超时导致SparkContext构造失败的问题探究

文章目录

1.前言
2. 基于事故现场对问题进行分析
- 2.1 日志分析
- 2.2 单独测试Topology代码试图重现问题
3. 源码解析
- 3.1 Client模式和Cluster模式下客户端的提交和启动过程
- - 客户端提交时在两种模式下的处理逻辑
  - ApplicationMaster启动时在两种模式下的处理逻辑
- 3.2 两种模式下的下层角色关系和启动以后的总体运行流程
- TaskScheduler和SchedulerBackend的创建
- - DriverEndpoint的处理逻辑
  - YarnSchedulerEndpoint的处理逻辑
- 3.3 SparkDriver和ApplicationMaster的通信
- - ApplicationMaster的构建
- 3.4 ApplicationMaster和Yarn ResourceManager的通信
- 3.5 Executor的启动以及与Driver通信的建立
- 3.6 Spark的操作与Yarn上的Container状态的对应关系
- 3.7 动态分配的整个通信过程
- - Driver根据物理执行计划生成Executor的放置的暗示信息
  - Driver向ApplicationMaster发送Task的相关信息
  - ApplicationMaster接收Driver的Task资源请求信息
  - ApplicationMaster根据Task的请求信息向Yarn请求资源
  - 启动Executor并将Task调度上去
- 3.8 Application执行结束以后关闭Executor
4. 事故后续处理

1.前言

我们线上一个分钟级的调度任务在正常情况下可以在1分钟之内完成。但是在最近经常超时失败，超时时间达到10min以上。从客户端看到的日志是SparkContext构造时与ApplicationMaster连接超时，似乎是连接问题导致的。后来发现并不是这样。
本文详细记录我们对该问题的处理过程，原理探究以及最后的解决方案。
抛开事故本身，我们从这次事故以及历次事故中得到的经验是：

找到根本原因很重要：找出根本原因是系统越来越稳定、越来越好维护的唯一途径。
找到根本原因很耗时：一个开源系统，动辄几百台机器，一个错误往往处于一个很长的工作流中，涉及到很多的不同角色，这些不同的角色之间的关系需要梳理清楚，有些日志才能看懂。
并不总能在问题首次发生时找到原因：在问题首次发生的时候，由于日志缺乏、现场缺乏等原因，我们往往无法定位到根本原因，这个特别正常。但是，着并不意味着我们无事可做，我们必须为在下一次问题出现的时候找到原因做好准备，比如，缩小怀疑范围的情况下添加关键日志，梳理一个问题再次发生的时候保存现场的流程(堆栈，内存dump，日志备份)等。
根本原因和表面的异常很可能南辕北辙：对于一个复杂的开源系统，一次事故的根本原因往往和最初呈现出来的现象不同，甚至南辕北辙；所以，在定位到根本原因以前进行合理的推测并采取行动去验证很重要，但是，不看一行日志、不看一行代码、不做一点儿测试的空对空的推测和讨论毫无意义，浪费时间。
即使不能找到根本原因，也可以在根本原因层面消除问题：在我们的case中，我们没有找到机器具体发生了什么问题，但是，至少我们能确定是这台机器的问题并且关闭这台机器，那么这个操作是在根本原因层面消除了问题，也是在这个事故中我们能采取的最好的办法
最好能确定在第二次发生问题的时候定位到原因：在事故首次发生的时候，由于日志不足、现场丢失而无法定位根本原因，但是基于事后对代码的分析缩小了怀疑范围，通过增加的日志提供了更多信息，通过梳理好的事故处理流程来准确保存现场，我们因此能够确保在事故第二次发生的时候定位到根本原因，那么对这一次事故的处理就已经非常完美了。不苛求在事故首次发生的时候就找到根本原因，这也不现实。
影响稳定性的往往只有有限的几个bug：一个复杂的开源系统可能有无数的bug，但是在我们的使用场景下、工作负载下显著影响业务正常运行的bug可能并不是很多。在这些bug出现的时候准确地发现他们并解决，系统SLA可能会显著提升。
必须严格区分因果关系。对于一个不正常现象，比如负载变高，连接超时等等，必须清楚地区分出这是导致问题的原因还是问题导致的结果。这个区分不好，会误导我们往错误的方向越走越远，离根本原因越来越远。

2. 基于事故现场对问题进行分析

2.1 日志分析

下面讲述了我们对这个事故的分析过程。请注意，我们对整个事故的分析、定位的过程依赖了很多Spark和Yarn本身的知识，尤其是对照日志、代码进行事故定位，这些知识很多事在后来进行事故复盘的时候获取的。由此可见，解决事故和分析事故根本原因其实是两件不同的事情。

我们的分钟级Spark任务由Airflow进行调度，采用Client模式运行，即，ssh到指定的一台机器上运行Driver进程，Driver进程与ResourceManager通信，提交应用程序，Yarn会在集群中启动ApplicationMaster，然后Driver与ApplicationMaster通信，进行资源调度等等。
我们从客户端看到的问题是，SparkContext在构造的时候发生超时：

我们首先在Driver端看到的异常日志如下：

org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [120 seconds]. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
	at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.org$apache$spark$rpc$RpcTimeout$$createRpcTimeoutException(RpcTimeout.scala:47)
	at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:62)
	at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:58)
	at scala.runtime.AbstractPartialFunction.apply(AbstractPartialFunction.scala:36)
	at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.awaitResult(RpcTimeout.scala:76)
	at org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.requestTotalExecutors(CoarseGrainedSchedulerBackend.scala:567)
	at org.apache.spark.ExecutorAllocationManager.updateAndSyncNumExecutorsTarget(ExecutorAllocationManager.scala:344)
	at org.apache.spark.ExecutorAllocationManager.org$apache$spark$ExecutorAllocationManager$$schedule(ExecutorAllocationManager.scala:295)
	at org.apache.spark.ExecutorAllocationManager$$anon$2.run(ExecutorAllocationManager.scala:234)
	at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
	at java.util.concurrent.FutureTask.runAndReset(FutureTask.java:308)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$301(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:294)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [120 seconds]
	at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.ready(Promise.scala:219)
	at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.result(Promise.scala:223)
	at org.apache.spark.util.ThreadUtils$.awaitResult(ThreadUtils.scala:201)
	at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.awaitResult(RpcTimeout.scala:75)
	... 11 more
...
[2024-04-25 09:00:40,857] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:00:40 WARN netty.NettyRpcEnv: Ignored failure: org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Cannot receive any reply from null in 120 seconds. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
[2024-04-25 09:00:40,897] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:00:40 WARN cluster.YarnScheduler: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
[2024-04-25 09:00:55,897] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:00:55 WARN cluster.YarnScheduler: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources

从日志可以看到，Driver由于2min的通信超时，启动两分钟以后就失败并退出了。

我们首先排除了Yarn本身的问题:

SparkContext的超时问题在历史上偶尔出现，我们统计发现，只要SparkContext的构造超时，ApplicationMaster一定运行在某一台指定的机器上
并且，我们运行这个关键任务的Yarn集群没有其它任务运行，是一个独立的隔离的Yarn集群，因此不会出现资源不够用、资源预留导致即使有可用资源也不给其它应用分配资源的情况
在事故发生的时候，我们立刻向Yarn提交了测试应用，应用正常运行并成功结束。
后面我们从日志可以看到，所有Container的状态都停留在ALLOCATED状态，即资源已经分配，只要ApplicationMaster进行换一次allocate()调用来认领这些已经分配的Container，这些Container的状态就会切换到ACQUIRED的预期状态。
如果ApplicationMaster本身没有Hang住，Driver和ApplicationMaster通信就不会Timeout
种种分析都将问题指向ApplicationMaster。

这个Driver端的RPC的默认超时时间是120s，似乎看起来是网络通信问题。但是，在很多情况下，Timeout也有可能是服务端GC导致了STW(Stop the World)从而无法响应客户端请求导致的。但是120s的STW却看起来不是特别合理。后面我们看到，这个Timeout很可能是ApplicaitionMaster的并发控制导致的，即这个RPC请求在ApplicaitonMaster端所调用的方法无法获得某个锁，而ApplicaitonMaster端获得锁的线程又出于某种原因无法结束。

在Client模式下，Driver端通过CoarseGrainedSchedulerBackend与ApplicationMaster进行通信。我们看了一下CoarseGrainedSchedulerBackend.requestTotalExecutors()中，找到了ApplicationMaster对应的Container的日志，看看是否能有有用信息，对应日志如下所示：

24/04/25 08:57:17 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at rccp102-8h.iad3.prod.conviva.com/10.6.6.123:8030
24/04/25 08:57:17 INFO yarn.YarnRMClient: Registering the ApplicationMaster
24/04/25 08:57:17 INFO util.Utils: Using initial executors = 112, max of spark.dynamicAllocation.initialExecutors, spark.dynamicAllocation.minExecutors and spark.executor.instan
ces
24/04/25 08:57:17 INFO yarn.YarnAllocator: Will request 112 executor container(s), each with 5 core(s) and 5940 MB memory (including 540 MB of overhead)
24/04/25 08:57:17 INFO yarn.YarnAllocator: Submitted 112 unlocalized container requests.
24/04/25 08:57:17 INFO yarn.ApplicationMaster: Started progress reporter thread with (heartbeat : 3000, initial allocation : 200) intervals
24/04/25 08:59:18 INFO yarn.ApplicationMaster$AMEndpoint: Driver terminated or disconnected! Shutting down. rccp102-8h.iad3.prod.conviva.com:43611
24/04/25 08:59:18 INFO yarn.ApplicationMaster: Final app status: SUCCEEDED, exitCode: 0
24/04/25 08:59:18 INFO yarn.ApplicationMaster$AMEndpoint: Driver terminated or disconnected! Shutting down. rccp102-8h.iad3.prod.conviva.com:43611
24/04/25 09:09:08 ERROR yarn.ApplicationMaster: RECEIVED SIGNAL TERM
24/04/25 09:09:08 INFO yarn.ApplicationMaster: Unregistering ApplicationMaster with SUCCEEDED

对于历史上成功执行的同一任务的日志如下:

24/06/12 15:10:14 INFO yarn.YarnAllocator: Submitted 112 unlocalized container requests.
24/06/12 15:10:14 INFO yarn.ApplicationMaster: Started progress reporter thread with (heartbeat : 3000, initial allocation : 200) intervals
24/06/12 15:10:15 INFO yarn.YarnAllocator: Launching container container_1715242483615_49376_01_000002 on host rccp103-10a.iad3.prod.conviva.com for executor with ID 1
24/06/12 15:10:15 INFO yarn.YarnAllocator: Launching container container_1715242483615_49376_01_000003 on host rccp103-10a.iad3.prod.conviva.com for executor with ID 2
24/06/12 15:10:15 INFO yarn.YarnAllocator: Launching container container_1715242483615_49376_01_000004 on host rccp103-10a.iad3.prod.conviva.com for executor with ID 3

对比失败应用和成功应用，可以看到，失败应用的ApplicationMaster在启动2min以后就知道了Driver已经不在了。但是随后跟ResourceManager的通信过程中有10分钟左右（08:59 ~ 09:09）没有任何的日志。正常情况下，应该打印Launching container日志正常启动Container。

这10分钟的停顿时间很容易让我们认为是Full GC导致的停顿，因此Driver在跟ApplicationMaster通信的时候也超时了。但是我们并没有为ApplicationMaster打开GC日志。凭借一般经验，发生full gc似乎也不太可能，ApplicationMaster的代码是Spark的代码，没有任何的用户业务层逻辑，因此内存消耗应该是很稳定的。

所以，此时整个事件的基本轮廓是：

Driver会向Yarn 提交应用，Yarn启动对应的ApplicationMaster，这个Spark 的ApplicationMaster的Class是提交应用的时候指定的，是Spark自己定制的ApplicationMaster，其定义在org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster中；

随后，在ResourceManager端，我们看到这个Application的所有Container的状态都变成了Allocated状态，这是Container被Kill以前的最后一个健康的状态：

2024-04-25 08:57:17,960 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmcontainer.RMContainerImpl: container_1700028334993_233460_01_000035 Container Transitioned from ALLOCATED to ACQUIRED
2024-04-25 08:57:17,960 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmcontainer.RMContainerImpl: container_1700028334993_233460_01_000036 Container Transitioned from ALLOCATED to ACQUIRED

ApplicationMaster在Yarn上的某个节点启动起来以后，Driver会通过RPC与ApplicationMaster通信，这个RPC请求的超时时间是2min。2min超时，通信失败，Driver退出。
```
org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [120 seconds]. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
```

2min以后，ApplicationMaster感知到了Driver的退出，因此主动断开了和Driver之间的连接

24/04/25 08:59:18 INFO yarn.ApplicationMaster$AMEndpoint: Driver terminated or disconnected! Shutting down. rccp102-8h.iad3.prod.conviva.com:43611

又过了10分钟，即ApplicationMaster启动12分钟以后(距离上次的活跃时间是10min)，ApplicationMaster进程也退出了。这个退出在ResourceManager端的日志如下。
```
2024-04-25 09:09:07,974 INFO org.apache.hadoop.yarn.util.AbstractLivelinessMonitor: Expired:appattempt_1700028334993_233460_000001 Timed out after 600 secs
```
显然，这个退出是由于ApplicationMaster的Liveness没有了心跳，因此ResourceManager主动将这个ApplicationMaster杀死，并试图启动第二个ApplicationMaster。这个ApplicationMaster的静默时间是由yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms配置的，默认是10min，与实际的现象吻合。
那么, 心跳是在哪里发送的呢? ApplicationMaster的Heartbeat消息并没有专门的接口发送给Yarn，而是通过以下接口进行辅助发送的:
- 注册ApplicationMaster的registerApplicationMaster接口
- 用来获取资源分配结果的allocate()接口
- 结束ApplicationMaster的finishApplicationMaster()接口
由于registerApplicationMaster和finishApplicationMaster都只是在AM的生命周期开始和结束的时候才会调用，因此，频繁不断的心跳其实是通过allocate()接口来实现的。

allocate()接口是ApplicationMaster用来将相应的资源请求发送给Yarn，Yarn会将该调用视为一次心跳，同时在响应中放置新分配的Container的信息给ApplicationMaster。可以看出来，allocate()接口的调用是可以随时、随意进行的，也可以不携带任何资源请求信息，但是必须独立、不断调用以维持自己在ResourceManager中的liveness。

ResourceManager用来监控ApplicationMaster的存活，是在AbstractLivelinessMonitor中实现的，一个独立线程，不断检查所有的ApplicationMaster的最近心跳是否超过配置时间，查过了则会Kill这个ApplicationMaster。心跳的更新是通过receivedPing()方法进行的：
```
  public synchronized void receivedPing(O ob) {
    //only put for the registered objects
    if (running.containsKey(ob)) {
      running.put(ob, clock.getTime());
    }
  }
```
在allocate()方法被调用的时候，会调用receivePing()方法来更新最近的心跳时间：
```
  @Override
  public AllocateResponse allocate(AllocateRequest request)
      throws YarnException, IOException {
      ........

    this.amLivelinessMonitor.receivedPing(appAttemptId);
```
所以，我们可以看到，从Driver这一端，因为连接到ApplicationMaster而无法响应，从而在2min以后就退出了。从ResourceManager这一端，同样因为10min都没有再收到ApplicationMaster的心跳而认为ApplicationMaster不再存活，因此将ApplicationMaster kill掉。所以基本可以认为ApplicationMaster的代码在某个位置hang住了。

后面我们会讲到，ApplicationMaster通过调用YarnAllocator. allocateResources() 进行资源请求的生成和申请，以及从Yarn中获取资源分配的结果。

YarnAllocator. allocateResources() 会先通过YarnAllocator.updateResourceRequests来生成对应的资源请求，但是这些请求会暂存在AMRMClient，
随后，YarnAllocator. allocateResources() 中会调用AMRMClient.allocate()进行资源的请求
allocate()方法调用发送资源请求以后，Yarn会在对应的response中返回新分配的Container，这些Container的状态都会因此从ALLOCATED进入ACQUIRED状态，代表这个Container已经被ApplicationMaster确认。

但是事故发生的时候，所有CONTAINER的状态停留在ALLOCATED，我们据此基本上可以认为，allocate()由于ApplicationMaster端被阻塞在某个地方而没有调用allocateResources() 方法。

ApplicationMaster的allocateResources()方法会在ApplicationMaster启动的时候被调用一次，然后会有一个专门的ReporterThread定期调用。

下面的日志说明，在ApplicationMaster启动的时候，YarnAllocator. allocateResources() -> YarnAllocator.updateResourceRequests() -> YarnAllocator.updateResourceRequests()方法调用了一次，仅仅是说明调用了updateResourceRequests()方法，并不清楚是否调用了AMRMClient.allocate()方法，因为这时候的ApplicationMaster刚启动，所以即使立刻调用allocate()方法，肯定也不会有Container已经分配成功：

24/04/25 08:57:17 INFO yarn.YarnAllocator: Submitted 112 unlocalized container requests.

