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Spark2.x中怎么实现CacheManager源码深度剖析

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一、概述

    CacheManager主要发生在利用RDD的数据执行算子的时候，之前我们讲过在ShufffleWriter进行数据写时，会调用RDD对应的Iterator()方法，获取RDD对应的数据，CacheManager主要干三件事：

    a. 管理Spark的缓存，可以基于内存，也可以基于磁盘；

    b.底层是通过BlockManager进行数据的读写操作；

    c.Task运行会调用RDD中的iterator方法进行数据的计算；

二、CacheManager源码剖析

1.之前我们讲解的ShuffleMapTask中的runTask方法时，ShuffleWriter写数据的参数传入的是rdd.iterator()方法计算出来的那个partition数据，代码如下：

  var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null    try {      val manager = SparkEnv.get.shuffleManager      writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)      //这里就是ShuffleMapTask类的runTask()方法中对应的代码调用      writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])      writer.stop(success = true).get    } catch {      ...................    }

2.这里看RDD类中的iterator方法，代码如下：

final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {    //判断下如果StorageLevel.NONE这说明RDD,之前肯定是进行了持久化    //getOrCompute中会通过CacheManager获取之前持久化的数据    if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {      getOrCompute(split, context)      //如果没有进行过持久化，就需要通过父RDD定义的算子去获取数据      //注意这里如果有CheckPoint，会通过CheckPoint获取，checkPoint获取不到才去重新计算      } else {      computeOrReadCheckpoint(split, context)    }  }

3.跟进去看下持久化的RDD的处理，getOrCompute()函数，代码如下:

 private[spark] def getOrCompute(partition: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {    val blockId = RDDBlockId(id, partition.index)    var readCachedBlock = true    //CacheManger这里是通过BlockManager获取持久化数据，    //如果获取成功直接返回，如果获取失败，调用computeOrReadCheckpoint进行计算     //内存数据为啥会丢失？ 之前我们知道内存中的数据如果空间不够的话，同时如果指定可以将数据缓存到磁盘，会溢写到磁盘，   //如果未指定溢写到磁盘，这些数据就会丢失掉 就需要重新计算    SparkEnv.get.blockManager.getOrElseUpdate(blockId, storageLevel, elementClassTag, () => {      readCachedBlock = false      //获取不到重新计算,这里要注意，代码执行到这里说明这个RDD肯定是经过持久化的      //这里计算出数据后，会在getOrElseUpdate里面通过makeIterator参数对数据进行重新持久化（这里理解的不太透彻）      computeOrReadCheckpoint(partition, context)    }) match {      case Left(blockResult) =>        if (readCachedBlock) {          val existingMetrics = context.taskMetrics().inputMetrics          existingMetrics.incBytesRead(blockResult.bytes)          new InterruptibleIterator[T](context, blockResult.data.asInstanceOf[Iterator[T]]) {            override def next(): T = {              existingMetrics.incRecordsRead(1)              delegate.next()            }          }        } else {          new InterruptibleIterator(context, blockResult.data.asInstanceOf[Iterator[T]])        }      case Right(iter) =>        new InterruptibleIterator(context, iter.asInstanceOf[Iterator[T]])    }  }

4.这里继续跟踪getOrElseUpdate()获取持久化的数据 ，代码如下：

//这里会调用get()方法从本地或者远程获取block数据，直接返回//如果没有读取到数据就需要重新计算数据，由于代码执行到这里，rdd肯定是经过持久化的//这里计算出数据后，通过makeIterator迭代器，重新进行持久化（这里理解的不太透彻） def getOrElseUpdate[T](      blockId: BlockId,      level: StorageLevel,      classTag: ClassTag[T],      makeIterator: () => Iterator[T]): Either[BlockResult, Iterator[T]] = {    // Attempt to read the block from local or remote storage. If it's present, then we don't need    // to go through the local-get-or-put path.    //这里会调用get()方法从本地或者远程获取block数据，直接返回    get[T](blockId)(classTag) match {      case Some(block) =>        return Left(block)      case _ =>        // Need to compute the block.    }    //这里的处理意思是：对于本地远程没有获取到数据，然后computeOrReadCheckpoint重新计算的数据    //由于RDD是持久化的，原来的持久化数据可能丢了，这里根据持久化级别重新进行数据的持久化    //这里代码有点不太好理解 要结合上面2中第12-14行代码 一起理解    doPutIterator(blockId, makeIterator, level, classTag, keepReadLock = true) match {      case None =>        // doPut() didn't hand work back to us, so the block already existed or was successfully        // stored. Therefore, we now hold a read lock on the block.        val blockResult = getLocalValues(blockId).getOrElse {          // Since we held a read lock between the doPut() and get() calls, the block should not          // have been evicted, so get() not returning the block indicates some internal error.          releaseLock(blockId)          throw new SparkException(s"get() failed for block $blockId even though we held a lock")        }        // We already hold a read lock on the block from the doPut() call and getLocalValues()        // acquires the lock again, so we need to call releaseLock() here so that the net number        // of lock acquisitions is 1 (since the caller will only call release() once).        releaseLock(blockId)        Left(blockResult)      case Some(iter) =>        // The put failed, likely because the data was too large to fit in memory and could not be        // dropped to disk. Therefore, we need to pass the input iterator back to the caller so        // that they can decide what to do with the values (e.g. process them without caching).       Right(iter)    }  }

5.这里回过头来看computeOrReadCheckpoint方法，如果计算数据的，代码如下：

private[spark] def computeOrReadCheckpoint(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] =  {  //如果设置了CheckPoint，从Checkpoint中获取数据  //这里CheckPoint相关的知识，先不讲解，后面有篇文章单独讲解    if (isCheckpointedAndMaterialized) {          firstParent[T].iterator(split, context)    } else {    //如果数据没有进行过Checkpoint，这里只能重新计算一次    //这里就是根据自己的rdd算子重新计算      compute(split, context)    }  }

6.CacheManager数据计算的大体流程：

    1).如果RDD进行过持久化，根据持久化级别通过BlockManager从本地或者远程获取数据，如果数据获取不到，则需要重新计算，由于这里RDD进行过持久化，只是由于某种原因丢失，还需要根据持久化级别重新进行一次数据的持久化。

    2).如果RDD没有进行持久化，就需要重新计算，重新计算时，这里如果RDD进行了CheckPoint,则优先获取CheckPoint过的数据，如果没有，则需要从RDD的父RDD执行我们定义的算子来重新计算Partition数据。

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新闻标题：Spark2.x中怎么实现CacheManager源码深度剖析
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