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Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Recever。显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要，如果Receiver出现异常，后面的业务逻辑就无从谈起。Spark Streaming 是如何实现Receiver以保证其可靠性的，本文将结合Spark Streaming的Receiver源码实现详细解析Receiver的实现原理。
一、Receiver 实现策略思考
1、启动Receiver的时候,启动一个Job，这个Job里面有RDD的transformations操作和action的操作，这个Job只有一个partition.这个partition的特殊是里面只有一个成员，这个成员就是启动的Receiver。这样做的问题：
a) 如果有多个InputDStream，那就要启动多个Receiver，每个Receiver也就相当于分片partition，那我们启动Receiver的时候理想的情况下是在不同的机器上启动Receiver，但是Spark Core的角度来看就是应用程序，感觉不到Receiver的特殊性，所以就会按照正常的Job启动的方式来处理，极有可能在一个Executor上启动多个Receiver.这样的话就可能导致负载不均衡。
b) 有可能启动Receiver失败，只要集群存在Receiver就不应该失败。
c) 运行过程中，就默认的而言如果是一个partition的话，那启动的时候就是一个Task，但是此Task也很可能失败，因此以Task启动的Receiver也会挂掉。
2、由Spark Streaming 自己管理Receiver，负责Receiver的调度和容错和启动。这样做的好处：
a）由Spark Streaming调度Receiver 可以充分考虑负责均衡，避免将多个Receiver调度到同一台机器上
b）Receiver 失败后可以自动重新启动，继续接受数据，从而使程序持续不断继续工作下去。
c）Receiver 重启不收Task重启次数的限制。
二、Spark Streaming的Receiver实现原理
2.1、和Receiver实现相关核心成员
（1）ReceiverTracker
（2）ReceiverTrackerEndpoint
（3）ReceiverSuperVisor
（4）Receiver
ReceiverTracker在Driver端,ReceiverSuperVisor和Receiver在Executor端,架构图如下：
2.2Spark Streaming的Receiver实现源码解析
首先SparkStream启动时候会启动JobScheduler,在JobSceduler的start方法中,会实例化ReceiverTracker,并调用ReceiverTracker的start方法启动ReceiverTracker。
ReceiverTracker的start方法首先检查输入流是否为空，如果不为空会创建ReceiverTrackerEndpoint并注册给rpcEnv。然后调用launchReceivers方法启动Receiver。其中receiverInputStreams是注册到DStreamGraph中的ReceiverInputDStream。
下面看一下launchReceiver方法：基于ReceiverInputDStream(是在Driver端)来获得具体的Receivers实例，然后再把他们分不到Worker节点上。一个ReceiverInputDStream只产生一个Receiver
首先从ReceiverInputDStream中获取Receiver，然后调用runDummySparkJob启动一个虚拟任务，我们在后面再分析这个虚拟任务，先看一下后面的核心代码：
endpoint.send(StartAllReceivers(receivers))
此处的endpoint就是刚才实例化的ReceiverTrackerEndpoint对象的引用，可以看到此处给endpoint发送了StartAllReceivers消息。
下面看下一ReceiverTrackerEndpoint收到StartAllReceivers消息后的处理逻辑：
首先，根据一定的调度策略给传入receivers分配相应的executors，从这里可以看出，Receiver的调度并不是交给spark内核完成的，而是由Spark Streaming框架完成调度过程。这样做的目的就是为了避免Spark内核将Receiver当做普通的job而将多个Receiver调度到同一个节点上。
Spark Streaming的调度策略这里不做分析，接着看下面的代码，迭代所以的receiver ，对每个receiver调用 startReceiver方法在具体Executor上启动Receiver。
这个startReceiver比较复杂，我们一步步分析，先看最核心的一行代码：
可看到，Spark Streaming 为每个Receiver 启动了一个job，而不是由Action操作出发Job执行。
这里job的提交主要关注两个参数receiverRDD和startReceiverFunc。
receiverRDD的源码：
可以看到调用了SparkContext的makeRDD方法创建了RDD，该RDD只有一条数据，就是receiver对象
下面看一看startReceiverFunc的源码
startReceiverFunc 在worker节点上启动receiver，首先创建了一个ReceiverSupervisiorImpl 对象 supervisor，然后调用supervisor的start方法在该节点上启动supervisor：
ReceiverSupervisiorImpl 是继承自ReceiverSupervisor，ReceiverSupervisor中调用了startReceiver方法：
首先调用onReceiverStart方法，将Receiver注册给receiverTracker：
如果注册成功，调用了Receiver的onStart方法在Executor启动Receiver不断接受数据，并将接收的数据交给BlockManager管理，至此Receiver启动完成。
回到ReceiverTracker的startReceiver方法，如果Receiver对应的job完成，无论返回成功或失败，只要ReceiverTracker还没有停止就会发送RestartReceiver消息给ReceiverTrakerEndpoint，重启Receiver。从这里可以看出Receiver不会像普通的spark core 程序一样受到重试次数的限制而导致作业失败
最后，在看一下runDummyJob方法：
该方法运行了一个简单的wordcount程序，运行该程序的目的是确保所有slaves节点都被注册了，让receiver尽量分配到不同的work上运行，看一下getExecutors的源码 :
总结：Driver端的ReceiverTracker管理所有Executor上的Receiver任务，他有一个ReceiverTrakerEndpoint 消息通讯体，这个消息通讯体在startReceiver方法中提交Receiver的job在具体Executor上运行，并接受Executor端发送过来的消息（比如注册Receiver）,在Executor端有一个ReceiverSupervisor专门管理Receiver，负责Receiver的注册启动与ReceiverTracker的信息交互。
