuffleId, numMaps, dependency)
}
}

然后：看一下shouldBypassMergeSort这个方法，判断是否应该使用BypassMergeSort

使用这个模式需要满足的条件：

# 不能指定aggregator,即不能聚合

# 不能指定ordering，即分区内数据不能排序

# 分区的数目 < spark.shuffle.sort.bypassMergeThrshold指定的阀值

def shouldBypassMergeSort(conf: SparkConf, dep: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {
// We cannot bypass sorting if we need to do map-side aggregation.
if (dep.mapSideCombine) {
require(dep.aggregator.isDefined, "Map-side combine without Aggregator specified!")
false
} else {
val bypassMergeThreshold: Int = conf.getInt("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", 200)
dep.partitioner.numPartitions <= bypassMergeThreshold
}
}

最后：我们分析一下canUseSerializedShuffle函数，来确定是否使用Tungsten-Sort支持的序列化模式SerializedShuffleHandle

满足条件：

# shuffle依赖不带有聚合操作

# 支持序列化值的重新定位

# 分区数量少于16777216个

def canUseSerializedShuffle(dependency: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {
val shufId = dependency.shuffleId
// 获取分区数
val numPartitions = dependency.partitioner.numPartitions
// 如果不支持序列化值的重新定位
if (!dependency.serializer.supportsRelocationOfSerializedObjects) {
log.debug(s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because the serializer, " +
s"${dependency.serializer.getClass.getName}, does not support object relocation")
false
}
// 如果定义聚合器
else if (dependency.aggregator.isDefined) {
log.debug(
s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because an aggregator is defined")
false
}
// 如果分区数量大于16777216个
else if (numPartitions > MAX_SHUFFLE_OUTPUT_PARTITIONS_FOR_SERIALIZED_MODE) {
log.debug(s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because it has more than " +
s"$MAX_SHUFFLE_OUTPUT_PARTITIONS_FOR_SERIALIZED_MODE partitions")
false
} else {
log.debug(s"Can use serialized shuffle for shuffle $shufId")
true
}
}
}

override def getWriter[K, V](handle: ShuffleHandle,
mapId: Int, context: TaskContext): ShuffleWriter[K, V] = {
numMapsForShuffle.putIfAbsent(
handle.shuffleId, handle.asInstanceOf[BaseShuffleHandle[_, _, _]].numMaps)

val env = SparkEnv.get
handle match {
// 如果使用SerializedShuffleHandle则获取UnsafeShuffleWriter
case unsafeShuffleHandle: SerializedShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked] =>
new UnsafeShuffleWriter(
env.blockManager,
shuffleBlockResolver.asInstanceOf[IndexShuffleBlockResolver],
context.taskMemoryManager(),
unsafeShuffleHandle,
mapId,
context,
env.conf)
// 如果使用BypassMergeSortShuffleHandle则获取BypassMergeSortShuffleWriter
case bypassMergeSortHandle: BypassMergeSortShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked] =>
new BypassMergeSortShuffleWriter(
env.blockManager,
shuffleBlockResolver.asInstanceOf[IndexShuffleBlockResolver],
bypassMergeSortHandle,
mapId,
context,
env.conf)
// 如果使用BaseShuffleHandle则获取SortShuffleWriter
case other: BaseShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked, _] =>
new SortShuffleWriter(shuffleBlockResolver, other, mapId, context)
}
}

2.3 BypassMergeSortShuffleWriter的写机制分析

BypassMergeSortShuffleWriter：实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制。在Reducer端任务数比较少的情况下，基于Hash的Shuffle实现机制明显比Sort的Shuffle实现快。所以基于Sort的Shuffle实现机制提供一个方案，当Reducer任务数少于配置的属性spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold设置的个数的时候，则使用此种方案。

特点：

# 主要用于处理不需要排序和聚合的Shuffle操作，所以数据是直接写入文件，数据量较大的时候，网络I/O和内存负担较重

# 主要适合处理Reducer任务数量比较少的情况下

# 将每一个分区写入一个单独的文件，最后将这些文件合并,减少文件数量；但是这种方式需要并发打开多个文件，对内存消耗比较大

public void write(Iterator<Product2<K,V>> records)throws IOException{
assert (partitionWriters== null);
if (!records.hasNext()) {
partitionLengths= new long[numPartitions];
shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(shuffleId,mapId, partitionLengths,null);
mapStatus = MapStatus$.MODULE$.apply(blockManager.shuffleServerId(),partitionLengths);
return;
}
final SerializerInstanceserInstance = serializer.newInstance();
final long openStartTime= System.nanoTime();
// 构建一个对于task结果进行分区的数量的writer数组，即每一个分区对应着一个writer
// 这种写入方式，会同时打开numPartition个writer,所以分区数不宜设置过大
// 避免带来过重的内存开销。现在默认writer的缓存大小是32k，比起以前100k小太多了
partitionWriters= new DiskBlockObjectWriter[numPartitions];
// 构建一个对于task结果进行分区的数量的FileSegment数组，寄一个分区的writer对应着一组FileSegment
partitionWriterSegments= new FileSegment[numPartitions];
for (int i = 0; i < numPartitions; i++) {
// 创建临时的shuffle block,返回一个(shuffle blockid,file)的元组
final Tuple2<TempShuffleBlockId,File> tempShuffleBlockIdPlusFile=
blockManager.diskBlockManager().createTempShuffleBlock();
// 获取该分区对应的文件
final Filefile = tempShuffleBlockIdPlusFile._2();
// 获取该分区对应的blockId
final BlockIdblockId = tempShuffleBlockIdPlusFile._1();
// 构造每一个分区的writer
partitionWriters[i] =
blockManager.getDiskWriter(blockId,file, serInstance,fileBufferSize, writeMetrics);
}