所以，随后定时的allocate()调用是发生在ReporterThread线程中的。随后，下面的日志显示， ReporterThread线程的确正常启动：

24/04/25 08:57:17 INFO yarn.ApplicationMaster: Started progress reporter thread with (heartbeat : 3000, initial allocation : 200) intervals

在allocateResources()方法中，会先通过updateResourceRequests()方法生成对应的Resource Request请求，这些请求会保存在AMRMClient的本地暂存，然后，通过调用Yarn的allocate()方法，会将暂存的Resource Request发送给Yarn:

  def allocateResources(): Unit = synchronized {
     updateResourceRequests() // 这个方法会打印日志 Submitted 112 unlocalized container requests，在出问题的机器上打印了
    val progressIndicator = 0.1
    val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)

从这段代码我们可以得到一个重要信息：amClient.allocate() 的调用与updateResourceRequests()无关，即：无论updateResourceRequests()是否生成了新的资源请求放在amClient的本地缓存中，amClient.allocate() 都会被调用。这意味着：即使集群当前没有资源请求，amClient.allocate()也会不断被调用，因为，即使没有资源请求，ApplicationMaster也需要持续保持心跳。

在我们无法梳理清楚Driver端和ApplicationMaster通信的2min超时和所有Container无法从ALLOCATED状态进入ACQUIRED状态的关联关系的时候，我们突然惊讶地发现了synchronized关键字，即allocateResources()方法是一个同步方法。那么，如果allocateResources()方法出于某种原因Hang住，并且Driver端的调用也会触发这个ApplicationMaster对象的某一个synchronized方法，Driver端就会超时。

Driver端通过RequestExecutors消息向ApplicationMaster请求资源。ApplicationMaster收到RequestExecutors消息以后，会调用requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities()方法，并且，这个方法的确是同步方法：

------------------------------------- ApplicationMaster --------------------------------------------
    override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
      case r: RequestExecutors => // 申请Executor的请求在这里接收
        Option(allocator) match { // 如果已经构建了allocator
          case Some(a) => // 只要一收到请求，requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities
            // 方法理就应该打印日志Driver requested a total number of
            if (a.requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities(r.requestedTotal,
              r.localityAwareTasks, r.hostToLocalTaskCount, r.nodeBlacklist)) {

------------------------------------- ApplicationMaster --------------------------------------------
  def requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities(
      requestedTotal: Int,
      localityAwareTasks: Int,
      hostToLocalTaskCount: Map[String, Int],
      nodeBlacklist: Set[String]): Boolean = synchronized {

所以，整个hang住的流程基本就锁定在ApplicationMaster这一端的allocateResources()方法，这个Synchronized方法的无法退出，可以全部合理解释下面的问题:

为什么所有的Container的状态停留在ALLOCATED状态，无法进入ACQUIRED状态，即，为什么allocateResources()方法中val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)这一行代码无法被调用；
为什么Driver连接ApplicationMaster会超时。

在TODO这篇文章中，我们详细分析了以allocateResources()方法为入口的ApplicationMaster进行资源调度的基本流程。由于日志的缺失，我们根本无从断定ApplicationMaster在方法allocateResources()中hang住的具体位置，但是在分析了allocateResources()整个代码，我们强烈怀疑故障发生在对Task的locality中的Host信息进行拓扑解析的以下过程：

        val hosts = preferredLocalityRatio.filter(_._2 > 0).keys.toArray // 还有container可以分配的一个或者多个hosts
        val racks = hosts.map { h =>
          resolver.resolve(yarnConf, h) // 解析这些host所在的rack
        }.toSet

我们怀疑这里的原因是，这个过程会涉及到读取系统的拓扑文件topology.map，我司的DevOps后来发现Ubuntu 16(这台机器的)的一个普遍的bug，这个bug的表现是系统长时间运行会导致系统读写文件变满，通过dd命令进行测试，能够确认读写文件不正常，但是由于我不是操作系统和硬件专家，因此并不清楚这个问题是否是导致ApplicationMaster hang住。下文会详细介绍Spark端对系统拓扑结构进行分析的基本流程。

2.2 单独测试Topology代码试图重现问题

为了确认是否是系统的拓扑脚本导致的超时，我们单独提取了Spark中获取集群拓扑的解析过程的代码，在事发机器上单独运行看看是否会block住。我们查看了这一块儿的Spark逻辑，看到，在这块代码里，Spark作为调用者，其实是使用了Yarn的Library来完成的。因为Yarn在资源分配的时候其实也是Topology-Aware 的。

SparkResolver的resolve()方法是调用Yarn的RackResolver来分析整个的系统拓扑，这里主要是为了获取这个host的rack:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.yarn.util.RackResolver
import org.apache.log4j.{Level, Logger}

/**
 * Wrapper around YARN's [[RackResolver]]. This allows Spark tests to easily override the
 * default behavior, since YARN's class self-initializes the first time it's called, and
 * future calls all use the initial configuration.
 */
private[yarn] class SparkRackResolver {
  def resolve(conf: Configuration, hostName: String): String = {
    RackResolver.resolve(conf, hostName).getNetworkLocation()
  }

在Yarn这一端，系统的拓扑解析过程需要实现接口 DNSToSwitchMapping，其中最重要的接口是resolve()，传入一系列的主机(或者IP)名称，返回这些主机(IP)的网路位置信息：

public interface DNSToSwitchMapping {

  public List<String> resolve(List<String> names);

  public void reloadCachedMappings();
  
  public void reloadCachedMappings(List<String> names);
}

在Yarn中，DNSToSwitchMapping的实现类是通过net.topology.node.switch.mapping.impl配置的，默认情况下，Yarn提供的内置实现是ScriptBasedMapping：

package org.apache.hadoop.yarn.util;
......

import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;

@InterfaceAudience.LimitedPrivate({"YARN", "MAPREDUCE"})
public class RackResolver {
  ....
  public synchronized static void init(Configuration conf) {
    ....
    Class<? extends DNSToSwitchMapping> dnsToSwitchMappingClass =
      conf.getClass(
        CommonConfigurationKeysPublic.NET_TOPOLOGY_NODE_SWITCH_MAPPING_IMPL_KEY, 
        ScriptBasedMapping.class, // 默认的DNSToSwitchMapping实现类
        DNSToSwitchMapping.class);

ScriptBasedMapping的行为，是通过在java中执行net.topology.script.file.name所配置的外部脚本文件，来返回系统的拓扑关系。这个配置没有默认值，但是在Cloudera的Yarn中，net.topology.script.file.name配置为topology.py，这个脚本输入对应的hostname的list，返回这些hostname的网络信息。
实际上，ClouderaManager是根据用户配置的集群拓扑关系，生成集群拓扑描述文件topology.map，一个记录了所有Host/IP的rack信息的XML文件，如下所示。在某个Host无法在拓扑描述文件中找到对应信息的情况下，会返回default：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!--Autogenerated by Cloudera Manager-->
<topology>
  <node name="lashadoop-17-rack17.hadoop.prod.com" rack="/rack17"/>
  <node name="10.72.2.22" rack="/default"/>
  <node name="lashadoop-17-rack18.hadoop.prod.com" rack="/rack18"/>
  <node name="10.72.1.33" rack="/default"/>
</topology>

我们在下面的代码中调用了Yarn的RackResolver的API，这个API的输入是集群中的hostname，然后输出这个hostname的机架信息等拓扑信息，用来进行rack-awareness 或者 host-awareness的资源分配。这个API背后是调用topology.py这个python脚本来解析topology.map文件来完成的。在Yarn服务器上，这个topology.py和topology.map都位于配置文件目录下。

public class TestRackTopology {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        File configDir = new File(args[0]); // *-site.xml的配置文件目录
        String inputPath = args[1]; // 需要进行拓扑解析的host列表，一行一个hostname
        File[] configs = configDir.listFiles((dir, name) -> name.toLowerCase().endsWith(".xml"));

        // 逐个加载配置文件
        for (File file : configs) {
            conf.addResource(file.getAbsolutePath());
        }
        
        List<String> lines = new ArrayList<>();
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(inputPath));
        String line;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            lines.add(line);
        }

        for(int i = 0;i < lines.size();i++){
            System.out.println("Resolving " + lines.get(i));
            System.out.println(RackResolver.resolve(conf, lines.get(i)).getNetworkLocation());
        }
    }
}

我们把这个代码打包，放到目标机器上运行如下。其中，/tmp/conf.cloudera.yarn2是存放了我们的Yarn集群的配置文件目录，/tmp/hostfile文件存放了整个yarn集群的host列表

 java -cp /tmp/JavaTestProject-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar org.example.TestRack /tmp/conf.cloudera.yarn2 /tmp/hostfile

输出结果如下：

Resolving dcp210-5a.iad4.prod.mycorp.com
/default-rack
Resolving dcp106-1c.iad5.prod.mycorp.com
/default-rack
........

3. 源码解析

3.1 Client模式和Cluster模式下客户端的提交和启动过程

目前，我们能够获取的日志主要来自四个角色， Driver，ApplicationMaster，Yarn ResourceManager， Yarn NodeManager。
上面已经展示了Driver和ApplicationMaster的日志。
用户通过spark-submit提交应用的时候，都是通过 SparkSubmit()的main()方法进入的。
根据Client模式还是Cluster模式，会确定客户端的这个Main Class:

---------------------------------------- SparkSubmit -------------------------------------
  private[deploy] def prepareSubmitEnvironment(
      args: SparkSubmitArguments,
      conf: Option[HadoopConfiguration] = None)
      : (Seq[String], Seq[String], SparkConf, String) = {
    if (deployMode == CLIENT) {
      childMainClass = args.mainClass //这里的args.mainClass是用户的Spark应用的Main class
    }

    if (isYarnCluster) {
      childMainClass = YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS
      ......
    }   
 }

从上面的代码可以看到

Client模式下，客户端会运行用户的业务逻辑(Driver)，其main方法的入口是用户提交的Spark应用的Main Class。用户代码中会构造SparkContext，SparkContext的构造就是Driver的构造过程。
Cluster模式下，客户端不会运行用户的业务逻辑，其main方法的入口是YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS，这里的类是org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication

由于我们看到的第一个日志是Driver端的日志，日志显式连接到ApplicationMaster超时。同时，在ResourceManager端的代码也证明，ApplicationMaster此时处于某种hang住的状态，所以，我们需要结合代码，详细分析Spark ApplicationMaster的执行过程，推测或者断定hang住的位置。

客户端提交时在两种模式下的处理逻辑

Cluster模式下的启动主要包含了用户应用的启动(SparkContext的构造)等，在SparkContext构造完成以后，会启动对应的AMEndpoint，然后，向Driver注册ApplicationMaster。显然，在Cluster模式下，这个注册其实是同一进程内的通信。

无论是什么模式，客户端的Main Class都是都是SparkSubmit.scala，即都是通过运行SparkSubmit的main()方法进行的，即我们在客户端通过诸如ps命令看到的进程中的Java Class都是SparkSubmit这个Main Class。
SparkSubmit会通过调用对应的SparkApplication这个trait实现类的start()方法来启动这个Application：

在Cluster模式下，用户代码并不在客户端运行，这时候SparkApplication的实现类是Spark自定义的YarnClusterApplication。
在Client模式下，用户代码直接在客户端运行，这时候SparkApplication的实现类是JavaMainApplication，JavaMainApplication对用户代码的运行进行了封装，本质上是调用的是用户的Main Class的main()方法。

具体来说：

在Cluster模式下，这个用户端 User Main Class是运行在ApplicationMaster上的，客户端不需要关心User Class，因此这个childMainClass是Yarn自己定义的org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication：

  // Following constants are visible for testing.
  private[deploy] val YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS =
    "org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication"
    
    // In yarn-cluster mode, use yarn.Client as a wrapper around the user class
    if (isYarnCluster) {
      childMainClass = YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS // 
      .....
      childArgs += ("--class", args.mainClass) // User class只是作为YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS的一个参数

YarnClusterApplication的start()方法很简单，主要职责就是提交这个Application到Yarn，当然，相应参数已经组装好了，比如，用户的main class 是什么（–class …）以及其他参数：

	private[spark] class YarnClusterApplication extends SparkApplication {
	
	  override def start(args: Array[String], conf: SparkConf): Unit = {
	    ........
	    new Client(new ClientArguments(args), conf).run() // args携带了spark-submit的时候的main class等等信息
	  }
	}

  def run(): Unit = {
    this.appId = submitApplication() // 提交Application
    .....

但是在Client模式下，用户自己的 User Main Class是直接在客户端加载的，因此childMainClass就是用户通过spark-submit.sh传入进来的自己的Main Class：

    if (deployMode == CLIENT) {
      childMainClass = args.mainClass
      .......
    }

在确定了clildMainClass以后，就可以运行了，上面讲过，本质上是运行SparkApplication这个trait的start()方法。但是在Client模式下是直接运行用户代码，而用户代码没有实现SparkApplication，因此，其处理逻辑是通过JavaMainApplication对用户代码的main()方法的调用进行封装：

  private def runMain(
      childArgs: Seq[String],
      childClasspath: Seq[String],
      sparkConf: SparkConf,
      childMainClass: String,
      verbose: Boolean): Unit = {
    // scalastyle:off println
    ...
    var mainClass: Class[_] = null
    mainClass = Utils.classForName(childMainClass)
    val app: SparkApplication = if (classOf[SparkApplication].isAssignableFrom(mainClass)) {
      mainClass.newInstance().asInstanceOf[SparkApplication] // Cluster模式下，是YarnClusterApplication
    } else {
      new JavaMainApplication(mainClass) // Client模式下，封装为JavaMainApplication
    }
    app.start(childArgs.toArray, sparkConf)
  }

在Cluster模式下，由于这个主入口类是Spark定义的，因此有对应的Application提交逻辑。但是在Client模式下，childMainClass直接就是用户定义的类。那么，应用什么时候提交呢？是在YarnClientSchedulerBackend中进行的，即用户的应用程序在构造SparkContext过程中，会构造TaskScheduler以及对应的SchedulerBackend。我们下文会讲，SchedulerBackend是跟具体的运行平台强绑定(Mesos, K8S, Yarn等)，因此在Yarn的场景下，根据Client模式还是Cluster模式，具体实现成YarnClientSchedulerBackend和YarnClusterSchedulerBackend。在Client模式下，YarnClientSchedulerBackend构造的时候，会负责提交Application到Yarn:

  override def start() {
    .......
    val args = new ClientArguments(argsArrayBuf.toArray)
    totalExpectedExecutors = SchedulerBackendUtils.getInitialTargetExecutorNumber(conf)
    client = new Client(args, conf)
    bindToYarn(client.submitApplication(), None) // 提交application给yarn

无论是什么模式，客户端在提交Application到Yarn的时候，根据Yarn的API，需要向Yarn指定ApplicationMaster的Main Class(随后启动的非ApplicationMaster的普通的Container用什么Main Class则是ApplicationMaster内部具体负责)，即包含一个main入口方法的Class:

    val amClass =
      if (isClusterMode) {
        Utils.classForName("org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster").getName
      } else {
        Utils.classForName("org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher").getName
      }

可以看到，对于Cluster模式，提交给Yarn的Main Class是ApplicationMaster，对于Client模式，提交给Yarn的Main Class是ExecutorLauncher，二者有什么区别呢？
没有任何本质区别，Spark这样做只是为了进程名称上方便区分。其实ExecutorLauncher只是对ApplicationMaster的main的直接封装，没有任何其他不同操作，主要是为了方便在进程的名称中区分开是Client模式还是Cluster模式提交的Application的ApplicationMaster，用户可以方便通过诸如ps命令看出来是哪种提交模式：

object ExecutorLauncher {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ApplicationMaster.main(args)
  }
}

ApplicationMaster启动时在两种模式下的处理逻辑

从客户端向Yarn提交的时候指定的Main Class可以看到，虽然main class在两种模式下不同，但是本质都是运行ApplicationMaster的main()方法。因此，ApplicationMaster会继续根据当前是Client还是Cluster模式进行区别判断，至少，两种模式下，Cluster模式需要运行用户代码和SparkContext的初始化，Client模式则不需要。
ApplicationMaster在两种模式下的构造逻辑如下图所示：
在这里插入图片描述

