Hadoop源代码分析（MapTask辅助类，III）

接下来讨论的是key，value的输出，这部分比较复杂，不过有了前面kvstart，kvend和kvindex配合的分析，有利于我们理解这部分的代码。

输出缓冲区中，和kvstart，kvend和kvindex对应的是bufstart，bufend和bufmark。这部分还涉及到变量bufvoid，用于表明实际使用的缓冲区结尾（见后面BlockingBuffer.reset分析），和变量bufmark，用于标记记录的结尾。这部分代码需要bufmark，是因为key或value的输出是变长的，（前面元信息记录大小是常量，就不需要这样的变量）。

最好的情况是缓冲区没有翻转和value串行化结果很小，如下图：

 

先对key串行化，然后对value做串行化，临时变量keystart，valstart和valend分别记录了key结果的开始位置，value结果的开始位置和value结果的结束位置。

串行化过程中，往缓冲区写是最终调用了Buffer.write方法，我们后面再分析。

如果key串行化后出现bufindex < keystart，那么会调用BlockingBuffer的reset方法。原因是在spill的过程中需要对<key，value>排序，这种情况下，传递给RawComparator的必须是连续的二进制缓冲区，通过BlockingBuffer.reset方法，解决这个问题。下图解释了如何解决这个问题：

 

 

当发现key的串行化结果出现不连续的情况时，我们会把bufvoid设置为bufmark，见缓冲区开始部分往后挪，然后将原来位于bufmark到bufvoid出的结果，拷到缓冲区开始处，这样的话，key串行化的结果就连续存放在缓冲区的最开始处。

上面的调整有一个条件，就是bufstart前面的缓冲区能够放下整个key串行化的结果，如果不能，处理的方式是将bufindex置0，然后调用BlockingBuffer内部的out的write方法直接输出，这实际调用了Buffer.write方法，会启动spill过程，最终我们会成功写入key串行化的结果。

下面我们看write方法。key，value串行化过程中，往缓冲区写数据是最终调用了Buffer.write方法，又是一个复杂的方法。

l          do-while循环，直到我们有足够的空间可以写数据（包括缓冲区和kvindices和kvoffsets）

u     首先我们计算缓冲区连续写是否写满标志buffull和缓冲区非连续情况下有足够写空间标志wrap（这个实在拗口），见下面的讨论；条件（buffull && !wrap）用于判断目前有没有足够的写空间；

u     在spill没启动的情况下（kvstart == kvend），分两种情况，如果数组中有记录(kvend != kvindex)，那么，根据需要（目前输出空间不足或记录数达到spill条件）启动spill过程；否则，如果空间还是不够（buffull && !wrap），表明这个记录非常大，以至于我们的内存缓冲区不能容下这么大的数据量，抛MapBufferTooSmallException异常；

u     如果空间不足同时spill在运行，等待spillDone；

l          写数据，注意，如果buffull，则写数据会不连续，则写满剩余缓冲区，然后设置bufindex=0，并从bufindex处接着写。否则，就是从bufindex处开始写。

下图给出了缓冲区连续写是否写满标志buffull和缓冲区非连续情况下有足够写空间标志wrap计算的几种可能:

 

情况1和情况2中，buffull判断为从bufindex到bufvoid是否有足够的空间容纳写的内容，wrap是图中白颜色部分的空间是否比输入大，如果是，wrap为true；情况3和情况4中，buffull判断bufindex到bufstart的空间是否满足条件，而wrap肯定是false。明显，条件（buffull && !wrap）满足时，目前的空间不够一次写。

接下来我们来看spillSingleRecord，只是用于写放不进内存缓冲区的<key，value>对。过程很流水，首先是创建SpillRecord记录，输出文件和IndexRecord记录，然后循环，构造SpillRecord并在恰当的时候输出记录（如下图），最后输出spill{n}.index文件。

 

前面我们提过spillThread，在这个系统中它是消费者，这个消费者相当简单，需要spill时调用函数sortAndSpill，进行spill。sortAndSpill和spillSingleRecord类似，函数的开始也是创建SpillRecord记录，输出文件和IndexRecord记录，然后，需要在kvoffsets上做排序，排完序后顺序访问kvoffsets，也就是按partition顺序访问记录。

按partition循环处理排完序的数组，如果没有combiner，则直接输出记录，否则，调用combineAndSpill，先做combin然后输出。循环的最后记录IndexRecord到SpillRecord。

sortAndSpill最后是输出spill{n}.index文件。

combineAndSpill比价简单，我们就不分析了。

BlockingBuffer中最后要分析的方法是flush方法。调用flush方法，意味着Mapper的结果都已经collect了，需要对缓冲区做一些最后的清理，并合并spill{n}文件产生最后的输出。

缓冲区处理部分很简单，先等待可能的spill过程完成，然后判断缓冲区是否为空，如果不是，则调用sortAndSpill，做最后的spill，然后结束spill线程。

flush合并spill{n}文件是通过mergeParts方法。如果Mapper最后只有一个spill{n}文件，简单修改该文件的文件名就可以。如果Mapper没有任何输出，那么我们需要创建哑输出（dummy files）。如果spill{n}文件多于1个，那么按partition循环处理所有文件，将处于处理partition的记录输出。处理partition的过程中可能还会再次调用combineAndSpill，最记录再做一次combination，其中还涉及到工具类Merger，我们就不再深入研究了。