第12課：Spark Streaming源碼解讀之Execu

Receiver接收到的數據交由ReceiverSupervisorImpl來管理。

ReceiverSupervisorImpl接收到數據后，會數據存儲并且將數據的元數據報告給ReceiverTracker 。

Executor的數據容錯可以有三種方式：

1. WAL日志

2. 數據副本

3. 接收receiver的數據流回放
   

/** Store block and report it to driver */
def pushAndReportBlock(
    receivedBlock: ReceivedBlock,
    metadataOption: Option[Any],
    blockIdOption: Option[StreamBlockId]
  ) {
  val blockId = blockIdOption.getOrElse(nextBlockId)
  val time = System.currentTimeMillis
  val blockStoreResult = receivedBlockHandler.storeBlock(blockId, receivedBlock)
  logDebug(s"Pushed block $blockId in ${(System.currentTimeMillis - time)} ms")
  val numRecords = blockStoreResult.numRecords
  val blockInfo = ReceivedBlockInfo(streamId, numRecords, metadataOption, blockStoreResult)
  trackerEndpoint.askWithRetry[Boolean](AddBlock(blockInfo))
  logDebug(s"Reported block $blockId")
}

數據的存儲，是借助receiverBlockHandler，它的實現有兩種方式：

private val receivedBlockHandler: ReceivedBlockHandler = {
  if (WriteAheadLogUtils.enableReceiverLog(env.conf)) {
    if (checkpointDirOption.isEmpty) {
      throw new SparkException(
        "Cannot enable receiver write-ahead log without checkpoint directory set. " +
          "Please use streamingContext.checkpoint() to set the checkpoint directory. " +
          "See documentation for more details.")
    }
    new WriteAheadLogBasedBlockHandler(env.blockManager, receiver.streamId,
      receiver.storageLevel, env.conf, hadoopConf, checkpointDirOption.get)
  } else {
    new BlockManagerBasedBlockHandler(env.blockManager, receiver.storageLevel)
  }
}

WriteAheadLogBaseBlockHandler 一方面將數據交由BlockManager管理，另一方面會寫WAL日志。

一旦節點崩潰，可以由WAL日志恢復內存中的數據。在WAL開始時，就不在建議數據存儲多個副本。

private val effectiveStorageLevel = {
  if (storageLevel.deserialized) {
    logWarning(s"Storage level serialization ${storageLevel.deserialized} is not supported when" +
      s" write ahead log is enabled, change to serialization false")
  }
  if (storageLevel.replication > 1) {
    logWarning(s"Storage level replication ${storageLevel.replication} is unnecessary when " +
      s"write ahead log is enabled, change to replication 1")
  }

  StorageLevel(storageLevel.useDisk, storageLevel.useMemory, storageLevel.useOffHeap, false, 1)
}

而BlockManagerBaseBlockHandler直接將數據交由BlockManager管理。

如果不寫WAL，當節點崩潰了一定會數據丟失嗎？ 這個也不一定。因為在構建WriteAheadLogBaseBlockHandler，和BlockManagerBaseBlockHandler的時候會將receiver的storageLevel傳入。storageLevel用來描述數據保存的地方(內存、磁盤)以及副本個數。

class StorageLevel private(
    private var _useDisk: Boolean,
    private var _useMemory: Boolean,
    private var _useOffHeap: Boolean,
    private var _deserialized: Boolean,
    private var _replication: Int = 1)
  extends Externalizable

公有如下種類的StorageLevel：

val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)

默認情況，數據采用MEMORY_AND_DISK_2,也就是說數據會產生兩個副本，并且內存不足時會寫入磁盤。

數據的最終存儲是由BlockManager完成并管理的：

def storeBlock(blockId: StreamBlockId, block: ReceivedBlock): ReceivedBlockStoreResult = {

  var numRecords = None: Option[Long]

  val putResult: Seq[(BlockId, BlockStatus)] = block match {
    case ArrayBufferBlock(arrayBuffer) =>
      numRecords = Some(arrayBuffer.size.toLong)
      blockManager.putIterator(blockId, arrayBuffer.iterator, storageLevel,
        tellMaster = true)
    case IteratorBlock(iterator) =>
      val countIterator = new CountingIterator(iterator)
      val putResult = blockManager.putIterator(blockId, countIterator, storageLevel,
        tellMaster = true)
      numRecords = countIterator.count
      putResult
    case ByteBufferBlock(byteBuffer) =>
      blockManager.putBytes(blockId, byteBuffer, storageLevel, tellMaster = true)
    case o =>
      throw new SparkException(
        s"Could not store $blockId to block manager, unexpected block type ${o.getClass.getName}")
  }
  if (!putResult.map { _._1 }.contains(blockId)) {
    throw new SparkException(
      s"Could not store $blockId to block manager with storage level $storageLevel")
  }
  BlockManagerBasedStoreResult(blockId, numRecords)
}

對于從kafka中直接讀取數據，可以通過記錄數據offset的方法來進行容錯。如果程序崩潰，下次啟動時，從上次未處理數據的offset再次讀取數據即可。

備注：

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