Cluster模式:
ApplicationMaster启动的时候，其调用堆栈如下图所示。显然，ApplicationMaster也是从Executor中启动的，因为ApplicationMaster其实是第一个启动的、特殊的Executor：
上面我们说过，Client模式下虽然amClass是org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher，但是和Cluster模式一样，下层将会调用的都是org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster。因此，在ApplicationMaster的具体运行时，需要对当前是Cluster模式还是Client模式进行具体判断并区分运行。
在ApplicationMaster.runImpl()中，根据当前是Client模式还是Master模式，开始区别处理，如果是Cluster模式(Driver也在Yarn集群中运行)，则调用runDriver()，如果是Client模式，则调用runExecutorLauncher()。这是因为在Client模式下(我们使用的是Client模式)，Driver是在Yarn集群外面已经独立启动了，独立运行的ApplicationMaster需要runExecutorLauncher()来进行Executor资源的调度：
```
  private def runImpl(): Unit = {
    try {
      .....
      if (isClusterMode) { // Cluster模式
        runDriver() // 进程内部启动Driver
      } else {
        runExecutorLauncher() // Client模式
      }
```
- Cluster模式下，用户通过spark-submit提交应用，提交以后即离开，没有启动SparkContext，更没有启动ApplicationMaster。我们从SparkContextSubmit.scala中可以看到，这时候提交应用，仅仅是通过YarnClusterApplication进行了相应Application的提交。
- Cluster模式下，用户业务代码的Main Class，以及Driver端代码，即Driver(SparkContext)的构造是在ApplicationMaster中启动的。这个启动是一个异步的过程，ApplicationMaster在构造自己的AMEndpoint前，一定会等待SparkContext构造完成，这是通过SparkContext构造完成以后通过sparkContextPromise通知ApplicationMaster来完成的：
```
  private def runDriver(): Unit = {
    addAmIpFilter(None)
    userClassThread = startUserApplication()// 异步启动用户线程，构造SparkContext
    ......
    val totalWaitTime = sparkConf.get(AM_MAX_WAIT_TIME)
```
- 等待SparkContext构造完成。SparkContext构造过程中，就会启动对应的TaskScheduler和SchedulerBackend，下文会详细讲到。
```
      val sc = ThreadUtils.awaitResult(sparkContextPromise.future,
        Duration(totalWaitTime, TimeUnit.MILLISECONDS))
```
- 注册AMEndpoint。注册的过程是Client模式和Cluster模式通用的，其基本流程都是向Driver(Cluster模式下Driver在本地，Client模式下Driver在远程)发送RegisterClusterManager消息注册自己的Endpoint，然后，通过封装的Yarn的标准API，向Yarn注册这个ApplicationMaster的角色(这是Yarn的协议要求):
```
    rpcEnv = sc.env.rpcEnv // Driver和ApplicationMaster运行在一起，因此是直接从SparkContext中获取对应的RpcEnv
    // 设置Driver的EndpoingRef
    val driverRef = createSchedulerRef(
      sc.getConf.get("spark.driver.host"),
      sc.getConf.get("spark.driver.port"))
    registerAM(sc.getConf, rpcEnv, driverRef, sc.ui.map(_.webUrl))
```
  registerAM()主要完成以下工作：
  - 向Yarn注册自己：
```
    // 调用了 Yarn的标准API， 即接口register 方法来注册这个ApplicationMaster
    allocator = client.register(driverUrl,
      driverRef, // driver的 endpointRef
      .....
      historyAddress, // History 地址，这个地址是Yarn上的Application详情页的地址
      s)
```
  - 构造AMEndpoint：构造的时候就会向Driver的Endpoint发送RegisterClusterManager消息注册自己
```
	rpcEnv.setupEndpoint("YarnAM", new AMEndpoint(rpcEnv, driverRef))
```

Client模式

与Cluster模式的巨大区别是，Client模式下，Driver(SparkContext)就在客户端构造，因此ApplicationMaster需要与远程的Driver通信以确认其构造完成以后再启动并向Driver注册自己AMEndpoint。但是对于registerAM()本身来讲，除了Driver的位置不同，其注册逻辑没有任何区别。

在spark-submit提交应用程序以后，Client模式下的ApplicationMaster是调用runExecutorLauncher()启动的：

  private def runExecutorLauncher(): Unit = {
    ....
    // 创建ApplicationMaster的RPCEnv对象。在这里调用静态方法RpcEnv.create()，创建的RpcEnv实现是NettyRpcEnv对象
    // 在Client模式下，Driver不在本地运行，因此这里localMode = true，以client模式运行，不启动service，因此端口号是-1
    rpcEnv = RpcEnv.create("sparkYarnAM", hostname, hostname, -1, sparkConf, securityMgr, amCores, true)
    // 和Driver进行通信，直到和Driver建立socket连接以确定Driver启动成功，返回Driver的RpcEndpointRef， 设置Driver的EndpointRef
    val driverRef = waitForSparkDriver()
   
    registerAM(sparkConf, rpcEnv, driverRef, sparkConf.getOption("spark.driver.appUIAddress"))
    registered = true
    // In client mode the actor will stop the reporter thread.
    reporterThread.join()
  }

其具体流程是:

创建ApplicationMaster的RpcEnv。在Cluster模式下，ApplicationMaster的RpcEnv直接使用的SparkContext的RpcEnv，因为在同一个进程。
```
 rpcEnv = RpcEnv.create("sparkYarnAM", hostname, hostname, -1, sparkConf, securityMgr, amCores, true)
```

等待SparkDriver的启动完成，这是在方法waitForSparkDriver()中完成的，这里其实是通过与SparkDriver进行Socket通信以确认其是否启动成功

  private def waitForSparkDriver(): RpcEndpointRef = {
     ......
    while (!driverUp && !finished && System.currentTimeMillis < deadline) {
      try {
        val socket = new Socket(driverHost, driverPort)
        socket.close()
        // socket建立成功，说明driver已经启动成功
        driverUp = true

如果Driver启动成功，则创建Driver的RpcEndpointRef:
```
createSchedulerRef(driverHost, driverPort.toString)
```
构造AMEndpoint并向远程的Driver注册自己的AMEndpoint。这个过程与Cluster模式完全相同
```
    registerAM(sparkConf, rpcEnv, driverRef, sparkConf.getOption("spark.driver.appUIAddress"))
```

3.2 两种模式下的下层角色关系和启动以后的总体运行流程

下图显示了在Client模式下，在动态资源分配的场景下，Spark从客户端提交应用程序、资源分配、Task的启动等基本流程，用户代码、SparkContext(TaskScheduler, SchedulerBackend)都是在Yarn以外单独运行的:
在这里插入图片描述

在Cluster模式下，用户代码、SparkContext(TaskScheduler, SchedulerBackend)以及AMEndpoint都是在ApplicationMaster中运行的:
在这里插入图片描述

简单来讲，其基本流程和一些角色的作用如下：

在客户端，构造SparkContext。这是任何情况下我们提交一个Spark Application的第一步；
在SparkContext构造的时候，会构造对应的 ExternalClusterManager的具体实现类，用来管理整个Application。ExternalClusterManager是一个用来接入外部资源调度器的接口，比如，Spark可能运行在Standalone模式，Mesos上，Yarn上，K8S上，因此需要提供不同的ExternalClusterManager实现。在Spark on Yarn的场景下，ExternalClusterManager的实现类是YarnClusterManager；
基于ExternalClusterManager的实现，创建对应的 SchedulerBackend 实现，以及对应的TaskScheduler实现(TaskScheduler需要依赖SchedulerBackend进行Executor层面的控制，而SchedulerBackend在收到相关消息以后也会相应更新TaskScheduler中的元数据或者依赖TaskScheduler获取task的相关信息，因此它们相互依赖)，其中：
- SchedulerBackend主要是接受TaskScheduler的委托，和对应的资源管理器(Yarn、Mesos、K8S)进行资源相关的操作，包括：
  - 在任务调度层面，它会和自己管理的DriverEndpoint进行通信(Cluster模式下这个通信就是本地通信)，来进行基本的Task的操作(但是操作的决策是来自上层的TaskScheduler)。比如CoarseGrainedSchedulerBackend代表的是一个基本的、粗粒度的调度逻辑，它维护了一个DriverEndpoint，后面会讲，这是粗粒度调度器下，资源本身的变化(Executor的新增、丢失等等资源事件)和TaskScheduler(TaskScheduler负责的是Task的管理逻辑，与资源管理无关)进行交互的一个中间层，从而要求DriverEndpoint根据集群的资源变化处理对应的Task调度。比如，当集群新增了Executor，那么CoarseGrainedSchedulerBackend就会通过DriverEndpoint作为一个中间层，通知到对应的TaskScheduler，TaskScheduler从而进行Task调度。
  - 在Container的层面，与远程的ApplicationMaster进行通信，申请和释放资源则放在了子类YarnSchedulerBackend中的YarnSchedulerEndpoint中。Spark的Client模式和Cluster模式下的SchedulerBackend实现类分别为YarnClientSchedulerBackend和YarnClusterSchedulerBackend。Application(注意Application中的某一个Job)的提交是在这里进行的。
- TaskScheduler则基于Container(Executor)的当前状态，进行task的调度。后面会讲，Task的调度跟平台(Standalone, Spark on Yarn，Spark on Mesos， Spark on K8S等)无关，因此几乎所有的平台实现都使用了一个基本的TaskSchedulerImpl。
SparkContext中创建对应的ExecutorAllocationManager实现：
- ExecutorAllocationManager封装了Dynamic Allocation的基本逻辑，根据当前Task的状态(pending，running等等)，对Executor的创建和释放进行动态的、不间断的处理。
- ExecutorAllocationManager管理了一个ExecutorAllocationListener，这个Listener在构造的时候注册给了Spark的ListenerBus，因此会收到自己关心的比如Stage提交、结束等等时间，并获取对应的task的需求。ExecutorAllocationManager就是根据这个不断变化的task的需求，来确定目标task的数量，进行对动态分配进行决策。因此，这个动态的分配过程是不断进行的。
Client模式下，SchedulerBackend启动的时候会提交这个Application，Yarn会在远程启动对应的ApplicationManager，负责进行资源的分配
- ApplicationMaster在Spark中叫做Cluster Manager，会接收来自Driver端SchedulerBackend的请求(其实只接受YarnSchedulerEndpoint而不是DriverEndpoint的请求，下面会解释)，然后基于Yarn的AMRMClient API，向Yarn做资源申请和释放的相关交互;
Executor 启动的时候，会向Driver注册自己的Endpoint，这时候就会在Driver和Executor之间存在一个长时间存在的长连接用来进行相互的通信。
TaskScheduler基于当前的执行计划，以及Executor的分配状态，向Executor进行任务的调度。

TaskScheduler和SchedulerBackend的创建

在我们的客户端代码构造SparkContext的时候，会根据我们的启动参数来创建ExternalClusterManager的实现，进而根据ExternalClusterManager创建对应的SchedulerBackend以及对应的TaskScheduler。
SchedulerBackend和对应的TaskScheduler都运行在Driver这一端，其中SchedulerBackend负责和远程的ApplicationMaster通信进行资源调度信息的同步，而TaskScheduler则负责任务调度。显然，任务是被调度到Container的，因此任务调度需要依赖SchedulerBackend返回的结果。

在SparkContext启动的时候，会创建TaskScheduler，然后创建对应的DAGScheduler:

------------------------------------- SparkContext ----------------------------------------
   val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)
   _schedulerBackend = sched
   _taskScheduler = ts
   _dagScheduler = new DAGScheduler(this)

DagScheduler根据Stage层面的状态变化和相关处理逻辑，调用对应的TaskScheduler层面的处理逻辑。比如:

在DAGScheduler提交一个Stage的时候，会通过调用TaskScheduler的submitTasks(taskSet: TaskSet)接口进行相关任务的提交
在DAGScheduler中的一个Job失败的时候，DAGScheduler会通过调用TaskScheduler的cancelTasks()接口来取消相关任务的运行
用户在Spark的运行页面Kill一个Task的时候，会通过SparkContext.killTaskAttempt() -> DAGScheduler.killTaskAttempt() -> TaskScheduler.killTaskAttempt()的调用逻辑，最终使用TaskScheduler来执行具体Task的相关操作。

TaskScheduler创建的时候，会首先创建对应的ExternalClusterManager的实现。当我们通过--master yarn参数提交基于Yarn的Spark job的时候，对应的ExternalClusterManager service的实现类是YarnClusterManager：

  private def createTaskScheduler(
      sc: SparkContext,
      master: String,
      deployMode: String): (SchedulerBackend, TaskScheduler) = {
    import SparkMasterRegex._

    // When running locally, don't try to re-execute tasks on failure.
    val MAX_LOCAL_TASK_FAILURES = 1

    master match {
      case "local" => // local 模式
         .....
      case LOCAL_N_REGEX(threads) => // local[N] 模式
         .....
      case LOCAL_N_FAILURES_REGEX(threads, maxFailures) => // local[M,N]模式
         .....

      case SPARK_REGEX(sparkUrl) => // standlone 模式，url是spark://... 
        .....

      case LOCAL_CLUSTER_REGEX(numSlaves, coresPerSlave, memoryPerSlave) => // local-cluster[N,C,M]模式
       ......
      case masterUrl => // 其它情况，比如，--master yarn
        val cm = getClusterManager(masterUrl) match {
          case Some(clusterMgr) => clusterMgr
        }
        try {
          val scheduler = cm.createTaskScheduler(sc, masterUrl)   // Yarn Cluster模式下构建TaskScheduler
          val backend = cm.createSchedulerBackend(sc, masterUrl, scheduler)
          cm.initialize(scheduler, backend)
          (backend, scheduler)
        } catch {
           ........
        }
    }
  }

通过调用getClusterManager()来获取对应的 ExternalClusterManager 实现。从下面的代码可以看到，其实是调用ExternalClusterManager接口的canCreate()方法返回支持用户的–master参数值的ExternalClusterManager实现。如果是--master yarn，那么就是YarnClusterManager:

private def getClusterManager(url: String): Option[ExternalClusterManager] = {
    val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoader
    val serviceLoaders =
      ServiceLoader.load(classOf[ExternalClusterManager], loader).asScala.filter(_.canCreate(url))
    ......
    serviceLoaders.headOption
  }
}

YarnClusterManager的canCreate()方法实现：

private[spark] class YarnClusterManager extends ExternalClusterManager {

  override def canCreate(masterURL: String): Boolean = {
    masterURL == "yarn"
  }

然后，基于创建好的ExternalClusterManager实现，调用对应的createTaskScheduler()方法和createSchedulerBackend()方法，获取对应的TaskScheduler和SchedulerBackend，其中TaskScheduler主要是创建对应的Driver服务，用来接受Executor的注册，将Task调度到Executor上等等，而SchedulerBackend的实现主要是偏向于基于具体的资源管理器(Yarn, Standalone, Mesos, K8S)资源层面，即与ApplicationMaster进行通信，进行资源调度。显然，资源调度的操作依赖于任务调度的决策，因此SchedulerBackend很多的请求实际上是Driver端的TaskScheduler发起的。

/**
 * Cluster Manager for creation of Yarn scheduler and backend
 */
private[spark] class YarnClusterManager extends ExternalClusterManager {
  ....

  override def createTaskScheduler(sc: SparkContext, masterURL: String): TaskScheduler = {
    sc.deployMode match {
      case "cluster" => new YarnClusterScheduler(sc) // Yarn Cluster模式
      case "client" => new YarnScheduler(sc) // Yarn Client模式
    }
  }

  override def createSchedulerBackend(sc: SparkContext,
      masterURL: String,
      scheduler: TaskScheduler): SchedulerBackend = {
    sc.deployMode match {
      case "cluster" => // Cluster 模式下的 SchedulerBackend实现
        new YarnClusterSchedulerBackend(scheduler.asInstanceOf[TaskSchedulerImpl], sc)
      case "client" => // Client 模式下的 SchedulerBackend实现
        new YarnClientSchedulerBackend(scheduler.asInstanceOf[TaskSchedulerImpl], sc)
      ...
    }
  }

下图显示了TaskScheduler在Spark on Yarn中的实现类的类图，以及与SchedulerBackend的相应关系。
总之，我们可以看到：

TaskScheduler接口的基本实现是TaskSchedulerImpl。Task层面本身的调度其实与Spark的运行方式(Standalone, Spark on Yarn，Spark on Mesos， Spark on K8S)没有关系，这种平台的差异只体现在TaskScheduler所依赖的SchedulerBackend上。因此，几乎所有的Spark运行方式都使用TaskSchedulerImpl作为任务调度器。
但是，在Yarn的模式下，无论Client模式或者Cluster模式，Spark还是对TaskSchedulerImpl的几个简单方法进行了微小的修正(方法的重写)，因此使用YarnScheduler作为Client模式下的TaskScheduler实现，使用YarnClusterScheduler作为Cluster模式下的TaskScheduler实现。

