Spark DAG之SubmitJob

概要

介绍DAGScheduler使用EventLoop(LinkedBlockingDeque)异步处理Job的流程，程序由同步改为异步是优化并发，提升性能的常见手段，在spark中使用的非常多。

EventLoop

异步处理借助于EventLoop实现，EventLoop内部维护了LinkedBlockingDeque，LinkedBlockingDeque是基于链表实现的双端阻塞队列，参考LinkedBlockingDeque.java，LinkedBlockingDeque支持双端同时操作，在指定容量并且容量已满时，支持阻塞。定义如下

如上图，除了定义eventQueue之外，还定义了线程eventThread，eventThread中循环消费eventQueue中存储的事件，消费方法为onReceive，是抽象方法，具体逻辑由子类实现。UML如下

DAGSchedulerEvent

DAGScheduler对事件进行了分类，父类为DAGSchedulerEvent，也是EventLoop中存储的类型，具体子类类型如下

JobSubmitted MapStageSubmitted StageCancelled JobCancelled JobGroupCancelled AllJobsCancelled BeginEvent GettingResultEvent CompletionEvent ExecutorAdded ExecutorLost TaskSetFailed ResubmitFailedStages

上面的事件基本能够见名知义，下面SubmitJob部分会涉及到第一个事件JobSubmitted。

DAGSchedulerEventProcessLoop

EventLoop的实现类，主要为抽象方法onReceive的实现，处理各种不同DAGSchedulerEvent。如下

onReceive方法调用doOnReceive，doOnReceive中根据事件的类型，调用DAGScheduler的不同方法处理。如上面提到的JobSubmitted事件，交给DAGScheduler的handleJobSubmitted方法处理。

SubmitJob

Spark 任务调度之Driver send Task我们介绍了SparkContext的runJob方法调用DAGScheduler的runJob方法，把RDD交给DAGScheduler处理。查看DAGScheduler的runJob方法

如上图注释处，调用submitJob方法异步提交Job，查看submitJob方法

如上图注释处，submitJob先是对Partition做了一些check，然后使用DAGSchedulerEventProcessLoop提交JobSubmitted事件，最后DAGSchedulerEventProcessLoop中调用DAGScheduler的handleJobSubmitted方法处理。

总结

介绍了EventLoop的概念及DAGScheduler使用EventLoop异步处理Job的流程，但是EventLoop中维护的LinkedBlockingDeque并没有指定容量，默认容量为Integer.MAX_VALUE，如果eventThread消费不及时，有OOM的风险，最后DAGScheduler消费JobSubmitted事件的流程大致如下

1. ①-④流程，提交JobSubmitted事件到LinkedBlockingDeque。
2. (1)-(4)流程，eventThread循环消费LinkedBlockingDeque，最终将JobSubmitted事件交给DAGScheduler的handleJobSubmitted方法处理。