writeMetrics.incWriteTime(System.nanoTime() -openStartTime);
// 如果有数据，获取数据，对key进行分区，然后将<key,value>写入该分区对应的文件
while (records.hasNext()) {
final Product2<K,V> record =records.next();
final K key = record._1();
partitionWriters[partitioner.getPartition(key)].write(key,record._2());
}
// 遍历所有分区的writer列表，刷新数据到文件，构建FileSegment数组
for (inti = 0; i < numPartitions; i++) {
final DiskBlockObjectWriterwriter = partitionWriters[i];
// 把数据刷到磁盘，构建一个FileSegment
partitionWriterSegments[i] =writer.commitAndGet();
writer.close();
}
// 根据shuffleId和mapId，构建ShuffleDataBlockId，创建文件，文件格式为:
//shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reduceId}.data
File output= shuffleBlockResolver.getDataFile(shuffleId,mapId);
// 创建临时文件
File tmp= Utils.tempFileWith(output);
try {
// 合并前面的生成的各个中间临时文件，并获取分区对应的数据大小，然后就可以计算偏移量
partitionLengths= writePartitionedFile(tmp);
// 创建索引文件，将每一个分区的起始位置、结束位置和偏移量写入索引，
// 且将合并的data文件临时文件重命名，索引文件的临时文件重命名
shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(shuffleId,mapId, partitionLengths,tmp);
} finally {
if (tmp.exists() && !tmp.delete()) {
logger.error("Error while deleting tempfile {}",tmp.getAbsolutePath());
}
}
// 封装并返回任何结果
mapStatus = MapStatus$.MODULE$.apply(blockManager.shuffleServerId(),partitionLengths);
}

private long[]writePartitionedFile(FileoutputFile) throws IOException {
// 构建一个分区数量的数组
final long[] lengths = new long[numPartitions];
if (partitionWriters== null) {
// We werepassed an empty iterator
return lengths;
}
// 创建合并文件的临时文件输出流
final FileOutputStreamout = new FileOutputStream(outputFile,true);
final long writeStartTime= System.nanoTime();
boolean threwException= true;
try {
// 进行分区文件的合并，返回每一个分区文件长度
for (inti = 0; i < numPartitions; i++) {
// 获取该分区对应的FileSegment对应的文件
final Filefile = partitionWriterSegments[i].file();
// 如果文件存在
if (file.exists()) {
final FileInputStreamin = new FileInputStream(file);
boolean copyThrewException= true;
try {
// 把该文件拷贝到合并文件的临时文件，并返回文件长度
lengths[i] =Utils.copyStream(in,out, false,transferToEnabled);
copyThrewException= false;
} finally {
Closeables.close(in,copyThrewException);
}
if (!file.delete()) {
logger.error("Unable to delete file forpartition {}",i);
}
}
}
threwException= false;
} finally {
Closeables.close(out,threwException);
writeMetrics.incWriteTime(System.nanoTime() -writeStartTime);
}
partitionWriters= null;
return lengths;
}

defwriteIndexFileAndCommit(
shuffleId: Int,
mapId: Int,
lengths: Array[Long],
dataTmp: File): Unit = {
// 获取索引文件
val indexFile= getIndexFile(shuffleId,mapId)
// 生成临时的索引文件
val indexTmp= Utils.tempFileWith(indexFile)
try {
val out = new DataOutputStream(newBufferedOutputStream(newFileOutputStream(indexTmp)))
Utils.tryWithSafeFinally{
// 将offset写入索引文件写入临时的索引文件
var offset= 0L
out.writeLong(offset)
for (length <- lengths) {
offset += length
out.writeLong(offset)
}
} {
out.close()
}
// 获取数据文件
val dataFile= getDataFile(shuffleId,mapId)
// There isonly one IndexShuffleBlockResolver per executor, this synchronization make sure
// the following check and rename areatomic.
synchronized {
// 传递进去的索引、数据文件以及每一个分区的文件的长度
val existingLengths= checkIndexAndDataFile(indexFile,dataFile, lengths.length)
if (existingLengths!= null) {
// Anotherattempt for the same task has already written our map outputs successfully,
// so just use the existingpartition lengths and delete our temporary map outputs.
System.arraycopy(existingLengths,0, lengths,0, lengths.length)
if (dataTmp!= null && dataTmp.exists()) {
dataTmp.delete()
}
indexTmp.delete()
} else {
// This is thefirst successful attempt in writing the map outputs for this task,
// so override any existing indexand data files with the ones we wrote.
if (indexFile.exists()) {
indexFile.delete()
}
if (dataFile.exists()) {
dataFile.delete()
}
if (!indexTmp.renameTo(indexFile)) {
throw new IOException("fail to rename file"+ indexTmp + " to " + indexFile)
}
if (dataTmp!= null && dataTmp.exists() && !dataTmp.renameTo(dataFile)) {
throw new IOException("fail to rename file"+ dataTmp + " to " + dataFile)
}
}
}
} finally {
if (indexTmp.exists() && !indexTmp.delete()) {
logError(s"Failed to delete temporary index file at${indexTmp.getAbsolutePath}")
}
}
}