下图显示了SchedulerBackend端的继承关系：
在这里插入图片描述

从继承关系也可以看到，CoarseGrainedSchedulerBackend在构造的时候就持有了TaskSchedulerImpl，这是为了在DriverEndpoint收到相关消息以后，可以通知TaskSchedulerImpl进行相关操作，或者依赖TaskScheduler进行相关操作。
我们可以看到，CoarseGrainedSchedulerBackend和TaskSchedulerImpl是相互依赖。在粗粒度的调度环境下，TaskScheduler依赖CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverEndpoint将任务调度映射到资源调度，而CoarseGrainedSchedulerBackend在收到相关信息更新以后也需要相应更新TaskScheduler中的任务信息，或者依赖TaskScheduler进行进一步操作。
同时，我们可以看到，在Driver端存在两个不同的Endpoint，CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverEndpoint，和它的子类YarnSchedulerBackend中的YarnSchedulerEndpoint。我们应该这样理解这两个Driver端的Endpoint的作用:
- YarnSchedulerEndpoint所在的YarnSchedulerBackend是DriverEndpoint所在的类CoarseGrainedSchedulerBackend的子类，因此，YarnSchedulerEndpoint是对DriverEndpoint的补充
- 首先，YarnSchedulerBackend是对粗粒度调度器CoarseGrainedSchedulerBackend基于Yarn的实现。在基本的粗粒度调度环境下，DriverEndpoint负责承担调度责任，包括粗粒度的Executor的调度(直接和Executor通信)和细粒度的Task调度
- 在粗粒度的调度环境下，Yarn这种资源调度器含有ApplicationMaster这种特殊角色。在Yarn中，资源的申请都必须和ApplicationMaster通信，而不是和Yarn直接通信，因此，粗粒度调度的基本逻辑无法满足Yarn这种特殊运行环境的需求。需要补充一个Endpoint专门负责和这个ApplicationMaster进行通信，这就是YarnSchedulerEndpoint出现的原因。我们看到YarnSchedulerEndpoint最重要的两个消息，KillExecutors和RequestExecutors，都需要ApplicationMaster通过AMRMClient来完成，因此，这两条命令都是发送给YarnSchedulerEndpoint，然后通过YarnSchedulerEndpoint交给ApplicationMaster；
- 由于YarnSchedulerEndpoint是和ApplicationMaster通信的，因此我们可以看到，ApplicationMaster启动以后的注册，RegisterClusterMaster是发送给YarnSchedulerEndpoint的，而不是发送给DriverEndpoint的
- ApplicationMaster在启动一个Allocated Container(Executor)的时候，发送给这个Executor的Driver的 URL是DriverEndpoint，而不是YarnSchedulerEndpoint，因此Executor启动以后是向DriverEndpoint注册，而不是向YarnSchedulerEndpoint注册(RegisterExecutor)。

从上面的继承关系可以看到：

SchedulerBackend这一层与TaskScheduler这一层完全不同，其根本原因是SchedulerBackend这一层是跟平台(Standalone，Spark on Yarn， Spark on Mesos， Spark on K8S)强绑定的，因此不同的平台必须独立实现完全不同的SchedulerBackend，
在Spark on Yarn模式下，SchedulerBackend的直接实现类是CoarseGrainedSchedulerBackend。这里的CoarseGrained(粗粒度)的意思是，scheduler backend在Spark作业期间保留每个executor，而不是在任务完成时放弃executor并要求调度器为每个新的task启动新的executor。因此CoarseGrainedSchedulerBackend实现的是在CoarseGrained场景下的调度的基本路径，跟平台依然无关，只要平台支持这种CoarseGrained调度方式，那么只需要扩展一下 CoarseGrainedSchedulerBackend 以增加相应跟具体平台相关的东西就行了。
- Spark on Yarn的调度就是一种粗粒度的调度方式，因此，Yarn的调度实现YarnSchedulerBackend扩展了CoarseGrainedSchedulerBackend以支持Yarn。
- DriverEndpoint定义在了CoarseGrainedSchedulerBackend中，而不是定义在具体的YarnSchedulerBackend中，这说明DriverEndpoint中定义的消息、消息处理框架是基于CoarseGrain的基本处理逻辑，与下层平台是否是Yarn无关。但是某些具体的处理逻辑则还是依赖于平台，比如，在收到KillExecutorOnHost消息以后调用的doKillExecutor() 方法就显然依赖于具体的实现，这些实现与平台绑定，因此放在了其子类YarnSchedulerBackend中。
- 上文说过，SchedulerBackend的一个功能就是向Driver发送相关的Task指令，比如其接口reviveOffers()。CoarseGrainedSchedulerBackend持有一个DriverEndpointRef，以向Driver端发送对应的Task和Executor的相关请求。这些请求的决策来自TaskScheduler，发送给Driver以后，Driver可能和远程的Executor或者ApplicationMaster进行通信以执行相关操作。
```
  override def start() { // CoarseGrainedSchedulerBackend 启动的时候，会构造DriverEndpoint的对应RpcEndpointRef
    // TODO (prashant) send conf instead of properties
    driverEndpoint = createDriverEndpointRef(properties)
  }
```
基于Yarn的粗粒度调度的几乎全部公共逻辑都在YarnSchedulerBackend中实现，而子类YarnClusterSchedulerBackend和YarnClientSchedulerBackend重写了少量的接口。
CoarseGrainedSchedulerBackend还继承了ExecutorAllocationClient，因此实现了跟Executor相关的基本操作，比如requestTotalExecutors()，requestExecutors()，killExecutors()和killExecutorsOnHost()方法。上面说过，CoarseGrainedSchedulerBackendy与具体平台没有关系，只是粗粒度的调度方式的基本实现框架，一旦需要跟下层平台交互，还是会交给具体的实现。比如，CoarseGrainedSchedulerBackend中requestTotalExecutors()是申请Exeuctor的基本流程，但是很显然，申请Executor还是要跟具体的运行平台交互，这一部分就交给其子类比如YarnSchedulerBackend去实现。

Client模式下，SchedulerBackend在构造的时候的重要职责，是提交Application到Yarn。Cluster模式下，客户端不会构造SparkContext和SchedulerBackend，提交应用的过程请参考TODO这篇文章。

DriverEndpoint的处理逻辑

在TODO中我们介绍了Spark RPC的基本架构。Driver端的RpcEndpoint实现是DriverEndpoint，定义在了CoarseGrainedSchedulerBackend中，这说明，DriverEndpoint的基本实现逻辑，是基于粗粒度调度方式的基本逻辑，跟这个粗粒度调度方式后面的资源管理器是Yarn或者其他并无关系。
Driver端的另外一个Endpoint， YarnSchedulerEndpoint是专门负责和Yarn调度器的一个特殊角色ApplicationMaster进行通信的，属于在Yarn场景下对DriverEndpoint的扩展。
参考TODO可以看到DriverEndpoint在整个SparkRPC框架中的继承关系。
我们看一下DriverEndpoint在整个RPC调用中的行为。

在TODO中介绍RpcEndpoint接口的时候我们讲到，RpcEndpoint接口通过receive()方法接收来自RpcEndpointRef.send() 和 RpcCallContext.reply()方法发送的消息，这里的消息不要求回复。通过receiveAndReply()方法接收来自RpcEndpointRef.ask()(当然包括了ask()和askAsync())方法发送的消息，ask()方法发送的消息要求接受者在receiveAndReply()方法中进行回复，消息的回复通过RpcCallContext进行回复。

    override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
      case StatusUpdate(executorId, taskId, state, data) =>
        ......

      case ReviveOffers =>
        makeOffers() // 

      case KillTask(taskId, executorId, interruptThread, reason) =>
        ......
        }

      case KillExecutorsOnHost(host) =>
        scheduler.getExecutorsAliveOnHost(host).foreach { exec =>
          killExecutors(exec.toSeq, replace = true, force = true)
        }

      case UpdateDelegationTokens(newDelegationTokens) =>
        executorDataMap.values.foreach { ed =>
          ed.executorEndpoint.send(UpdateDelegationTokens(newDelegationTokens))
        }

      case RemoveExecutor(executorId, reason) =>
        executorDataMap.get(executorId).foreach(_.executorEndpoint.send(StopExecutor))
        removeExecutor(executorId, reason)
    }

在receive()方法中，定义了集中典型的消息类型，分别接受来自Driver的相关操作指令，或者来自Executor的相关消息，包括：

StatusUpdate: 这个消息来自Executor的状态更新。这里处理的是Executor上一个Task的结束以后告知Driver的状态更新。

Driver会首先让TaskScheduler根据这个StatusUpdate消息更新它维护的相关元数据信息

case StatusUpdate(executorId, taskId, state, data) =>
  scheduler.statusUpdate(taskId, state, data.value)

然后更新自己维护的这个Executor的元数据信息，比如可用vcore资源

executorDataMap.get(executorId) match {
          case Some(executorInfo) =>
            executorInfo.freeCores += scheduler.CPUS_PER_TASK // 更新可用资源元数据

同时，由于Task的结束导致可用资源的变化，因此通过makeOffers()方法尝试进行新的任务调度。

makeOffers(executorId) // 进行一次尝试调度

Spark中的offer是来自Executor的可用资源的Offer，一个WorkerOffer代表了一个Executor上的可用资源的描述信息。

待调度的任务的生成是TaskScheduler进行的，makeOffers(executorId)做的是根据当前生成的任务的需求(比如 locality需求等等)以及Offer信息，尝试将任务调度到对应的Executor上去。

private def makeOffers(executorId: String) {
  val taskDescs = CoarseGrainedSchedulerBackend.this.synchronized {
    // Filter out executors under killing
    if (executorIsAlive(executorId)) { // 如果是存活的Executor
      val executorData = executorDataMap(executorId)
      val workOffers = IndexedSeq( // 为这个Executor生成一个WorkerOffer，代表这个Executor当前的可用资源
        new WorkerOffer(executorId, executorData.executorHost, executorData.freeCores))
      scheduler.resourceOffers(workOffers) // 基于这个可用资源信息，进行Task的调度
    }
  }
  launchTasks(taskDescs) // 将根据可用资源等调度规则生成的task启动起来
}

ReviveOffers: 这个消息来自Driver的请求，实际是来自TaskScheduler的调度决策生成的请求。比如，TaskSchedulerimpl.submitTasks()的时候，就会调用这个方法，试图将Task在Executor上进行分配，即通过方法reviveOffers()进行Task的分配和启动(注意，是Task的启动，而不是资源的请求)。和上面讲StatusUpdate请求时候一样，这里也是调用makeOffers()方法来将已经由TaskScheduler生成的Task调度到具体的Executor上去的。
- 这里可以看到，ReviveOffers请求的发送者和接受者都是Driver，都在一个进程里面。因此，其实这种基于Actor的消息模型将网络部分全部交给了对应的RpcEnv去处理，只要正确构造了EndpointRef，就可以调用EndpointRef的对应发送消息的方法进行发送，接收者可能是本地的RpcEndpoint，可能是远程的RpcEndpoint。参考TODO中介绍Actor模型中在收到Local Message时的处理方式。
KillTask: 同样的，来自DAGScheduler的比如Job失败请求、用户在页面上手动kill一个任务、或者在推测执行的时候一个Task的另外一个attempt已经成功因此需要kill当前正在run的Task attempt，这时候都会由TaskSchedulerImpl调用到CoarseGrainedSchedulerBackend层，然后向DriverEndpoint 发送KillTask消息。
```
      case ReviveOffers =>
        makeOffers()
```
- 对于KillTask消息，显然，Driver随后会向Executor发送KillTask的命令，这个消息的发送通过Driver端持有的Executor的RpcEndpointRef来进行的：
```
      case KillTask(taskId, executorId, interruptThread, reason) =>
        executorDataMap.get(executorId) match {
          case Some(executorInfo) =>
            executorInfo.executorEndpoint.send(
              KillTask(taskId, executorId, interruptThread, reason))

        }
```
KillExecutorsOnHost：这个消息的请求来自于TaskScheduler。这种情况主要发生在blacklist的处理上面。比如，基于失败以后的黑名单策略，TaskSetManager在处理一个失败的task的时候，假如根据策略需要将这个Task所在的节点(注意不是Task所在的Executor)加入到黑名单里面，那么就会向DriverEndpoint发送一个KillExecutorsOnHost消息，DriverEndpoint这时候就会通过TaskScheduler先获取这个host上的所有的Executor，然后通过killExecutor去杀死这个host上的所有的Executor。但是KillExecutor整个消息从被BlocklistTracker交付给DriverEndpoint，但是DriverEndpoint会委托YarnSchedulerEndpoint去做，因为YarnSchedulerEndpoint是来和ApplicationMaster通信的，而ApplicationMaster是负责进行Container的管理的:
```
 case KillExecutorsOnHost(host) =>
   scheduler.getExecutorsAliveOnHost(host).foreach { exec =>
     killExecutors(exec.toSeq, replace = true, force = true)
   }
```

RemoveExecutor消息
DriverEndpoint收到了RemoveExecutor消息，会通过自己维护的executorDataMap向对应的ExecutorEndpoint发送StopExecutor消息，然后进行一些必要的清理工作
在这里插入图片描述

RemoveExecutor这个消息被触发发生的场景比较多，主要包括:

场景1： DriverEndpoint是和多个Executor建立连接的，一旦连接以外断开，RpcEndpoint的接口onDisconnected()会被回调以通知这个DriverEndpoint。在Yarn的场景下，DriverEndpoint的子类是YarnDriverEndpoint(注意不是YarnSchedulerEndpoint)，YarnDriverEndpoint只重写了一个方法onDisconnected()，用来在收到connection断开的时候，调用YarnSchedulerEndpoint.handleExecutorDisconnectedFromDriver()来进行处理:

    private[YarnSchedulerBackend] def handleExecutorDisconnectedFromDriver(
        executorId: String,
        executorRpcAddress: RpcAddress): Unit = {
      val removeExecutorMessage = amEndpoint match {
        case Some(am) =>a
          val lossReasonRequest = GetExecutorLossReason(executorId)
          am.ask[ExecutorLossReason](lossReasonRequest, askTimeout)
            .map { reason => RemoveExecutor(executorId, reason) }(ThreadUtils.sameThread)
            .recover {
                RemoveExecutor(executorId, SlaveLost())
            }(ThreadUtils.sameThread)
      }

      removeExecutorMessage.foreach { message => driverEndpoint.send(message) }
    }

具体步骤为:

向ApplicationMaster发送GetExecutorLossReason消息，企图获取对应的Executor断开连接的原因
```
am.ask[ExecutorLossReason](lossReasonRequest, askTimeout)
```

组装对应的RemoveExecutor消息，发送给DriverEndpoint

removeExecutorMessage.foreach { message => driverEndpoint.send(message) }

场景2：消息来自Executor，包括：

CoarseGrainedExecutorBackend在启动的时候会向DriverEndpoint注册自己，如果注册失败，会立刻向DriverEndpoint发送一个RemoveExecutor消息，然后退出自己的Executor进程

  override def onStart() {
   .......
      ref.ask[Boolean](RegisterExecutor(executorId, self, hostname, cores, extractLogUrls))
    }(ThreadUtils.sameThread).onComplete {
      ...
      case Failure(e) =>
        exitExecutor(1, s"Cannot register with driver: $driverUrl", e, notifyDriver = false)
    }(ThreadUtils.sameThread)
  }

CoarseGrainedExecutorBackend也是一个RpcEndpoint，同样也实现了RpcEndpoint.onDisconnected()方法。当连接中断，onDisconnected()方法被调用，也会向DriverEndpoint发送RemoveExecutor消息

  override def onDisconnected(remoteAddress: RpcAddress): Unit = {
    exitExecutor(1, s"Driver $remoteAddress disassociated! Shutting down.", null,
        notifyDriver = false)
  }
  protected def exitExecutor(code: Int,
                             notifyDriver: Boolean = true) = {
    ...
    driver.get.send(RemoveExecutor(executorId, new ExecutorLossReason(reason)))

    System.exit(code)
  }

CoarseGrainedExecutorBackend在运行过程中发生任何情况失败导致Executor必须退出的时候，比如，收到DriverEndpoint的RegisteredExecutor时候构造Executor对象失败，启动task失败等等无可挽回的情况，会在进程退出前向DriverEndpoint发送RemoveExecutor消息以告知:

  override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
    case RegisteredExecutor =>
      try {
        executor = new Executor(executorId, hostname, env, userClassPath, isLocal = false)
      } catch {
        case NonFatal(e) =>
          exitExecutor(1, "Unable to create executor due to " + e.getMessage, e)
      }

    case RegisterExecutorFailed(message) =>
      exitExecutor(1, "Slave registration failed: " + message)

    case LaunchTask(data) =>
      if (executor == null) {
        exitExecutor(1, "Received LaunchTask command but executor was null")
      } 
    case KillTask(taskId, _, interruptThread, reason) =>
      if (executor == null) {
        exitExecutor(1, "Received KillTask command but executor was null")
      } else {
        executor.killTask(taskId, interruptThread, reason)
      }

场景3:
在Client模式下，假如ApplicationMaster重新向客户端的Driver注册自己，那么CoarseGrainedSchedulerBackend会调用reset()进行充值，这时候会向DriverEndpoint(同一进程)发送RemoveExecutor消息。

我们再来看一下DriverEndpoint的另外一个方法receiveAndReply()，前面已经讲过，这个方法要求收到消息的RpcEndpoint通过传入的RpcCallContext句柄对消息进行回复：

override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
      //  收到 RegisterExecutor 请求，这个请求发生在Executor启动以后，向Driver发送的信息
  case RegisterExecutor(executorId, executorRef, hostname, cores, logUrls) =>
   ....

  case StopDriver =>
    context.reply(true)
    stop()

  case StopExecutors =>
    ....
    for ((_, executorData) <- executorDataMap) {
      executorData.executorEndpoint.send(StopExecutor)
    }
    context.reply(true)

  case RemoveWorker(workerId, host, message) =>
    removeWorker(workerId, host, message)
    context.reply(true)

RegisterExecutor消息：
顾名思义，就是Executor的注册消息。当Executor启动的时候，Executor端的RpcEnv会以Client模式启动(参考TODO中讲述RpcEnv的Cluster和Client模式的区别)，然后将自己注册到Driver：

在这里插入图片描述

case RegisterExecutor(executorId, executorRef, hostname, cores, logUrls) =>
  .....
  addressToExecutorId(executorAddress) = executorId // Executor ID
  ....
  val data = new ExecutorData(executorRef, executorAddress, hostname,
    cores, cores, logUrls)
  // This must be synchronized because variables mutated
  // in this block are read when requesting executors
  CoarseGrainedSchedulerBackend.this.synchronized {
    executorDataMap.put(executorId, data)
   .......
  }
  executorRef.send(RegisteredExecutor) // 向Executor发送消息，注意，这里发送消息借用的是传过来的RpcEndpointRef
  context.reply(true)  // 回复消息
  listenerBus.post(
    SparkListenerExecutorAdded(System.currentTimeMillis(), executorId, data))
  makeOffers()  // 在这里进行task的重新调度和分配，因为毕竟有新的Executor假如进来，资源变多了，有必要看看是否有因为资源问题而pending的task
}

从上面的代码可以看到：

收到的RegisterExecutor消息包含了ExecutorID，这个Executor的RpcEndpoint所对应的RpcEndpointRef，以及这个Executor的其他信息比如hostname，cores，和logUrls
```
RegisterExecutor(executorId, executorRef, hostname, cores, logUrls)
```

将受到的消息组装成一个ExecutorData，存放到executorDataMap中

  val data = new ExecutorData(executorRef, executorAddress, hostname,
    cores, cores, logUrls)
  CoarseGrainedSchedulerBackend.this.synchronized {
    executorDataMap.put(executorId, data)
   .......
  }

使用传过来的RpcEndpointRef，向Executor发送一个RegisteredExecutor消息。这仅仅是一条带有标记意味的、不带任何其他信息的消息。
```
executorRef.send(RegisteredExecutor) // 向Executor发送消息，注意，这里发送消息借用的是传过来的RpcEndpointRef
```
关于这个RpcEndpointRef是怎么通过消息发送过来的，参考TODO文章。
使用RpcCallContext句柄，回复一个true，代表消息已经收到。
```
 
 context.reply(true)  // 回复消息
```
为什么先向Executor发送一条消息，然后才回复true？我猜想是为了先向Executor发送一条探测消息，确认Executor刚刚发送过来的这个RpcEndpointRef是正常可用的，然后才给Executor回复，避免Executor发送过来的RpcEndpointRef无法正常使用，却还是通过RpcCallContext进行了回复。
向ListenerBus中加入SparkListenerExecutorAdded事件，这样凡是在这个ListenerBus上订阅了这个事件的Listener都会收到消息并进行对应处理
```
  listenerBus.post(
    SparkListenerExecutorAdded(System.currentTimeMillis(), executorId, data))
```
进行资源的重新调度。一个新的Executor注册过来，系统的可用资源变多，因此有必要进行资源的重新调度。再次强调，这里并不是生成新的Task，而是尝试检查Pending的Task然后尝试将Task调度出去。
```
makeOffers()  // 在这里进行task的重新调度和分配，因为毕竟有新的Executor假如进来，资源变多了，有必要看看是否有因为资源问题而pending的task
```

StopDriver消息
顾名思义，就是停止Driver。通过调用堆栈，我们可以看到这来自SparkContext.stop()方法，这时候会通过DAGScheduler.stop() -> TaskScheduler.stop() -> CoarseGrainedSchedulerBackend.stop() 来让DriverEndpoint停止(RpcEndpoint的stop)
StopExecutors消息
和StopDriver的调用堆栈完全相同，当SparkContext.stop()方法调用的时候，既要求停掉Driver，也要求停掉Executor，这时候会给DriverEndpoint发送StopExecutors消息，DriverEndpoint然后给所有的Executor发送StopExecutor消息
RemoveWorker消息
这个消息只在Standalone模式下发生，当一个Worker丢失的时候，会给DriverEndpoint发送RemoveWorker消息，具体细节这里不做赘述。

YarnSchedulerEndpoint的处理逻辑

前面说过，YarnSchedulerEndpoint所在的YarnSchedulerBackend类是DriverEndpoint所在的类CoarseGrainedSchedulerBackend的子类，因此，YarnSchedulerEndpoint是对DriverEndpoint的补充，主要负责和Yarn资源管理器的场景下和ApplicationMaster进行通信，其主要处理的消息有:

RegisterClusterManager消息

ApplicationMaster启动时的注册消息，收到消息以后，RegisterClusterManager将持有ApplicationMaster的RpcEndpointRef。从而可以向ApplicationMaster发送对应的资源请求消息。这里不再赘述。
RequestExecutors消息
这是进行资源申请(注意区分资源申请和资源申请以后的Task调度)的核心方法。这个消息的含义是Driver告知ApplicationMaster当前总的Executor的需求情况，而不是申请新的Executor。在TODO这篇文章中我们介绍到，ApplicationMaster会根据Request Executors消息中总的状态和当前Yarn上Executor运行的状态，决策出和Yarn进行交互的增量需求。

YarnSchedulerEndpoint其实是作为消息的转发者，在收到RequestExecutors请求以后会把消息转发给ApplicationMaster的AMEndpoint，AMEndpoint进而转换成Yarn可以理解的增量请求。那么，谁会给YarnSchedulerEndpoint发送RequestExecutors消息呢？是来自动态资源分配的类ExecutorAllocationManager。该类根据当前的需要申请Executor的时候，委托CoarseGrainedSchedulerBackend.requestTotalExecutors()方法进行申请，这个方法会向YarnSchedulerEndpoint(在本地)发送RequestExecutors消息，YarnSchedulerEndpoint随后将这个消息发送给远程的ApplicationMaster。RequestExecutors消息里面携带了请求的Executor收到总数量(注意是总数量，即状态量，而不是增量)、Task的数量以及Locality的相应信息:
```
  case class RequestExecutors(
      requestedTotal: Int, //  请求的executor的总数量
      localityAwareTasks: Int, // task的数量
      hostToLocalTaskCount: Map[String, Int], // host以及希望分配到这个host的task的数量
      nodeBlacklist: Set[String])
    extends CoarseGrainedClusterMessage
```
在TODO这篇文章中介绍过，ApplicationMaster收到消息以后，会根据locality等关键信息，和Yarn进行交互，申请Executor。
任何其他的集群总数量发生变化的情况，都会调用CoarseGrainedSchedulerBackend.doRequestTotalExecutors()，通过YarnSchedulerEndpoint告知远程的AM当前资源总需求的最新状态，AM从而和Yarn进行增量操作。我们从doRequestTotalExecutors()的调用堆栈可以看到，即使是KillExecutor，由于集群总的Executor的需求发生了变化，也可能需要通过doRequestTotalExecutors()方法来更新状态，所以doRequestTotalExecutors并不仅仅指的是申请资源，而是更新资源。
KillExecutors 消息
YarnSchedulerEndpoint在收到KillExecutors消息的时候是直接转发给ApplicationMaster的。
这个KillExecutor消息是通过CoarseGrainedSchedulerBackend.killExecutors()调用，将KillExecutors消息发送给YarnScheduerEndpoint，然后YarnScheduerEndpoint会将消息转发给AM。
CoarseGrainedSchedulerBackend.killExecutors()被调用的情况:
- BlacklistTracker根据黑名单策略以后的决定，进而调用CoarseGrainedSchedulerBackend.killExecutors()。
- DriverEndpoint收到了KillExecutorsOnHost消息以后，进而调用CoarseGrainedSchedulerBackend.killExecutors()。
- 一个Executor节点长期没有心跳，HeartbeatReceiver会在expireDeadHosts()中通过killExecutorThread异步杀死Executor，进而调用CoarseGrainedSchedulerBackend.killExecutors()。

3.3 SparkDriver和ApplicationMaster的通信

ApplicationMaster的构建

ApplicationMaster就是Spark on Yarn的Main Class。因此其启动是从main方法开始的:

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val amArgs = new ApplicationMasterArguments(args)
    master = new ApplicationMaster(amArgs)
    System.exit(master.run())
  }

在run()方法中，就是让ApplicationMaster在当前的ugi中运行runImpl()方法：

  final def run(): Int = {
    doAsUser {
      runImpl()
    }
    exitCode
  }
  private def doAsUser[T](fn: => T): T = {
    ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction[T]() {
      override def run: T = fn
    })
  }

runImpl() 代码如下：

  private def runImpl(): Unit = {
    try {
      ......
      // If the credentials file config is present, we must periodically renew tokens. So create
      // a new AMDelegationTokenRenewer
      if (sparkConf.contains(CREDENTIALS_FILE_PATH)) {
        // Start a short-lived thread for AMCredentialRenewer, the only purpose is to set the
        // classloader so that main jar and secondary jars could be used by AMCredentialRenewer.
        val credentialRenewerThread = new Thread {
          .....
          }
        }

        credentialRenewerThread.start()
      }

      if (isClusterMode) {
        runDriver() // 在Cluster模式下，driver和application master是运行在一起的
      } else {
        runExecutorLauncher() // 在Client模式下，driver运行在客户端，已经运行起来了
      }
    } catch {
     .......
    }
  }

如果Enable了Security，那么会启动一个Credential Renew线程，对集群所有节点的Credential在过期前进行续约。这个跟认证相关，不在本文讨论重点。
```
    .....
    credentialRenewerThread.start()
```
上文讲过，根据当前是Cluster模式还是Client模式，走向不同的运行方式。如果是Cluster模式，那么调用runDriver()，因为Cluster模式下，Driver是运行在ApplicationMaster中。如果是Client模式，则调用runExecutorLauncher()，这里的ExeuctorLauncher就是负责资源管理的、单纯的ApplicationMaster角色，核心就是AMEndpoint。当然，runDriver()中也会启动一样的AMEndpoint，只不过由于此时Driver和AMEndpoint运行在一个进程中，因此他们之间的通信实际上不需要RPC，而是同一进程内部的方法调用，但也是走的Actor的基本调用流程。
```
   if (isClusterMode) {
     runDriver() // 在Cluster模式下，driver和application master是运行在一起的
   } else {
     runExecutorLauncher() // 在Client模式下，driver运行在客户端，已经运行起来了
   }
```

本文主要以Client模式为例讲解，但是其实无论是Client还是Cluster模式，资源管理逻辑是完全一致的。

在runExecutorLauncher()中，创建了RpcEnv和AMEndpoint，并将AMEndpoint注册给ApplicationMaster的RpcEnv：

    // 从参数可以看到，这里的RpcEnv是Client模式
    rpcEnv = RpcEnv.create("sparkYarnAM", hostname, hostname, -1, sparkConf, securityMgr, amCores, true)
    // 和Driver进行通信，直到和Driver建立socket连接以确定Driver启动成功，返回Driver的RpcEndpointRef， 设置Driver的EndpointRef
    val driverRef = waitForSparkDriver() // 等待远程的Driver处于Reader的状态
    registerAM(sparkConf, rpcEnv, driverRef, sparkConf.getOption("spark.driver.appUIAddress"))

runExecutorLauncher()的基本过程为：

创建RpcEnv
在TODO中讲过，RpcEnv的启动模式分为Client和Cluster模式。这里RpcEnv的启动是Client模式启动的，这说明ApplicationMaster是不需要一个固定监听端口进行监听的，因为ApplicationMaster启动的时候会通过RegisterClusterManager的方式将自己的RpcEndpointRef发送给Driver端的YarnSchedulerEndpoint，基于TODO中讲过的RpcEndpointRef的序列化和反序列化，YarnSchedulerEndpoint对YarnSchedulerEndpoint进行反序列化以后会自动持有了这个RPC 长连接，从而可以随时用这个RpcEndpointRef对ApplicaitonMaster发送消息。
```
rpcEnv = RpcEnv.create("sparkYarnAM", hostname, hostname, -1, sparkConf, securityMgr, amCores, true)
```

等候Driver处于Ready的状态

在waitForSparkDriver中，会与Driver建立Socket连接，并创建对应Driver的RpcEndpointRef来与Driver通信：

  private def waitForSparkDriver(): RpcEndpointRef = {
    ......
    while (!driverUp && !finished && System.currentTimeMillis < deadline) {
             val socket = new Socket(driverHost, driverPort)
        // socket建立成功，说明driver已经启动成功
        driverUp = true
    }
    // 这里的scheduler指的是driver，设置Driver的EndpointRef,用来和Driver进行通信
    createSchedulerRef(driverHost, driverPort.toString)
  }

创建AMEndpoint并注册到RpcEnv
```
registerAM(sparkConf, rpcEnv, driverRef, sparkConf.getOption("spark.driver.appUIAddress"))
```
在这里，RegisterClusterManagerDriver消息中就封装了发送者(ApplicationMaster)的RpcEndpointRef，这个RpcEndpointRef在反序列化过程中已经将对应的通信信道设置在了其成员变量中，就好像整个通信信道都已经被成功地序列化和反序列化一样。在ApplicationMaster注册完成以后，Driver就可以根据需要跟Yarn上的ApplicationMaster通信。参考TODO所讲解的RpcEndpointRef的序列化。

在注册AMEndpoint的时候，主要是创建了一个YarnRMClient对象，这个Spark端的对象通过封装的Yarn的标准客户端AMRMClient来代理AM的注册、解除注册，以及创建一个Spark端的YarnAllocator对象，用来进行具体的Executor资源的请求。所以，Spark的两个对象YarnRMClient和YarnAllocator其实都借助于Yarn的标准客户端AMRMClient和Yarn交互，而YarnRMClien负责AM的注册、解除注册，而YarnAllocator负责具体的、复杂的动态资源管理。

  private def registerAM(
      _sparkConf: SparkConf,
      _rpcEnv: RpcEnv,
      driverRef: RpcEndpointRef,
      uiAddress: Option[String]) = {
    .....
    // 通过Driver向Yarn提交应用的时候的配置项获取Driver的信息，构建Driver的Endpoint信息，
    // ENDPOINT_NAME 是 CoarseGrainedScheduler
    val driverUrl = RpcEndpointAddress( _sparkConf.get("spark.driver.host"),  _sparkConf.get("spark.driver.port").toInt,
      CoarseGrainedSchedulerBackend.ENDPOINT_NAME).toString
    // 调用了 Yarn的标准API， 即接口register 方法来注册这个ApplicationMaster，返回用来负责进行资源请求的YarnAllocator对象
    allocator = client.register(driverUrl, driverRef, .....  localResources)
    // 创建AMEndpoint并注册到RpcEnv
    rpcEnv.setupEndpoint("YarnAM", new AMEndpoint(rpcEnv, driverRef))
    // 开始进行资源的分配
    allocator.allocateResources()
    // 日志 “Started progress reporter thread with”打印了，说明launchReporterThread已经执行了
    reporterThread = launchReporterThread() //这个方法是异步方法，在这个异步方法的线程中也会执行 allocateResources
  }