总结：

基于BypassMergeSortShuffleWriter的机制：

# 首先确定ShuffleMapTask的结果应该分为几个分区，并且为每一个分区创建一个DiskBlockObjectWriter和临时文件

# 将每一个ShuffleMapTask的结果通过Partitioner进行分区,写入对应分区的临时文件

# 将分区刷到磁盘文件， 并且创建每一个分区文件对应的FileSegment数组

# 根据shuffleId和mapId，构建ShuffleDataBlockId，创建合并文件data和合并文件的临时文件，文件格式为:

shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reduceId}.data

# 将每一个分区对应的文件的数据合并到合并文件的临时文件，并且返回一个每一个分区对应的文件长度的数组

# 创建索引文件index和索引临时文件，每一个分区的长度和offset写入索引文件等；并且重命名临时data文件和临时index文件

# 将一些信息封装到MapStatus返回

2.4 SortShuffleWriter的写机制分析

SortShuffleWriter它主要是判断在Map端是否需要本地进行combine操作。如果需要聚合，则使用PartitionedAppendOnlyMap；如果不进行combine操作，则使用PartitionedPairBuffer添加数据存放于内存中。然后无论哪一种情况都需要判断内存是否足够，如果内存不够而且又申请不到内存，则需要进行本地磁盘溢写操作，把相关的数据写入溢写到临时文件。最后把内存里的数据和磁盘溢写的临时文件的数据进行合并，如果需要则进行一次归并排序，如果没有发生溢写则是不需要归并排序，因为都在内存里。最后生成合并后的data文件和index文件。

2.4.1 遍历数据，将task的输出写入文件

# 创建外部排序器ExternalSorter, 只是根据是否需要本地combine与否从而决定是否传入aggregator和keyOrdering参数

# 将写入数据全部放入外部排序器ExternalSorter,并且根据是否需要spill进行spill操作

# 创建data文件和临时的data文件，文件格式为'shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reducerId}.data' 先将数据写入临时data文件

# 创建index索引文件和临时index文件，写入每一个分区的offset以及length信息等，并且重命名data临时文件和index临时文件

# 把部分信息封装到MapStatus返回

override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
// 是否map端需要在本地进行combine操作，如果需要，则需要传入aggregator和keyOrdering，创建ExternalSorter
// aggregator用于指示进行combiner的操作( keyOrdering用于传递key的排序规则);
sorter = if (dep.mapSideCombine) {
require(dep.aggregator.isDefined, "Map-side combine without Aggregator specified!")
new ExternalSorter[K, V, C](
context, dep.aggregator, Some(dep.partitioner), dep.keyOrdering, dep.serializer)
} else {
// 如果不需要在本地进行combine操作, 就不需要aggregator和keyOrdering
// 那么本地每个分区的数据不会做聚合和排序
new ExternalSorter[K, V, V](
context, aggregator = None, Some(dep.partitioner), ordering = None, dep.serializer)
}
// 将写入数据全部放入外部排序器ExternalSorter,并且根据是否需要spill进行spill操作
sorter.insertAll(records)
// 创建data文件，文件格式为'shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reducerId}.data'
val output = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
// 为data文件创建临时的文件
val tmp = Utils.tempFileWith(output)
try {
// 创建Shuffle Block Id:shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reducerId}
val blockId = ShuffleBlockId(dep.shuffleId, mapId, IndexShuffleBlockResolver.NOOP_REDUCE_ID)
val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(blockId, tmp)
// 创建index索引文件，写入每一个分区的offset以及length信息等，并且重命名data临时文件和index临时文件
shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(dep.shuffleId, mapId, partitionLengths, tmp)
// 把部分信息封装到MapStatus返回
mapStatus = MapStatus(blockManager.shuffleServerId, partitionLengths)
} finally {
if (tmp.exists() && !tmp.delete()) {
logError(s"Error while deleting temp file ${tmp.getAbsolutePath}")
}
}
}

2.4.2 将写入数据全部放入外部排序器ExternalSorter,并且根据是否需要spill进行spill操作

# 判断aggregator是否为空，如果不为空，表示需要在本地combine

# 如果需要本地combine，则使用PartitionedAppendOnlyMap，先在内存进行聚合，如果需要一些磁盘，则开始溢写磁盘

# 如果不进行combine操作，则使用PartitionedPairBuffer添加数据存放于内存中，如果需要一些磁盘，则开始溢写磁盘

def insertAll(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
// 判断aggregator是否为空，如果不为空，表示需要在本地combine
val shouldCombine = aggregator.isDefined
// 如果需要本地combine
if (shouldCombine) {
// 使用AppendOnlyMap优先在内存中进行combine
// 获取aggregator的merge函数，用于merge新的值到聚合记录
val mergeValue = aggregator.get.mergeValue
// 获取aggregator的createCombiner函数，用于创建聚合的初始值
val createCombiner = aggregator.get.createCombiner
var kv: Product2[K, V] = null
// 创建update函数，如果有值进行mergeValue,如果没有则createCombiner
val update = (hadValue: Boolean, oldValue: C) => {
if (hadValue) mergeValue(oldValue, kv._2) else createCombiner(kv._2)
}
while (records.hasNext) {
// 处理一个元素，就更新一次结果
addElementsRead()
// 取出一个(key,value)
kv = records.next()
// 对key计算分区，然后开始进行merge
map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
// 如果需要溢写内存数据到磁盘
maybeSpillCollection(usingMap = true)
}
} else { // 不需要进行本地combine
while (records.hasNext) {
// 处理一个元素，就更新一次结果
addElementsRead()
// 取出一个(key,value)
val kv = records.next()
// 往PartitionedPairBuffer添加数据
buffer.insert(getPartition(kv._1), kv._1, kv._2.asInstanceOf[C])
// 如果需要溢写内存数据到磁盘
maybeSpillCollection(usingMap = false)