构建用于资源分配的YarnAllocator对象。上面讲过，YarnAllocator是对Yarn的标准API AMRMClient的封装：

// 调用了 Yarn的标准API， 即接口register 方法来注册这个ApplicationMaster，返回用来负责进行资源请求的YarnAllocator对象
allocator = client.register(driverUrl, driverRef, .....  localResources)

YarnRMClient.register 方法就是创建一个YarnAllocator对象：

def register(
      driverUrl: String,
      driverRef: RpcEndpointRef,
      ......
    ): YarnAllocator = {
	 //  创建AMRMClient对象，并进行初始化和启动
    amClient = AMRMClient.createAMRMClient()
    amClient.start()
    logInfo("Registering the ApplicationMaster")
    synchronized {
      // 调用AMRMClient的registerApplicationMaster接口注册自己
      amClient.registerApplicationMaster(Utils.localHostName(), 0, trackingUrl)
      registered = true
    }
    // 返回一个YarnAllocator对象，封装了AMRMClient对象，driver的地址信息，以及一个SparkRackResolver对象，用来解析网络拓扑
    new YarnAllocator(driverUrl, driverRef, conf, sparkConf, amClient, getAttemptId(), securityMgr,
      localResources, new SparkRackResolver())
  }

创建AMEndpoint并注册到以Client模式运行的RpcEnv。

    val driverUrl = RpcEndpointAddress( _sparkConf.get("spark.driver.host"),  _sparkConf.get("spark.driver.port").toInt,
      CoarseGrainedSchedulerBackend.ENDPOINT_NAME).toString
    // 调用了 Yarn的标准API， 即接口register 方法来注册这个ApplicationMaster，返回用来负责进行资源请求的YarnAllocator对象
    allocator = client.register(driverUrl, driverRef, .....  localResources)

实际上，在AMEndpoint这个RpcEndpoint启动的时候，就会向远程的Driver发送RegisterClusterManager消息注册自己(区别Executor启动的时候发送过来的RegisterExecutor， RegisterExecutor消息发送给Driver端的DriverEndpoint，而RegisterClusterManager是发送给专门和AM通信的Driver端的YarnSchedulerEndpoint)：

  private class AMEndpoint(override val rpcEnv: RpcEnv, driver: RpcEndpointRef)
    extends RpcEndpoint with Logging {

    override def onStart(): Unit = {
      driver.send(RegisterClusterManager(self)) // ApplicationMaster启动的时候，向Driver发送RegisterClusterManager
    }

DriverEndpoint收到了注册信息，会保存好ApplicationMaster的RpcEndpointRef：

 override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
   case RegisterClusterManager(am) => // 收到ApplicationMaster启动的时候发过来的RegisterClusterManager请求
     logInfo(s"ApplicationMaster registered as $am")
     amEndpoint = Option(am) // 收到了远程的AM的注册信息，设置这个am的RpcEndpointRef
     reset()

启动资源分配。这里就是调用的是YarnAllocator.updateResource()方法，同时，也启动了一个后台线程，本质上，其做的事情也是不断调用YarnAllocator.updateResource()同Yarn交互进行Container的管理：

    // 开始进行资源的分配
    allocator.allocateResources()
    // 日志 “Started progress reporter thread with”打印了，说明launchReporterThread已经执行了
    reporterThread = launchReporterThread() //这个方法是异步方法，在这个异步方法的线程中也会执行 allocateResources

3.4 ApplicationMaster和Yarn ResourceManager的通信

ApplicationMaster和Yarn ResourceManager的通信，在我的TODO中进行了详细的介绍。这里不再赘述。

3.5 Executor的启动以及与Driver通信的建立

我们看Executor的进程信息，可以看到Executor端的main class是CoarseGrainedExecutorBackend(区分Driver端的CoarseGrainedSchedulerBackend)。
必须了解，Executor的启动参数等信息，是ApplicationMaster组装并发送给Yarn的NodeManager并启动的，而不是客户端发送给NodeManager并启动的。

Executor的CoarseGrainedExecutorBackend.run()方法会构建对应的用来和Driver通信的Endpoint(这里的Endpoint是DriverEndpoint，而不是YarnSchedulerEndpoint):

      // 创建一个RpcEnv
      val env = SparkEnv.createExecutorEnv(
        driverConf, executorId, hostname, cores, cfg.ioEncryptionKey, isLocal = false)

其实，SparkContext中构建Driver的Env和这里构建Executor的Env，都是调用的SparkEnv.create()，这里的Env包含的是Driver和Executor的整个运行环境和基本条件，RpcEnv只是整个需要构造的事务的一部分。方法SparkEnv.create()封装了Driver和Executor在构建起基本运行环境的共同过程包括了：

构建RpcEnv以进行RPC通信，其中Driver和Executor在这里出现巨大区别，后面会讲到

    val rpcEnv = RpcEnv.create(systemName, bindAddress, advertiseAddress, port.getOrElse(-1), conf,
      securityManager, numUsableCores, !isDriver)

初始化Serializer，Driver和Executor都需要进行数据的读写和序列化

    val serializer = instantiateClassFromConf[Serializer](
      "spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.JavaSerializer")
    logDebug(s"Using serializer: ${serializer.getClass}")

    val serializerManager = new SerializerManager(serializer, conf, ioEncryptionKey)

构建广播变量管理器BroadcastManager

val broadcastManager = new BroadcastManager(isDriver, conf, securityManager)

构建对应的MapOutputTracker，在Driver和Executor，他们分别是MapOutputTrackerMaster和MapOutputTrackerExecutor，同时也将对应的Endpoint注册到这个RpcEnv

    val mapOutputTracker = if (isDriver) {
      new MapOutputTrackerMaster(conf, broadcastManager, isLocal)
    } else {
      new MapOutputTrackerWorker(conf)
    }

初始化MemoryManager

     // 将ExecutorEndpoint绑定到自己的RpcEnv
      env.rpcEnv.setupEndpoint("Executor", new CoarseGrainedExecutorBackend(
        env.rpcEnv, driverUrl, executorId, hostname, cores, userClassPath, env))

构建BlockManager

    // NB: blockManager is not valid until initialize() is called later.
    val blockManager = new BlockManager(executorId, rpcEnv, blockManagerMaster,
      serializerManager, conf, memoryManager, mapOutputTracker, shuffleManager,
      blockTransferService, securityManager, numUsableCores)

其他操作

我们这里重点关注的是与通信相关的的RpcEnv的构造过程。

在构建RpcEnv的时候，会根据当前是Driver还是Executor，决定是以Client模式还是Server模式启动RpcEnv(注意，这里的Client/Cluster模式不是Spark运行的Client和Cluster模式):
```
    val rpcEnv = RpcEnv.create(systemName, bindAddress, advertiseAddress, port.getOrElse(-1), conf,
      securityManager, numUsableCores, !isDriver)
```
- 如果是Driver进程，就以Cluster模式打开RpcEnv，因此会打开监听端口
- 如果是Executor，就是以Client Mode启动RpcEnv，因此不会打开对应监听端口。
在我的另一篇文章TODO中，讲解了在Client模式下创建RpcEnv的通信特点，即，以Client模式打开的RpcEnv不会监听端口，而是将自己的EpvEndpointRef发送给对方(显然，对方必须是一个以Server模式启动的RpcEnv的RpcEndpoint)，对方会通过当前建立的Socket连接跟客户端通信，这个通信链接是私有的，不会断开，但是同时也不可以被共享，即第三方的RpcEnv不可以通过Client模式打开的RpcEnv的端口与这个RpcEnv建立连接。
RpcEnv建立以后，就会将Executor端的RpcEndpoint绑定到这个RpcEnv，这个RpcEndpoint实现类是CoarseGrainedExecutorBackend(虽然没有以Endpoint作为类名结尾)
```
      env.rpcEnv.setupEndpoint("Executor", new CoarseGrainedExecutorBackend(
        env.rpcEnv, driverUrl, executorId, hostname, cores, userClassPath, env))
```
在我的TODO这篇文章中讲过，所有的RpcEndpoint都需要实现RpcEndpoint这个trait。启动时候的一些准备工作放在onStart()中。CoarseGrainedExecutorBackend这个RpcEndpoint在启动的时候只做了一件事，就是向Driver发送RegisterExecutor注册信息:
```
  override def onStart() {
   rpcEnv.asyncSetupEndpointRefByURI(driverUrl).flatMap { ref =>
     // This is a very fast action so we can use "ThreadUtils.sameThread"
     driver = Some(ref)
     ref.ask[Boolean](RegisterExecutor(executorId, self, hostname, cores, extractLogUrls))
    }
  }
```
可以看到，这个RegisterExecutor中就包含了self，即当前的RpcEndpointRef。在TODO这篇文章中我们会讲到，在Client模式下，这个RpcEndpointRef中的除了Socket部分无法被序列化外，其它部分都被序列化并发送给对方，对方反序列话以后，会将当前的通信链接重新设置到RpcEndpointRef反序列化的连接变量中，看起来就好像socket连接也被序列化成功了一样。

3.6 Spark的操作与Yarn上的Container状态的对应关系

在本次事故中在ResourceManager端的代码我们可以看到，ResourceManager中Container的状态都进入了Acquired状态，但是无法进入Running状态。
这里看一下ACQUIRED状态以及前面的状态的基本含义，方便推测ApplicationMaster无法进入ACQUIRED的可能原因。
关于Yarn中关于Container的状态机管理的基本原理，可以参考这篇文章《Yarn中的几种状态机》
。

在ResourceManager这一层，一个Container对应了一个RMContainerImpl对象。
在RMContainerImpl类的静态代码快中，定义了ResourceManager端container的生命周期管理的状态机：

public class RMContainerImpl implements RMContainer, Comparable<RMContainer> {
  ....
  private static final StateMachineFactory<RMContainerImpl, RMContainerState, 
                                           RMContainerEventType, RMContainerEvent> 
   stateMachineFactory = new StateMachineFactory<RMContainerImpl, 
       RMContainerState, RMContainerEventType, RMContainerEvent>(
      RMContainerState.NEW)
          // Transitions from NEW state
    .addTransition(RMContainerState.NEW, RMContainerState.ALLOCATED,
        RMContainerEventType.START, new ContainerStartedTransition())
            // Transitions from ALLOCATED state
    .addTransition(RMContainerState.ALLOCATED, RMContainerState.ACQUIRED,
        RMContainerEventType.ACQUIRED, new AcquiredTransition())
    .addTransition(RMContainerState.ACQUIRED, RMContainerState.RUNNING,
        RMContainerEventType.LAUNCHED, new LaunchedTransition())

以下面的转换为例，我们来解释这个状态机的基本逻辑：

    .addTransition(RMContainerState.ACQUIRED, RMContainerState.RUNNING,
        RMContainerEventType.LAUNCHED, new LaunchedTransition())

这里的transition意味着，如果当前RMContainerState的状态是ACQUIRED，并且发生了事件，RMContainerEventType.LAUNCHED，那么，我们需要执行new LaunchedTransition()，并且把RMContainerState的状态更新为RUNNING。
在构造每一个RMContainerImpl的时候，都会为这个RMContainerImpl构建一个StateMachine对象，用来管理这个Container在ResourceManager端的状态演进：

  public RMContainerImpl(Container container,
      ApplicationAttemptId appAttemptId, NodeId nodeId,
      String user, RMContext rmContext, long creationTime) {
    this.stateMachine = stateMachineFactory.make(this);
    this.containerId = container.getId();

本次事故发生的时候，所有Container的状态停留在Acquired状态，但是无法进入正常的Running状态。
Container的所有状态定义在枚举类型RMContainerState中：

public enum RMContainerState {
  NEW,  // Container刚刚建立，还没有分配资源
  RESERVED,  // 为这个Container进行资源预留
  ALLOCATED,  // 已经为这个Container分配了节点
  ACQUIRED,  // ApplicationMaster已经获取了资源请求对应的分配节点的信息，剩下的就是ApplicationMaster拿着对应的NMToken通NodeManager进行通信从而启动container了
  RUNNING,  // 这个Container已经在对应的NodeManager上运行
  COMPLETED,  // 这个Conainer已经结束
  EXPIRED,  // 这个Container已经过期了
  RELEASED,  // 这个Container已经释放了
  KILLED // 这个Container被杀死了
}

与我们的事故相关的状态，是ALLOCATED状态和ACQUIRED状态。整个状态转换如下图所示(如有侵权请联系我):
在这里插入图片描述

其中，和本次事故相关的状态包括：

New状态：当一个RMContainerImpl刚构造但是还没有通过Scheduler分配资源的时候，处于New状态;
Allocated状态：在ResourceManager这一端，Scheduler已经对这个Container分配了具体的资源(即这个Container在哪台机器上运行)。但是，这个分配结果还没有告知ApplicationMaster。关于Yarn的资源调度相关原理，请参考我的另外一篇文章：《Yarn资源调度请求和资源分配原理解析》
Acquired状态：即资源分配的结果已经被ApplicationMaster获取到(acquired)。已经注册完成的ApplicationMaster通过AMRMClient的allocate()接口来向ResourceManager询问对应的Container的分配位置：
```
 public abstract AllocateResponse allocate(float progressIndicator) 
                          throws YarnException, IOException;
```
Running状态：这个Container处于正在运行的状态。这个正在运行的状态是由NodeManager汇报上来的。launch一个container的基本过程是，ApplicationMaster通过allocate()接口获取了container分配的具体位置和对应的NodeManager的访问token，然后ApplicationMaster会携带着token，要求对应的NodeManager启动对应的Container。在Container启动以后，NodeManager会向ResourceManager汇报Container的Running状态。

状态转换的过程是：

从New到Allocated的状态转换、
我们看状态机的转换：

    // Transitions from NEW state
    .addTransition(RMContainerState.NEW, RMContainerState.ALLOCATED,
        RMContainerEventType.START, new ContainerStartedTransition())

因此，RMContainerImpl处于NEW状态的时候，如果发生了RMContainerEventType.START事件，就会执行ContainerStartedTransition这个transition过程，同时状态转换为ALLOCATED。
什么时候会出现RMContainerEventType.START事件？
Yarn中是Scheduler的资源调度是根据当前队列的可用资源状态，从顶向下(从root queue一直遍历到leaf queue)，然后对挂载在LeafQueue上的资源请求(ResourceRequest)进行资源分配。当对一个ResourceRequest进行了资源分配，就会为这个ResourceRequest创建一个Container，这个Container的初始状态是NEW，进行了资源的分配以后，会生成对应的RMContainerEventType.START，并进行状态转换：

在Parent Queue层面进行分配：

	------------------------------------------- FSParentQueue --------------------------------------------
	  public Resource assignContainer(FSSchedulerNode node) {
	    .......
	    try {
	      for (FSQueue child : childQueues) { // 遍历这个ParentQueue的所有LeafQueue进行资源分配
	        assigned = child.assignContainer(node);
	        }
	    return assigned;
	  }

在Leaf queue层面进行分配(由于可能存在多层，因此中间可能递归调用了多次FSParentQueue.assignContainer())

	------------------------------------------- FSLeafQueue --------------------------------------------
	public Resource assignContainer(FSSchedulerNode node)
		for (FSAppAttempt sched : fetchAppsWithDemand(true)) { // 遍历挂载在这个FSLeafQueue上的所有的FSAppAttempt，尝试进行资源分配
		      if (SchedulerAppUtils.isBlacklisted(sched, node, LOG)) {
		        continue;
		      }
		      assigned = sched.assignContainer(node);

在FSAppAttempt层面进行分配，即真正创建对应的Container：

	-------------------------------------------- FSAppAttempt.java----------------------------------------
	private Resource assignContainer(
	      FSSchedulerNode node, ResourceRequest request, NodeType type,
	      boolean reserved) {
		.......
	
	    // Create RMContainer
	    RMContainer rmContainer = new RMContainerImpl(container,
	        getApplicationAttemptId(), node.getNodeID(),
	        appSchedulingInfo.getUser(), rmContext);
	    ........
	
	    //  // 在这里生成了START时间，CONTAINER的状态从初始化的NEW转换成ALLOCATED状态
	    rmContainer.handle(
	        new RMContainerEvent(container.getId(), RMContainerEventType.START));
	}

调用堆栈如下图所示：
在这里插入图片描述

从Allocated到Acquired的状态转换
我们看状态即的转换：
```
  // Transitions from ALLOCATED state
  .addTransition(RMContainerState.ALLOCATED, RMContainerState.ACQUIRED,
      RMContainerEventType.ACQUIRED, new AcquiredTransition())
```
这说明，在ALLOCATED状态下的Container，当发生了RMContainerEventType.ACQUIRED事件，状态就会转换成ACQUIRED。
状态什么时候会发生ACQUIRED事件？
这是通过应用程序中的AMRMClient(一般是ApplicationMaster实现的)和Yarn这一端的ApplicationMasterServer通过allocate()接口来实现状态转换的。
在Yarn中，用户程序中的ApplicationMaster与Yarn进行资源相关的通信是基于ApplicationMasterProtocol(定义在ApplicationMasterprotocol.java中)接口进行的。其中最重要的接口就是allocate()。该接口有两个功能：
- 资源分配请求：用户程序的ApplicationMaster使用这个接口提供一个资源请求(ResourceRequest)的list，或者将之前已经分配给这个Application但是这个Application由于没有使用而将对应的Container返还给Yarn。对于资源请求，Yarn收到请求以后并不会立刻阻塞式地进行资源分配，只是将对应资源请求记录下来(后面会异步分配)。
- 心跳：ApplicationMaster的心跳也是通过这个接口来进行的。可见，这个接口是需要在ApplicationMaster这一端不断进行调用的。
在收到allocate()请求以后，Yarn会返回给ApplicationMaster一系列已经分配(ALLOCATED)的Container。显然，基于异步的资源分配方式，这些已经分配的资源请求大概率应该不是本次调用allocate()方法的资源请求，而是前面某一次调用allocate() 方法的资源请求。
在allocate()方法成功返回以后，Yarn认为这个异步分配的Container已经在ApplicationMaster端确认(Acquired)，因此Container的状态会生成一个RMContainerEventType.ACQUIRED事件，Container的状态会从ALLOCATED变成ACQUIRED状态。具体代码如下：
1. 在ApplicationMaster客户端，发送allocate()，携带了本次新的资源请求，以及需要返还给Yarn的多余的未使用的Container：
```
  @Override
  public AllocateResponse allocate(float progressIndicator) 
      throws YarnException, IOException {
    ........
    allocateRequest =
        AllocateRequest.newInstance(lastResponseId, progressIndicator,
          askList, releaseList, blacklistRequest);
    allocateResponse = rmClient.allocate(allocateRequest);
```
2. Yarn端ApplicationMasterService收到请求以后，会将这次请求作为一个ApplicationMaster的心跳进行更新。然后，将这次请求更新到FSAppAttempt中等待异步调度，即调用对应的FairScheduler的allocate()方法：
```
@Override
  public AllocateResponse allocate(AllocateRequest request)
      throws YarnException, IOException {
     .....
     this.amLivelinessMonitor.receivedPing(appAttemptId);
       ......
    Allocation allocation =
          this.rScheduler.allocate(appAttemptId, ask, release, 
              blacklistAdditions, blacklistRemovals);
    }
```
  需要区别FairScheduler的allocate()方法和上面讲到的导致Container从NEW到ALLOCATED状态的attemptScheduling()方法。allocate()方法是面向用户的ApplicationMaster的资源请求，将用户端请求挂载到对应的FSAppAttempt等待资源分配。而attemptScheduling()方法就是资源分配的实际过程，即根据ResourceRequest创建Container的过程，这个行为的触发来自于NodeManager的心跳或者来自于持续的调度。
3. 在FairScheduler.allocate()方法中，在将用户的资源请求挂载到对应的FSAppAttempt以后，会尝试将资源请求的结果(即Container的分配结果)返回给用户。在这个过程中，生成了ACQUIRED事件：
```
@Override
  public Allocation allocate(ApplicationAttemptId appAttemptId,
      List<ResourceRequest> ask, List<ContainerId> release,
      List<String> blacklistAdditions, List<String> blacklistRemovals) {

      ......
      ContainersAndNMTokensAllocation allocation =
          application.pullNewlyAllocatedContainersAndNMTokens(); // 获取当前的已经分配的相关结果
```
```
  public synchronized ContainersAndNMTokensAllocation
      pullNewlyAllocatedContainersAndNMTokens() {
    List<Container> returnContainerList =
        new ArrayList<Container>(newlyAllocatedContainers.size());
    List<NMToken> nmTokens = new ArrayList<NMToken>();
    for (Iterator<RMContainer> i = newlyAllocatedContainers.iterator(); i
      .hasNext();) {
      ......
      returnContainerList.add(container);
      i.remove();
      rmContainer.handle(new RMContainerEvent(rmContainer.getContainerId(),
        RMContainerEventType.ACQUIRED)); // 生成对应的ACQUIRED事件
    }
    return new ContainersAndNMTokensAllocation(returnContainerList, nmTokens);
  }
```
  在RMContainerEventType.ACQUIRED事件生成以后，RMContainerImpl的状态就从ALLOCATED状态变成了ACQUIRED状态。
  在ApplicationMaster通过allocate()方法获取了一些Container的分配状态以后，就会直接联系对应的NodeManager，试图要求在NodeManager上启动对应的Container。

从Acquired到Running的状态转换

    // Transitions from ACQUIRED state
    .addTransition(RMContainerState.ACQUIRED, RMContainerState.RUNNING,
        RMContainerEventType.LAUNCHED, new LaunchedTransition())

可以看到，当出于RMContainerState.ACQUIRED状态的Container，发生了RMContainerEventType.LAUNCHED事件，就会执行状态转换函数LaunchedTransition，然后将状态转换成RMContainerState.RUNNING。
那么，什么时候会发生RMContainerEventType.LAUNCHED事件呢？
这个事件发生在NodeManager的nodeUpdate时。即，NodeManager会通过定期的心跳，向ResourceManager汇报自己的Container信息，包括了已经结束的Container以及刚刚Launch起来的Container。对于刚刚Launch起来的Container，Yarn就会将Container的状态更新为RUNNING:

FairScheduler收到了NODE_UPDATE事件，调用对应的nodeUpdate()方法进行处理：

  @Override
  public void handle(SchedulerEvent event) {
    switch (event.getType()) {
    case NODE_ADDED:
      ....
      break;
    case NODE_REMOVED:
      ....
      break;
    case NODE_UPDATE:
      NodeUpdateSchedulerEvent nodeUpdatedEvent = (NodeUpdateSchedulerEvent)event;
      nodeUpdate(nodeUpdatedEvent.getRMNode());

在nodeUpdate方法中，对刚刚launch起来的Container进行处理：

  private synchronized void nodeUpdate(RMNode nm) {
    .......
    // Processing the newly launched containers
    for (ContainerStatus launchedContainer : newlyLaunchedContainers) {
      containerLaunchedOnNode(launchedContainer.getContainerId(), node);
    }

获取对应的Container的RMContainerImpl，并生成对应的LAUNCHED事件：

  public synchronized void containerLaunchedOnNode(ContainerId containerId,
      NodeId nodeId) {
    RMContainer rmContainer = getRMContainer(containerId);
    .....
    rmContainer.handle(new RMContainerEvent(containerId,
        RMContainerEventType.LAUNCHED));
  }

3.7 动态分配的整个通信过程

Driver根据物理执行计划生成Executor的放置的暗示信息

整个动态分配的决策流程来自于ExecutorAllocationManager。这里的动态分配就是根据当前集群的Task的运行状态、Executor的运行状态(是否有task在运行等等)，来决策是否还需要启动新的Executor、是否需要杀死当前空闲的Executor等。
那么， ExecutorAllocationManager是如何实时感知到整个Application的运行和调度状态的呢？是通过管理一个SparkListener的实现 ExecutorAllocationListener 来获取的。
在Spark中，所有需要获取Spark相关状态变化的类，都需要实现SparkListener接口，并将这个Listener实现注册给LiveListenerBus。既然是Bus(中文应该翻译成总线)，LiveListenerBus所负责的就是对相关事件消息的分派和分发。就像Yarn中的事件调度器AsyncDispatcher一样。
我们看一下SparkListener这个抽象类的几个关键方法，可以看到，这些方法都是一些关键事件发生(一个新的Stage的提交、结束、一个新的Task的提交和结束等等)的回调。动态分配场景下，ExecutorAllocationManager必须捕获这些关键时间，以更新当前任务调度的基本状态，并动态进行下一步的任务调度。

abstract class SparkListener extends SparkListenerInterface {
  override def onStageCompleted(stageCompleted: SparkListenerStageCompleted): Unit = { }
  override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit = { }
  override def onTaskStart(taskStart: SparkListenerTaskStart): Unit = { }
  override def onTaskEnd(taskEnd: SparkListenerTaskEnd): Unit = { }

在ExecutorAlloationManager中，其内部私有类ExecutorAllocationListener继承了SparkListener，并实现了onStageCompleted()、onStageSubmitted()、onTaskStart()等关键方法。其中，触发动态资源调度的时间主要来自于Stage 提交，因为一个Stage的提交，带来的是这个Stage的所有待分配的task，因此需要进行资源的分配。

在一个新的Stage提交了，ExecutorAllocationManager的ExecutorAllocationListener会收到这个Stage的StageInfo，一个StageInfo的构造方法如下所示：

class StageInfo(
    val stageId: Int,  // stage ID
    @deprecated("Use attemptNumber instead", "2.3.0") val attemptId: Int,
    val name: String, // stage的名字
    val numTasks: Int, // task的数量
    val rddInfos: Seq[RDDInfo],
    val parentIds: Seq[Int], // parent stage id
    // 每一个task的prefered location的list，一个task可能prefered location不止一个
    private[spark] val taskLocalityPreferences: Seq[Seq[TaskLocation]] = Seq.empty) {

其中与调度相关的就是taskLocalityPreferences，代表每一个Task所倾向的被调度到的机器的集合。有一个Task所倾向于的机器可能不止一个，因此taskLocalityPreferences是一个双重数组。

ExecutorAllocationListener为了支持动态资源分配，onStageSubmitted()实现的最重要的功能，就是根据StageInfo，统计这个Stage上的任务信息，比如任务数量，每一个任务的locality信息，进行相应转化，方便后面按需进行资源请求。

    override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit = {
      initializing = false
      val stageId = stageSubmitted.stageInfo.stageId // 这个stage的id
      val numTasks = stageSubmitted.stageInfo.numTasks // 这个stage上的task的数量
      allocationManager.synchronized { // 基于 allocationManager对象锁的同步方法
        stageIdToNumTasks(stageId) = numTasks
        stageIdToNumRunningTask(stageId) = 0
        ...
        // 计算这个stage在每一个host上的task数量
        var numTasksPending = 0
        val hostToLocalTaskCountPerStage = new mutable.HashMap[String, Int]()
        // taskLocalityPreferences的类型是一个 Seq[Seq[TaskLocation]]，
        // 代表每一个task的prefered location的list，
        // TaskLocation代表了一个task的其中一个location信息，
        // 这个location信息可能是一个host，或者是一个executor
        stageSubmitted.stageInfo.taskLocalityPreferences.foreach { locality =>
          // 对于每一个task的prefered location的list
            numTasksPending += 1
            // 对于这个task的每一个 preferred location
            locality.foreach { location => // 对于这个locality中的每一个location
              // 这个host上的task的数量+1
              val count = hostToLocalTaskCountPerStage.getOrElse(location.host, 0) + 1
              hostToLocalTaskCountPerStage(location.host) = count //
            }
        }
        // 这个map的key是stage id，value是一个元组，记录了这个stage的pending的task的数量，以及从host到task count的map信
        stageIdToExecutorPlacementHints.put(stageId,
          (numTasksPending, hostToLocalTaskCountPerStage.toMap))

        // Update the executor placement hints
        updateExecutorPlacementHints()
      }
    }

在这个方法中：

遍历这个StageInfo的taskLocalityPreferences，统计这个Stage的所有task的数量，这些task还没有调度出去，因此是pendingTasks，同时将每一个task的locality的信息(task -> hosts的映射关系)转换成每一个host上的task的数量信息(host -> task number)。

stageSubmitted.stageInfo.taskLocalityPreferences.foreach { locality =>
          // 对于每一个task的prefered location的list
            numTasksPending += 1
            // 对于这个task的每一个 preferred location
            locality.foreach { location => // 对于这个locality中的每一个location
              // 这个host上的task的数量+1
              val count = hostToLocalTaskCountPerStage.getOrElse(location.host, 0) + 1
              hostToLocalTaskCountPerStage(location.host) = count //
            }
        }

将刚刚统计的这个Stage的信息存入到stageIdToExecutorPlacementHints中。顾名思义，这是后面对这个Stage中的task进行资源请求的“暗示”信息，即Executor的放置暗示信息，后面的资源请求将尽量满足这个暗示信息。当前这个Stage的Executor放置的暗示信息由一个元组表达，元组中包含了这个Stage还没有分配出去的task的数量，以及这些task在每个机器上的分布数量。
stageIdToExecutorPlacementHints是当前所有还没有完成的Stage的资源请求的“暗示”信息。
```
   stageIdToExecutorPlacementHints.put(stageId,
     (numTasksPending, hostToLocalTaskCountPerStage.toMap))
```
比如：对于Stage 2，有两个Task，生成的物理执行计划包含了这两个Task的taskLocalityPreferences:
Task 0: [host0.prod.com, host1.prod.com, host3.prod.com]
Task 1: [host1.prod.com]
经过分析，我们生成了这个Stage的资源请求的暗示信息:
(2, (“host0.prod.com”:1, “host1.prod.com”:2, “host3.prod.com”: 1))
这个暗示信息表示当前这个Stage需要为2个pending task分配资源，同时，经过统计，在host0 ~ host 2 上可能分配的task的比例为1:2:1

通过调用updateExecutorPlacementHints()来对stageIdToExecutorPlacementHints中的所有Stage的信息进行统计，主要是统计全体的localityAwareTasks和hostToLocalTaskCount。这就是生成的全局的资源请求的“暗示”信息。

   // 更新全局的executor的放置暗示信息
   updateExecutorPlacementHints()

updateExecutorPlacementHints()方法的具体实现如下，就是遍历stageIdToExecutorPlacementHints，获取一个全局的Executor的放置策略的暗示信息：

    def updateExecutorPlacementHints(): Unit = {
      var localityAwareTasks = 0
      val localityToCount = new mutable.HashMap[String, Int]()
      stageIdToExecutorPlacementHints.values.foreach { case (numTasksPending, localities) => // 遍历所有stage的资源分配暗示信息，生成一个全局的统计信息
        localityAwareTasks += numTasksPending
        localities.foreach { case (hostname, count) =>
          val updatedCount = localityToCount.getOrElse(hostname, 0) + count
          localityToCount(hostname) = updatedCount
        }
      }
      // 总的task的数量
      allocationManager.localityAwareTasks = localityAwareTasks
      // 每一个host和希望调度上去的task的数量
      allocationManager.hostToLocalTaskCount = localityToCount.toMap
    }
  }

注意，在一个Stage运行完成的时候，相应Stage的暗示信息就不在需要，因此会进行删除，当然还会删除这个Stage中的其他信息：

    override def onStageCompleted(stageCompleted: SparkListenerStageCompleted): Unit = {
      val stageId = stageCompleted.stageInfo.stageId
      allocationManager.synchronized {
        .......
        stageIdToSpeculativeTaskIndices -= stageId
        stageIdToExecutorPlacementHints -= stageId // 删除这个Stage的executor放置的暗示信息
        // Update the executor placement hints
        updateExecutorPlacementHints()

因此，stageIdToExecutorPlacementHints保存的是当前Active的Stage的调度“暗示”信息。

所以，可以看到，基于事件的触发方法，让ExecutorAllocationManager始终监听Stage提交等关键事件，并维护着当前集群的Executor的放置暗示信息，包括有locality需求的tasks的总数量，以及统计出的每一个hosts上需要调度的task的数量信息(其实只是一个比例，比如一个task所希望调度到的host有3个，这三个host将会被各计数一次)，然后，基于一个持续的后台线程，不断进行资源请求：

  def start(): Unit = {
    /**
     * 注册这个ExecutorAllocationListener， 负责executor的动态分配
     * 当stage开始或者结束的时候，
     * 更新对应的task和希望调度的机器的对应关系
     */
    listenerBus.addToManagementQueue(listener)

    val scheduleTask = new Runnable() {
      override def run(): Unit = {
        schedule() // 这里会根据需要更新numExecutorsTarget的数量，也会调用
      }
    }
    executor.scheduleWithFixedDelay(scheduleTask, 0, intervalMillis, TimeUnit.MILLISECONDS)
    // 异步线程运行起来可能需要等待一会儿，这里由于已经注册了Listener，因此可能已经有了回调带来的资源请求，所以先尝试进行一次调度
    client.requestTotalExecutors(numExecutorsTarget, localityAwareTasks, hostToLocalTaskCount)
  }