}
}
}

2.4.3 根据是否需要本地combine,从而决定初始化哪一个数据结构

private def maybeSpillCollection(usingMap: Boolean): Unit = {
var estimatedSize = 0L
// 如果使用PartitionedAppendOnlyMap存放数据，主要方便进行聚合
if (usingMap) {
// 首先估计一下该map的大小
estimatedSize = map.estimateSize()
// 然后会根据预估的map大小决定是否需要进行spill
if (maybeSpill(map, estimatedSize)) {
map = new PartitionedAppendOnlyMap[K, C]
}
} else {//否则使用PartitionedPairBuffer,以用于本地不需要进行聚合的情况
// 首先估计一下该map的大小
estimatedSize = buffer.estimateSize()
// 然后会根据预估的map大小决定是否需要进行spill
if (maybeSpill(buffer, estimatedSize)) {
buffer = new PartitionedPairBuffer[K, C]
}
}

if (estimatedSize > _peakMemoryUsedBytes) {
_peakMemoryUsedBytes = estimatedSize
}
}

2.4.4 判断是否需要溢写磁盘，如果需要则开始溢写

# 如果已经读取的数据是32的倍数且预计的当前需要的内存大于阀值的时候，准备申请内存

# 申请不成功或者申请完毕之后还是当前需要的内存还是不够，则表示需要进行spill

# 如果需要spill，则调用spill方法开始溢写磁盘，溢写完毕之后释放内存

protected def maybeSpill(collection: C, currentMemory: Long): Boolean = {
var shouldSpill = false
// 如果读取的数据是32的倍数，而且当前内存大于内存阀值，默认是5M
// 会先尝试向MemoryManager申请(2 * currentMemory - myMemoryThreshold)大小的内存
// 如果能够申请到，则不进行Spill操作，而是继续向Buffer中存储数据，
// 否则就会调用spill()方法将Buffer中数据输出到磁盘文件
if (elementsRead % 32 == 0 && currentMemory >= myMemoryThreshold) {
// 向MemoryManager申请内存的大小
val amountToRequest = 2 * currentMemory - myMemoryThreshold
// 分配内存,并更新已经使用的内存
val granted = acquireMemory(amountToRequest)
// 更新现在内存阀值
myMemoryThreshold += granted
// 再次判断当前内存是否大于阀值，如果还是大于阀值则继续spill
shouldSpill = currentMemory >= myMemoryThreshold
}
shouldSpill = shouldSpill || _elementsRead > numElementsForceSpillThreshold
// 如果需要进行spill，则开始进行spill操作
if (shouldSpill) {
_spillCount += 1
logSpillage(currentMemory)
// 开始spill
spill(collection)
_elementsRead = 0
_memoryBytesSpilled += currentMemory
// 释放内存
releaseMemory()
}
shouldSpill
}

2.4.5 溢写磁盘

# 返回一个根据指定的比较器排序的迭代器

# 溢写内存里的数据到磁盘一个临时文件

# 更新溢写的临时磁盘文件

override protected[this] def spill(collection: WritablePartitionedPairCollection[K, C]): Unit = {
// 返回一个根据指定的比较器排序的迭代器
val inMemoryIterator = collection.destructiveSortedWritablePartitionedIterator(comparator)
// 溢写内存里的数据到磁盘一个临时文件
val spillFile = spillMemoryIteratorToDisk(inMemoryIterator)
// 更新溢写的临时磁盘文件
spills += spillFile
}

2.4.6 溢写内存里的数据到磁盘一个临时文件

# 创建临时的blockId和文件

# 针对临时文件创建DiskBlockObjectWriter

# 循环读取内存里的数据

# 内存里的数据数据写入文件

# 将数据刷到磁盘

# 创建SpilledFile然后返回

private[this] def spillMemoryIteratorToDisk(inMemoryIterator: WritablePartitionedIterator)
: SpilledFile = {
// 因为这些文件在shuffle期间可能被读取，他们压缩应该被spark.shuffle.spill.compress控制而不是
// spark.shuffle.compress，所以我们需要创建临时的shuffle block
val (blockId, file) = diskBlockManager.createTempShuffleBlock()

// These variables are reset after each flush
var objectsWritten: Long = 0
val spillMetrics: ShuffleWriteMetrics = new ShuffleWriteMetrics
// 创建针对临时文件的writer
val writer: DiskBlockObjectWriter =
blockManager.getDiskWriter(blockId, file, serInstance, fileBufferSize, spillMetrics)

// 批量写入磁盘的列表
val batchSizes = new ArrayBuffer[Long]

// 每一个分区有多少数据
val elementsPerPartition = new Array[Long](numPartitions)

// 刷新数据到磁盘
def flush(): Unit = {
// 每一个分区对应文件刷新到磁盘，并返回对应的FileSegment
val segment = writer.commitAndGet()
// 获取该FileSegment对应的文件的长度，并且更新batchSizes
batchSizes += segment.length
_diskBytesSpilled += segment.length
objectsWritten = 0
}

var success = false
try {
// 循环读取内存里的数据
while (inMemoryIterator.hasNext) {
// 获取partitionId
val partitionId = inMemoryIterator.nextPartition()
require(partitionId >= 0 && partitionId < numPartitions,
s"partition Id: ${partitionId} should be in the range [0, ${numPartitions})")
// 内存里的数据数据写入文件
inMemoryIterator.writeNext(writer)
elementsPerPartition(partitionId) += 1
objectsWritten += 1
// 将数据刷到磁盘
if (objectsWritten == serializerBatchSize) {
flush()
}
}
// 遍历完了之后，刷新到磁盘
if (objectsWritten > 0) {
flush()
} else {
writer.revertPartialWritesAndClose()
}
success = true
} finally {
if (success) {
writer.close()
} else {
// This code path only happens if an exception was thrown above before we set success;
// close our stuff and let the exception be thrown further
writer.revertPartialWritesAndClose()
if (file.exists()) {
if (!file.delete()) {
logWarning(s"Error deleting ${file}")
}
}
}
}
// 创建SpilledFile然后返回
SpilledFile(file, blockId, batchSizes.toArray, elementsPerPartition)
}

2.4.7 对结果排序，合并文件

# 溢写文件为空，则内存足够，不需要溢写结果到磁盘, 返回一个对结果排序的迭代器, 遍历数据写入data临时文件；再将数据刷到磁盘文件，返回FileSegment对象；构造一个分区文件长度的数组

# 溢写文件不为空，则需要将溢写的文件和内存数据合并，合并之后则需要进行归并排序(merge-sort)；数据写入data临时文件，再将数据刷到磁盘文件，返回FileSegment对象；构造一个分区文件长度的数组

# 返回分区文件长度的数组

def writePartitionedFile(blockId: BlockId, outputFile: File): Array[Long] = {

// Track location of each range in the output file
// 临时的data文件跟踪每一个分区的位置
// 创建每一个分区对应的文件长度的数组
val lengths = new Array[Long](numPartitions)
// 创建DiskBlockObjectWriter对象
val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId, outputFile, serInstance, fileBufferSize,
context.taskMetrics().shuffleWriteMetrics)
// 判断是否有进行spill的文件
if (spills.isEmpty) {
// 如果是空的表示我们只有内存数据,内存足够，不需要溢写结果到磁盘
// 如果指定aggregator，就返回PartitionedAppendOnlyMap里的数据，否则返回
// PartitionedPairBuffer里的数据
val collection = if (aggregator.isDefined) map else buffer
// 返回一个对结果排序的迭代器
val it = collection.destructiveSortedWritablePartitionedIterator(comparator)
while (it.hasNext) {
// 获取partitionId
val partitionId = it.nextPartition()
// 通过writer将内存数据写入临时文件
while (it.hasNext && it.nextPartition() == partitionId) {
it.writeNext(writer)
}
// 数据刷到磁盘，并且创建FileSegment数组
val segment = writer.commitAndGet()
// 构造一个分区文件长度的数组
lengths(partitionId) = segment.length
}
} else {
// 否则，表示有溢写文件，则需要进行归并排序(merge-sort)
// We must perform merge-sort; get an iterator by partition and write everything directly.
// 每一个分区的数据都写入到data文件的临时文件
for ((id, elements) <- this.partitionedIterator) {
if (elements.hasNext) {
for (elem <- elements) {
writer.write(elem._1, elem._2)
}
// 数据刷到磁盘，并且创建FileSegment数组
val segment = writer.commitAndGet()
// 构造一个分区文件长度的数组
lengths(id) = segment.length
}
}
}

writer.close()
context.taskMetrics().incMemoryBytesSpilled(memoryBytesSpilled)
context.taskMetrics().incDiskBytesSpilled(diskBytesSpilled)
context.taskMetrics().incPeakExecutionMemory(peakMemoryUsedBytes)

lengths
}

2.4.8 返回遍历所有数据的迭代器

# 没有溢写，则判断是否需要对key排序，如果不需要则只是将数据按照partitionId排序，否则首先按照partitionId排序，然后partition内部再按照key排序

# 如果发生溢写，则需要将磁盘上溢写文件和内存里的数据进行合并

def partitionedIterator: Iterator[(Int, Iterator[Product2[K, C]])] = {
// 是否需要本地combine
val usingMap = aggregator.isDefined
val collection: WritablePartitionedPairCollection[K, C] = if (usingMap) map else buffer
// 如果没有发生磁盘溢写
if (spills.isEmpty) {
// Special case: if we have only in-memory data, we don't need to merge streams, and perhaps
// we don't even need to sort by anything other than partition ID
// 而且不需要排序
if (!ordering.isDefined) {
// 数据只是按照partitionId排序，并不会对key进行排序
groupByPartition(destructiveIterator(collection.partitionedDestructiveSortedIterator(None)))
} else {
// 否则我们需要先按照partitionId排序，然后分区内部对key进行排序
groupByPartition(destructiveIterator(
collection.partitionedDestructiveSortedIterator(Some(keyComparator))))
}
} else {
// 如果发生了溢写操作，则需要将磁盘上溢写文件和内存里的数据进行合并
merge(spills, destructiveIterator(
collection.partitionedDestructiveSortedIterator(comparator)))
}
}

三 Sort-Based Shuffle读机制

假设我们执行了reduceByKey算子，那么生成的RDD的就是ShuffleRDD,下游在运行任务的时候，则需要获取上游ShuffleRDD的数据，所以ShuffleRDD的compute方法是Shuffle读的起点。

下游的ReducerTask，可能是ShuffleMapTask也有可能是ResultTask，首先会去Driver获取parent stage中ShuffleMapTask输出的位置信息，根据位置信息获取index文件,然后解析index文件，从index文件中获取相关的位置等信息，然后读data文件获取属于自己那部分内容。

那什么ReducerTask什么时候去获取数据呢？当parent stage的所有ShuffleMapTask结束后再去fetch，然后一边fetch一边计算。

3.1ShuffleRDD的compute方法

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
// ResultTask或者ShuffleMapTask在执行到ShuffleRDD时，肯定会调用ShuffleRDD的compute方法
// 来计算当前这个RDD的partition数据
val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]
// 获取ShuffleManager的reader去拉取ShuffleMapTask，需要聚合的数据
SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context)
.read()
.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
}

三 Sort-Based Shuffle读机制

假设我们执行了reduceByKey算子，那么生成的RDD的就是ShuffleRDD,下游在运行任务的时候，则需要获取上游ShuffleRDD的数据，所以ShuffleRDD的compute方法是Shuffle读的起点。