上面的方法启动了一个定期执行的调度策略，不断调用schedule()方法进行资源请求。
schedule()方法会通过updateAndSyncNumExecutorsTarget()方法，进行资源请求：

  private def updateAndSyncNumExecutorsTarget(now: Long): Int = synchronized {
    val maxNeeded = maxNumExecutorsNeeded // 在这里根据当前的task需求确定executor的数量
     // 如果当前需要的Executor数量小于numExecutorsTarget，那么可能需要cancel一部分executor
     if (maxNeeded < numExecutorsTarget) {
      val oldNumExecutorsTarget = numExecutorsTarget
      numExecutorsTarget = math.max(maxNeeded, minNumExecutors)

      if (numExecutorsTarget < oldNumExecutorsTarget) {
        // 依赖ExecutorAllocationClient向ClusterManager发送executor的请求
        client.requestTotalExecutors(numExecutorsTarget, localityAwareTasks, hostToLocalTaskCount)
      }
      numExecutorsTarget - oldNumExecutorsTarget
    }else if (addTime != NOT_SET && now >= addTime) { /
      val delta = addExecutors(maxNeeded)
      .....
    }
  }

计算当前我们所需要的Executor的数量，这里所需要的executor的数量的含义是，当每一个executor能够运行的task数量是一定的，那么总共运行多少的executor才能服务当前pending的(还没有分配出去)和running的task？
```
  private def maxNumExecutorsNeeded(): Int = {
    val numRunningOrPendingTasks = listener.totalPendingTasks + listener.totalRunningTasks
    (numRunningOrPendingTasks + tasksPerExecutor - 1) / tasksPerExecutor
  }
```
如果当前需要的Executor的数量小于目标的executor的数量，那么需要减小Executor的数量，即cancel一部分executor。这里的目标executor的数量是上一轮调度的时候的executor的数量。
```
	  if (numExecutorsTarget < oldNumExecutorsTarget) {
	    // 依赖ExecutorAllocationClient向ClusterManager发送executor的请求
	    client.requestTotalExecutors(numExecutorsTarget, localityAwareTasks, hostToLocalTaskCount)
	  }
```
请注意，这里的client是ExecutorAllocationClient的实现类，调用的方法是requestTotalExecutors()，这个方法的参数是当前总共需要的executor的数量，而不是增量，因此假如参数中传入的executor的数量大于当前实际运行的executor的数量，可能反而会cancel掉一部分executor。与之对应的是ExecutorAllocationClient.requestExecutors()方法，其参数是需要额外申请的executor的数量，是一个增量。
如果当前需要的Executor的数量大于目标的executor的数量，并且调度时机到达了(不能过于频繁的调度)，那么会调用addExecutors方法，这个方法根据当前的情况确定目标的executor的数量，也是调用requestTotalExecutors()进行资源请求。

Driver向ApplicationMaster发送Task的相关信息

上面已经确定了所需要的Executor的总量，以及当前的Task的task locality特性，因此将调用ExecutorAllocationClient.requestTotalExecutors()进行Executor的请求(需要的大于目前已有的)或者Executor的取消(需要的小于目前已有的)。

上面说过，ExecutorAllocationClient是负责Executor管理的trait，其实现是CoarseGrainedSchedulerBackend。CoarseGrainedSchedulerBackend实现了requestTotalExecutors()、requestExecutors()、killExecutors()、killExecutorsOnHost()等方法。
上面讲过，CoarseGrainedSchedulerBackend实现的是在CoarseGrained场景下的基本流程和策略，跟平台依然无关。只要平台支持这种CoarseGrained调度方式，那么只需要扩展一下 CoarseGrainedSchedulerBackend 以增加相应跟具体平台相关的东西就行了。因此，具体申请Container等操作，是在YarnSchedulerBackend中实现的。下面我们看到，CoarseGrainedSchedulerBackend的requestTotalExecutors()只是定义了基本流程，真正跟Yarn交互申请Container，还是依赖具体的基于Yarn平台的实现类YarnSchedulerBackend：

  final override def requestTotalExecutors(
      numExecutors: Int, // 目标Executor的数量，这是一个总数量
      localityAwareTasks: Int, // 有locality需求的task的数量
      hostToLocalTaskCount: Map[String, Int] // 从host到这个希望调度到这个host上的task的数量的映射关系
    ): Boolean = {
    val response = synchronized {
      this.requestedTotalExecutors = numExecutors // 目标Executor的数量，这是一个总数量
      this.localityAwareTasks = localityAwareTasks // 有locality需求的task的数量
      this.hostToLocalTaskCount = hostToLocalTaskCount  // 从host到这个希望调度到这个host上的task的数量的映射关系
      // 更新pendingExecutor的数量，这里暂未使用该变量
      numPendingExecutors =
        math.max(numExecutors - numExistingExecutors + executorsPendingToRemove.size, 0)
      doRequestTotalExecutors(numExecutors) // 使用YarnSchedulerBackend，向Yarn申请资源
    }

    defaultAskTimeout.awaitResult(response)
  }

从上面的代码可以看到：

准备好在申请资源过程中需要用到的基本信息，即目标Executor数量，有locality需要的task的数量，以及每一个host上的对应task的数量

   this.requestedTotalExecutors = numExecutors // 目标Executor的数量，这是一个总数量
   this.localityAwareTasks = localityAwareTasks // 有locality需求的task的数量
   this.hostToLocalTaskCount = hostToLocalTaskCount  // 从host到这个希望调度到这个host上的task的数量的映射关系

申请资源。这里的申请与平台有关，因此依赖子类的实现YarnSchedulerBackend。
```
doRequestTotalExecutors(numExecutors) // 使用YarnSchedulerBackend，向Yarn申请资源
```

YarnSchedulerBackend会将当前申请资源所需要的上下文信息统一封装成RequestExecutors消息，然后交付给本地的YarnSchedulerEndpoint进行处理(Endpoint的调用不一定是远程的，只要持有了对应的EndpointRef，就不用在乎是本地还是远程。详细过程参考 TODO)。
需要区分CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverEndpoint和子类的YarnSchedulerBackend的YarnSchedulerEndpoint。前者主要负责与平台无关的调度逻辑，比如，来自Executor的关于Task的状态更新、Kill掉Task、Executor的注册等，而YarnSchedulerBackend则与yarn强绑定，在接受了ApplicationMaster的注册以后，只和ApplicationMaster进行通信，以进行Executor(container)层面的相关操作，比如RequestExecutors，KillExecutors，RemoveExecutor等等。

下面的代码是根据上下文信息，封装以后RequestExecutors对象。对象中包含了申请executor需要的信息，包括总的需要的executor的数量，总的有locality 需求的task的数量，每个hosts上的tasks的数量，以及黑名单节点。

注意: 我们仔细查看代码可以看到，这些统计数据都是目前的统计状态，而不是一个增量结果。因此这些数据都来自于stageIdToExecutorPlacementHints，而stageIdToExecutorPlacementHints只有在onStageCompleted的时候才会清除对应的Stage，因此，每次基于stageIdToExecutorPlacementHints生成的资源需求都是全量的资源需求状态，而不是一个增量需求。而Yarn需要的是资源增量，即，ApplicationMaster和Yarn交互的时候只需要告诉Yarn需要新增多少Container，取消多少Container。这个从全量到增量的过程是在ApplicationMaster端进行的。

  private[cluster] def prepareRequestExecutors(requestedTotal: Int): RequestExecutors = {
    val nodeBlacklist: Set[String] = scheduler.nodeBlacklist()
    // For locality preferences, ignore preferences for nodes that are blacklisted
    val filteredHostToLocalTaskCount =
      hostToLocalTaskCount.filter { case (k, v) => !nodeBlacklist.contains(k) }
    RequestExecutors(requestedTotal, localityAwareTasks, filteredHostToLocalTaskCount,
      nodeBlacklist)
  }

然后，进行资源请求：

   case r: RequestExecutors =>
     amEndpoint match {
       case Some(am) => // 已经收到了am的注册请求，向AM发送RequestExecutors请求
         // 向这个am对应的endpoint发送r，返回一个future，等待对方回复
         am.ask[Boolean](r).andThen { // 向远程的ApplicationMater发送消息，触发远程的ApplicationMaster的对应的RpcEndPoint的receiveAndReply
           case Success(b) => context.reply(b) // 给发送者回复一个消息，如果发送者是一个RpcEndpoint，那么其receive()方法将会被调用
      .......

这里就是调用了ApplicationMaster的RpcEndpointRef(ApplicationMaster的endpoint来自于ApplicationMaster通过RegisterClusterManager消息进行的注册。由此可见，在Spark视角下，ApplicationMaster就是负责进行资源管理的ClusterManager)。

ApplicationMaster接收Driver的Task资源请求信息

ApplicationMaster基于RequestExecutors的处理是本文中最繁琐和复杂的部分，原因在于，RequestExecutors携带了一些本地性的偏向，即有些Task希望尽可能运行在某些某些机器上，因此，ApplicationMaster需要解决的问题在于，如何向Yarn请求资源，然后尽可能满足这些Task的本地性要求？
在ApplicationMaster端的AMEndpoint收到资源请求RequestExecutors以后，会通过YarnAllocator来更新当前当前的资源需求状态，以便后面将这个状态转换成Yarn可以立即的资源请求。

 override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
   case r: RequestExecutors => // 申请Executor的请求在这里接收
     Option(allocator) match { // 如果已经构建了allocator
       allocator.requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities(r.requestedTotal,
           r.localityAwareTasks, r.hostToLocalTaskCount, r.nodeBlacklist)
       context.reply(true)// 直接给Driver一个bool值
   .....

下面的代码就是对RequestExecutors的直接处理：

  def requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities(
      requestedTotal: Int,
      localityAwareTasks: Int,
      hostToLocalTaskCount: Map[String, Int],
      nodeBlacklist: Set[String]): Boolean = synchronized {
	   this.numLocalityAwareTasks = localityAwareTasks // 在 ReporterThread -> allocateResources() -> updateResourceRequests() 中会使用这个变量，通过amClient发送出去
	   this.hostToLocalTaskCounts = hostToLocalTaskCount // 在 ReporterThread -> allocateResources() -> updateResourceRequests() 中会使用这个变量，通过amClient发送出去
	   this.targetNumExecutors = requestedTotal
	   // 更新(新增或者删除)blacklist节点信息
	   amClient.updateBlacklist(blacklistAdditions.toList.asJava, blacklistRemovals.toList.asJava)
	   currentNodeBlacklist = nodeBlacklist // 更新currentNodeBlacklist
   	   true
  }

可见，处理的方式很简单，就是对四个要素进行了更新，对locality有需求的task的总的数量numLocalityAwareTasks，以及从host到task数量的映射关系hostToLocalTaskCounts，目标的总的executor的数量targetNumExecutors，以及黑名单节点currentNodeBlacklist。这些数据都是在Driver层根据任务的物理执行计划生成的调度需求。
上面说过，这些数量信息都是总的状态信息，而Yarn接收的新增Container、取消Container等等的增量信息，因此ApplicaitonMaster需要将这个全局的资源需求同已经发送给Yarn的资源需求进行对比以确定新增的资源需求，然后将这个增量需求发送出去。
当有了目前的资源的基本状态，下一步就是将这个基本状态通过updateResourceRequests()翻译成Yarn可以理解的资源请求，并将请求发送给Yarn。

ApplicationMaster根据Task的请求信息向Yarn请求资源

上线说过，资源请求是在方法YarnAllocator.allocateResources()中进行的：

  def allocateResources(): Unit = synchronized {
    
    updateResourceRequests() // 这个方法会打印日志 Submitted 112 unlocalized container requests，在出问题的机器上打印了
    
    val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)

    val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers()
	handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala)
    val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses()
     processCompletedContainers(completedContainers.asScala)
    }
  }

其基本过程是：

更新资源请求。这里的更新，指的是，经过当前已经发出去的资源请求和当前实际需要的资源请求，生成资源请求的决策(包括新增的请求、释放请求、修改请求、机器黑名单等)，通过调用Yarn的标准api addContainerRequest()保存这个请求(这个API还不会把请求发送Yarn，只是保存在Yarn的中。发送是由allocate()接口负责)。
所以，本质上，这是一个状态的转换，根据当前需求的总体资源和已经申请(也许还没有分配)的资源的状态，计算出还需要申请的资源(需求 > 已申请)，或者需要取消的资源(需求 < 已申请)，然后向Yarn发出资源的增加需求，或者资源的取消需求。
```
updateResourceRequests() // 这个方法会打印日志 Submitted 112 unlocalized container requests，在出问题的机器上打印了
```
updateResourceRequests()涉及到动态资源分配下的资源调度算法，在我的一篇独立文章TODO中，对这个算法进行了具体介绍。这里不再赘述。我们只需要知道，经过updateResourceRequests()方法，相应的资源调度请求ContainerRequest已经在updateResourceRequests()中通过Yarn的标准API addContainerRequest()全局添加进来，多余的Container(如果有)也在这个方法中通过Yarn的标准API removeContainerRequest()进行了取消。必须注意，addContainerRequest()和removeContainerRequest()都不会真正发送请求到Yarn，而只是将请求暂存在AMRMClient中。请求的发送是通过allocate()进行的。
获取当前已经申请的资源。这是调用Yarn的标准API allocate()，来获取资源分配的最新状态，我在下文讲解Yarn中Container的状态转换会讲到，ApplicationMaster通过allocate()将资源请求发送(新的请求，需要取消的请求等等) 发送给Yarn，Yarn在收到allocate()请求以后，会返回给ApplicationMaster一系列已经分配(ALLOCATED)的Container，然后异步处理本次allocate()发送过来的资源请求，即，，基于异步的资源分配方式，这些已经分配的资源请求大概率应该不是本次调用allocate()方法的资源请求，而是前面某一次或者几次调用allocate() 方法的资源请求。
在allocate()方法成功返回以后，Yarn认为这个异步分配的Container已经在ApplicationMaster端确认(Acquired)，因此Container的状态会生成一个RMContainerEventType.ACQUIRED事件，Container的状态会从ALLOCATED变成ACQUIRED状态。
```
val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)
```

对新分配的container和已经结束的container进行相应处理

val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers()
handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala)
val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses()
processCompletedContainers(completedContainers.asScala)

关于动态资源分配的具体细节，可以参考我的另一篇文章TODO。

启动Executor并将Task调度上去

在TODO这篇文章中详细记载了，启动Container、将Task请求和Container进行最优匹配然后将Task调度到Container上运行的基本流程，这里不再重复讲解。

3.8 Application执行结束以后关闭Executor

从日志可以看到，当Application执行结束以后，Driver会遍历当前所有的executor，向对应的NodeManager发送shtudown的请求，以关闭Executor：
我们从一个成功的Job的Driver日志中可以看到对应的信息：

[2024-04-25 09:14:52,211] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:14:52 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Shutting down all executors
[2024-04-25 09:14:52,211] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:14:52 INFO cluster.YarnSchedulerBackend$YarnDriverEndpoint: Asking each executor to shut down
[2024-04-25 09:14:52,213] {ssh_operator.py:133} INFO - 24/04/25 09:14:52 INFO cluster.SchedulerExtensionServices: Stopping SchedulerExtensionServices

这时候，在对应的NodeManager上，会收到来自Driver的kill container的相应请求：

2024-04-25 09:09:08,011 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.ContainerManagerImpl: Event EventType: KILL_CONTAINER sent to absent container container_1700028334993_233460_01_000002
2024-04-25 09:09:08,011 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.ContainerManagerImpl: Event EventType: KILL_CONTAINER sent to absent container container_1700028334993_233460_01_000003

4. 事故后续处理

事故现场的处理:

立刻将多次导致事故的故障机器从Yarn集群中下线，重新提交失败的任务。该机器移走以后的近一个月，事故都未再发生。

事故发生以后的Retro：

事故再次发生时的操作步骤梳理：在对于一个在某处hang住的进程，堆栈可以非常直观地展示hang住的位置。本次事故没有精确定位hang住的具体位置，只是定位到了某个方法，因此，ApplicationMaster hang住的时候打印堆栈，可以最直接告诉我们hang住的位置。在事故刚刚发生的时候，我们往往一头雾水，直观的异常往往给我们错误的判断，因此，事故第一次发生时现场不足导致无法定位根本原因非常正常。但是经过事后的调查、事故处理流程的梳理，我们完全可以在事故二次发生的时候捕捉现场，精确定位。
Yarn监控：通过对本次事故的分析，我们几乎完全排除了Yarn集群本身的健康问题。但是由于我们缺少对Yarn集群的完备的监控,排除它的嫌疑却花了很大的精力。因此，有必要构建Yarn的全面的监控系统，至少，在事故发生的时候，我们可以获取Yarn的基本状态，从而帮我们将注意力迅速转移到真正导致问题的组件或者服务上。
打开ApplicationMaster的Debug日志：在不影响生产环境运行的情况下，我们可以单独打开ApplicaitonMaster的debug日志，在事故发生的时候为我们提供更过信息。