下游的ReducerTask，可能是ShuffleMapTask也有可能是ResultTask，首先会去Driver获取parent stage中ShuffleMapTask输出的位置信息，根据位置信息获取index文件,然后解析index文件，从index文件中获取相关的位置等信息，然后读data文件获取属于自己那部分内容。

那什么ReducerTask什么时候去获取数据呢？当parent stage的所有ShuffleMapTask结束后再去fetch，然后一边fetch一边计算。

3.1 ShuffleRDD的compute方法

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
// ResultTask或者ShuffleMapTask在执行到ShuffleRDD时，肯定会调用ShuffleRDD的compute方法
// 来计算当前这个RDD的partition数据
val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]
// 获取ShuffleManager的reader去拉取ShuffleMapTask，需要聚合的数据
SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context)
.read()
.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
}

3.2 调用BlockStoreShuffleReader的read方法开始读取数据

# 创建ShuffleBlockFetcherIterator，一个迭代器，它获取多个块，对于本地块，从本地读取对于远程块，通过远程方法读取

# 如果reduce端需要聚合：如果map端已经聚合过了，则对读取到的聚合结果进行聚合； 如果map端没有聚合，则针对未合并的<k,v>进行聚合

# 如果需要对key排序，则进行排序。基于sort的shuffle实现过程中，默认只是按照partitionId排序。在每一个partition内部并没有排序，因此添加了keyOrdering变量，提供是否需要对分区内部的key排序

override def read(): Iterator[Product2[K, C]] = {
// 构造ShuffleBlockFetcherIterator，一个迭代器，它获取多个块，对于本地块，从本地读取
// 对于远程块，通过远程方法读取
val blockFetcherItr = new ShuffleBlockFetcherIterator(
context,
blockManager.shuffleClient,
blockManager,
//MapOutputTracker在SparkEnv启动的时候实例化
mapOutputTracker.getMapSizesByExecutorId(handle.shuffleId, startPartition, endPartition),
// Note: we use getSizeAsMb when no suffix is provided for backwards compatibility
SparkEnv.get.conf.getSizeAsMb("spark.reducer.maxSizeInFlight", "48m") * 1024 * 1024,
SparkEnv.get.conf.getInt("spark.reducer.maxReqsInFlight", Int.MaxValue))

// 基于配置文件对于流进行包装
val wrappedStreams = blockFetcherItr.map { case (blockId, inputStream) =>
serializerManager.wrapStream(blockId, inputStream)
}
// 获取序列化实例
val serializerInstance = dep.serializer.newInstance()

// 对于每一个流创建一个<key,value>迭代器
val recordIter = wrappedStreams.flatMap { wrappedStream =>
serializerInstance.deserializeStream(wrappedStream).asKeyValueIterator
}

// Update the context task metrics for each record read.
val readMetrics = context.taskMetrics.createTempShuffleReadMetrics()
val metricIter = CompletionIterator[(Any, Any), Iterator[(Any, Any)]](
recordIter.map { record =>
readMetrics.incRecordsRead(1)
record
},
context.taskMetrics().mergeShuffleReadMetrics())

// An interruptible iterator must be used here in order to support task cancellation
val interruptibleIter = new InterruptibleIterator[(Any, Any)](context, metricIter)
// 如果reduce端需要聚合
val aggregatedIter: Iterator[Product2[K, C]] = if (dep.aggregator.isDefined) {
// 如果map端已经聚合过了
if (dep.mapSideCombine) {
//则对读取到的聚合结果进行聚合
val combinedKeyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
// 针对map端各个partition对key进行聚合后的结果再次聚合
dep.aggregator.get.combineCombinersByKey(combinedKeyValuesIterator, context)
} else {
// 如果map端没有聚合，则针对未合并的<k,v>进行聚合
val keyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, Nothing)]]
dep.aggregator.get.combineValuesByKey(keyValuesIterator, context)
}
} else {
require(!dep.mapSideCombine, "Map-side combine without Aggregator specified!")
interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[Product2[K, C]]]
}

// 如果需要对key排序，则进行排序。基于sort的shuffle实现过程中，默认只是按照partitionId排序
// 在每一个partition内部并没有排序，因此添加了keyOrdering变量，提供是否需要对分区内部的key排序
dep.keyOrdering match {
case Some(keyOrd: Ordering[K]) =>
// 为了减少内存压力和避免GC开销，引入了外部排序器，当内存不足时会根据配置文件
// spark.shuffle.spill决定是否进行spill操作
val sorter =
new ExternalSorter[K, C, C](context, ordering = Some(keyOrd), serializer = dep.serializer)
sorter.insertAll(aggregatedIter)
context.taskMetrics().incMemoryBytesSpilled(sorter.memoryBytesSpilled)
context.taskMetrics().incDiskBytesSpilled(sorter.diskBytesSpilled)
context.taskMetrics().incPeakExecutionMemory(sorter.peakMemoryUsedBytes)
CompletionIterator[Product2[K, C], Iterator[Product2[K, C]]](sorter.iterator, sorter.stop())
case None =>
// 不需要排序直接返回
aggregatedIter
}
}
def partitionedIterator: Iterator[(Int, Iterator[Product2[K, C]])] = {
// 是否需要本地combine
val usingMap = aggregator.isDefined
val collection: WritablePartitionedPairCollection[K, C] = if (usingMap) map else buffer
// 如果没有发生磁盘溢写
if (spills.isEmpty) {
// Special case: if we have only in-memory data, we don't need to merge streams, and perhaps
// we don't even need to sort by anything other than partition ID
// 而且不需要排序
if (!ordering.isDefined) {
// 数据只是按照partitionId排序，并不会对key进行排序
groupByPartition(destructiveIterator(collection.partitionedDestructiveSortedIterator(None)))
} else {
// 否则我们需要先按照partitionId排序，然后分区内部对key进行排序
groupByPartition(destructiveIterator(
collection.partitionedDestructiveSortedIterator(Some(keyComparator))))
}
} else {
// 如果发生了溢写操作，则需要将磁盘上溢写文件和内存里的数据进行合并
merge(spills, destructiveIterator(
collection.partitionedDestructiveSortedIterator(comparator)))
}
}

3.2 调用BlockStoreShuffleReader的read方法开始读取数据

# 创建ShuffleBlockFetcherIterator，一个迭代器，它获取多个块，对于本地块，从本地读取对于远程块，通过远程方法读取

# 如果reduce端需要聚合：如果map端已经聚合过了，则对读取到的聚合结果进行聚合； 如果map端没有聚合，则针对未合并的<k,v>进行聚合

# 如果需要对key排序，则进行排序。基于sort的shuffle实现过程中，默认只是按照partitionId排序。在每一个partition内部并没有排序，因此添加了keyOrdering变量，提供是否需要对分区内部的key排序

override def read(): Iterator[Product2[K, C]] = {
// 构造ShuffleBlockFetcherIterator，一个迭代器，它获取多个块，对于本地块，从本地读取
// 对于远程块，通过远程方法读取
val blockFetcherItr = new ShuffleBlockFetcherIterator(
context,
blockManager.shuffleClient,
blockManager,
//MapOutputTracker在SparkEnv启动的时候实例化
mapOutputTracker.getMapSizesByExecutorId(handle.shuffleId, startPartition, endPartition),
// Note: we use getSizeAsMb when no suffix is provided for backwards compatibility
SparkEnv.get.conf.getSizeAsMb("spark.reducer.maxSizeInFlight", "48m") * 1024 * 1024,
SparkEnv.get.conf.getInt("spark.reducer.maxReqsInFlight", Int.MaxValue))

// 基于配置文件对于流进行包装
val wrappedStreams = blockFetcherItr.map { case (blockId, inputStream) =>
serializerManager.wrapStream(blockId, inputStream)
}
// 获取序列化实例
val serializerInstance = dep.serializer.newInstance()

// 对于每一个流创建一个<key,value>迭代器
val recordIter = wrappedStreams.flatMap { wrappedStream =>
serializerInstance.deserializeStream(wrappedStream).asKeyValueIterator
}

// Update the context task metrics for each record read.
val readMetrics = context.taskMetrics.createTempShuffleReadMetrics()
val metricIter = CompletionIterator[(Any, Any), Iterator[(Any, Any)]](
recordIter.map { record =>
readMetrics.incRecordsRead(1)
record
},
context.taskMetrics().mergeShuffleReadMetrics())

// An interruptible iterator must be used here in order to support task cancellation
val interruptibleIter = new InterruptibleIterator[(Any, Any)](context, metricIter)
// 如果reduce端需要聚合
val aggregatedIter: Iterator[Product2[K, C]] = if (dep.aggregator.isDefined) {
// 如果map端已经聚合过了
if (dep.mapSideCombine) {
//则对读取到的聚合结果进行聚合
val combinedKeyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, C)]]
// 针对map端各个partition对key进行聚合后的结果再次聚合
dep.aggregator.get.combineCombinersByKey(combinedKeyValuesIterator, context)
} else {
// 如果map端没有聚合，则针对未合并的<k,v>进行聚合
val keyValuesIterator = interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[(K, Nothing)]]
dep.aggregator.get.combineValuesByKey(keyValuesIterator, context)
}
} else {
require(!dep.mapSideCombine, "Map-side combine without Aggregator specified!")
interruptibleIter.asInstanceOf[Iterator[Product2[K, C]]]
}

// 如果需要对key排序，则进行排序。基于sort的shuffle实现过程中，默认只是按照partitionId排序
// 在每一个partition内部并没有排序，因此添加了keyOrdering变量，提供是否需要对分区内部的key排序
dep.keyOrdering match {
case Some(keyOrd: Ordering[K]) =>
// 为了减少内存压力和避免GC开销，引入了外部排序器，当内存不足时会根据配置文件
// spark.shuffle.spill决定是否进行spill操作
val sorter =
new ExternalSorter[K, C, C](context, ordering = Some(keyOrd), serializer = dep.serializer)
sorter.insertAll(aggregatedIter)
context.taskMetrics().incMemoryBytesSpilled(sorter.memoryBytesSpilled)
context.taskMetrics().incDiskBytesSpilled(sorter.diskBytesSpilled)
context.taskMetrics().incPeakExecutionMemory(sorter.peakMemoryUsedBytes)
CompletionIterator[Product2[K, C], Iterator[Product2[K, C]]](sorter.iterator, sorter.stop())
case None =>
// 不需要排序直接返回
aggregatedIter
}
}

3.3 通过MapOutputTracker的getMapSizesByExecutorId去获取MapStatus

要去读取数据，我们就需要知道从哪儿读取，读取哪一些数据，这些信息在上游shuffle会存封装在MapStatus中

def getMapSizesByExecutorId(shuffleId: Int, startPartition: Int, endPartition: Int)
: Seq[(BlockManagerId, Seq[(BlockId, Long)])] = {
logDebug(s"Fetching outputs for shuffle $shuffleId, partitions $startPartition-$endPartition")
// 根据shuffleId获取MapStatus
val statuses = getStatuses(shuffleId)
// 将得到MapStatus数组进行转化
statuses.synchronized {
return MapOutputTracker.convertMapStatuses(shuffleId, startPartition, endPartition, statuses)
}
}

# 向MapOutputTrackerMasterEndpoint发送GetMapOutputStatuses消息, MapOutputTrackerMasterEndpoint收到消息之后，MapOutputTrackerMaster会添加这个请求到队列，并且它有一个后台线程一直不断从该队列获取请求，获取请求之后返回。

override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
// 如果接收的是GetMapOutputStatuses消息，则表示获取MapOutput状态
case GetMapOutputStatuses(shuffleId: Int) =>
val hostPort = context.senderAddress.hostPort
logInfo("Asked to send map output locations for shuffle " + shuffleId + " to " + hostPort)
// 调用MapOutputTrackerMaster的post方法获取
val mapOutputStatuses = tracker.post(new GetMapOutputMessage(shuffleId, context))

case StopMapOutputTracker =>
logInfo("MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped!")
context.reply(true)
stop()
}
def post(message: GetMapOutputMessage): Unit = {
// 往这个队列插入一个请求
mapOutputRequests.offer(message)
}
private class MessageLoop extends Runnable {
override def run(): Unit = {
try {
while (true) {
try {
// 从队列中取出一个GetMapOutputMessage消息
val data = mapOutputRequests.take()
if (data == PoisonPill) {
// Put PoisonPill back so that other MessageLoops can see it.
mapOutputRequests.offer(PoisonPill)
return
}
val context = data.context
val shuffleId = data.shuffleId
val hostPort = context.senderAddress.hostPort
logDebug("Handling request to send map output locations for shuffle " + shuffleId +
" to " + hostPort)
// 根据shuffleId获取序列化的MapOutputStatuses
val mapOutputStatuses = getSerializedMapOutputStatuses(shuffleId)
context.reply(mapOutputStatuses)
} catch {
case NonFatal(e) => logError(e.getMessage, e)
}
}
} catch {
case ie: InterruptedException => // exit
}
}
}

3.4 创建ShuffleBlockFetcherIterator，在其内部会调用初始化方法initialize方法

# 切分本地和远程的block，并且将远程block随机排序

# 发送请求到远程获取block数据

# 拉取本地block的数据

private[this] def initialize(): Unit = {
// Add a task completion callback (called in both success case and failure case) to cleanup.
context.addTaskCompletionListener(_ => cleanup())

// 切分本地和远程的block
val remoteRequests = splitLocalRemoteBlocks()
// 然后进行随机排序
fetchRequests ++= Utils.randomize(remoteRequests)
assert ((0 == reqsInFlight) == (0 == bytesInFlight),
"expected reqsInFlight = 0 but found reqsInFlight = " + reqsInFlight +
", expected bytesInFlight = 0 but found bytesInFlight = " + bytesInFlight)

// 发送请求到远程获取数据
fetchUpToMaxBytes()

val numFetches = remoteRequests.size - fetchRequests.size
logInfo("Started " + numFetches + " remote fetches in" + Utils.getUsedTimeMs(startTime))

// 拉取本地的数据
fetchLocalBlocks()
logDebug("Got local blocks in " + Utils.getUsedTimeMs(startTime))
}

3.5 切分本地和远程的block

private[this] def splitLocalRemoteBlocks(): ArrayBuffer[FetchRequest] = {
// 远端请求从最多5个node去获取数据,每一个节点拉取的数据取决于spark.reducer.maxMbInFlight即maxBytesInFlight参数
// 加入整个集群只允许每次在5台拉取5G的数据，那么每一节点只允许拉取1G数据,这样就可以允许他们并行从5个节点获取，
// 而不是主动从一个节点获取
val targetRequestSize = math.max(maxBytesInFlight / 5, 1L)
logDebug("maxBytesInFlight: " + maxBytesInFlight + ", targetRequestSize: " + targetRequestSize)

// 创建FetchRequest队列，用于存放拉取的数据的请求,每一个请求可能包含多个block,
// 具体多少取决于总的请求block大小是否超过目标阀值
val remoteRequests = new ArrayBuffer[FetchRequest]

var totalBlocks = 0
for ((address, blockInfos) <- blocksByAddress) {
// 获取block的大小，并更新总的block数量信息
totalBlocks += blockInfos.size
// 要获取的数据在本地
if (address.executorId == blockManager.blockManagerId.executorId) {
// 更新要从本地block拉取的集合
localBlocks ++= blockInfos.filter(_._2 != 0).map(_._1)
// 更新要拉取的block数量
numBlocksToFetch += localBlocks.size
} else {//数据不在本地时
val iterator = blockInfos.iterator
var curRequestSize = 0L // 当前请求的大小
// 存放当前的远端请求
var curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
// 遍历每一个block
while (iterator.hasNext) {
val (blockId, size) = iterator.next()
// 过滤掉空的block
if (size > 0) {
curBlocks += ((blockId, size))
// 更新要拉取的远端的blockId的集合列表
remoteBlocks += blockId
// 更新要拉取的block数量
numBlocksToFetch += 1
curRequestSize += size
} else if (size < 0) {
throw new BlockException(blockId, "Negative block size " + size)
}
// 如果当前请求的大小已经超过了阀值
if (curRequestSize >= targetRequestSize) {
// 创建一个新的FetchRequest,放到请求队列
remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
// 重置当前block列表
curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
logDebug(s"Creating fetch request of $curRequestSize at $address")
// 重置当前请求数量为0
curRequestSize = 0
}
}
// 添加最终的请求
if (curBlocks.nonEmpty) {
remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
}
}
}
logInfo(s"Getting $numBlocksToFetch non-empty blocks out of $totalBlocks blocks")
remoteRequests
}