深度剖析Spark分布式执行原理

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题。

Spark是大数据领域中相当火热的计算框架，在大数据分析领域有一统江湖的趋势，网上对于Spark源码分析的文章有很多，但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少，这也是我撰写文本的目的。

Spark运行在JVM之上，任务的执行依赖序列化及类加载机制，因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理。本文假设读者对Spark、Java、Scala有一定的了解，代码示例基于Scala，Spark源码基于2.1.0版本。阅读本文你可以了解到：

• Java对象序列化机制
• 类加载器的作用
• Spark对closure序列化的处理
• Spark Application的class是如何加载的
• Spark REPL（spark-shell）中的代码是如何分布式执行的

根据以上内容，读者可以基于JVM相关的语言构建一个自己的分布式计算服务框架。

Java对象序列化

序列化(Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。所谓的状态信息指的是对象在内存中的数据，Java中一般指对象的字段数据。我们开发Java应用的时候或多或少都处理过对象序列化，对象常见的序列化形式有JSON、XML等。

JDK中内置一个ObjectOutputStream类可以将对象序列化为二进制数据，使用ObjectOutputStream序列化对象时，要求对象所属的类必须实现java.io.Serializable接口，否则会报java.io.NotSerializableException的异常。

基本的概念先介绍到这。接下来我们一起探讨一个问题：Java的方法能否被序列化？

假设我们有如下的SimpleTask类（Java类）：

import java.io.Serializable;

public abstract class Task implements Serializable {
    public void run() {
        System.out.println("run task!");
    }
}

public class SimpleTask extends Task {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("run simple task!");
    }
}

还有一个用于将对象序列化到文件的工具类FileSerializer：

import java.io.{FileInputStream, FileOutputStream, ObjectInputStream, ObjectOutputStream}

object FileSerializer {

  def writeObjectToFile(obj: Object, file: String) = {
    val fileStream = new FileOutputStream(file)
    val oos = new ObjectOutputStream(fileStream)
    oos.writeObject(obj)
    oos.close()
  }

  def readObjectFromFile(file: String): Object = {
    val fileStream = new FileInputStream(file)
    val ois = new ObjectInputStream(fileStream)
    val obj = ois.readObject()
    ois.close()
    obj
  }
}

简单起见，我们采用将对象序列化到文件，然后通过反序列化执行的方式来模拟代码的分布式执行。SimpleTask就是我们需要模拟分布式执行的代码。我们先将SimpleTask序列化到文件中：

val task = new SimpleTask()
FileSerializer.writeObjectToFile(task, "task.ser")

然后将SimpleTask类从我们的代码中删除，此时只有task.ser文件中含有task对象的序列化数据。接下来我们执行下面的代码：

val task = FileSerializer.readObjectFromFile("task.ser").asInstanceOf[Task]
task.run()

请各位读者思考，上面的代码执行后会出现什么样的结果？

• 输出：run simple task! ?
• 输出：run task! ?
• 还是会报错？

实际执行会出现形如下面的异常：

Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: site.stanzhai.serialization.SimpleTask
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
    at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
    at java.lang.Class.forName0(Native Method)
    at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
    at java.io.ObjectInputStream.resolveClass(ObjectInputStream.java:628)
    at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1620)
    at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1521)
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1781)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:373)
    at site.stanzhai.serialization.FileSerializer$.readObjectFromFile(FileSerializer.scala:20)

从异常信息来看，反序列过程中找不到SimpleTask类。由此可以推断序列化后的数据是不包含类的定义信息的。那么，ObjectOutputStream到底序列化了哪些信息呢？

对ObjectOutputStream实现机制感兴趣的同学可以去看下JDK中这个类的实现，ObjectOutputStream序列化对象时，从父类的数据开始序列化到子类，如果override了writeObject方法，会反射调用writeObject来序列化数据。序列化的数据会按照以下的顺序以二进制的形式输出到OutputStream中：

1. 类的descriptor（仅仅是类的描述信息，不包含类的定义）
2. 对象的primitive类型数据(int,boolean等，String和Array是特殊处理的)
3. 对象的其他obj数据

回到我们的问题上：Java的方法能否被序列化？通过我们代码示例及分析，想必大家对这个问题应该清楚了。通过ObjectOutputStream序列化对象，仅包含类的描述（而非定义），对象的状态数据，由于缺少类的定义，也就是缺少SimpleTask的字节码，反序列化过程中就会出现ClassNotFound的异常。

如何让我们反序列化的对象能正常使用呢？我们还需要了解类加载器。

类加载器：ClassLoader

ClassLoader在Java中是一个抽象类，ClassLoader的作用是加载类，给定一个类名，ClassLoader会尝试查找或生成类的定义，一种典型的加载策略是将类名对应到文件名上，然后从文件系统中加载class file。

在我们的示例中，反序列化SimpleTask失败，是因为JVM找不到类的定义，因此要确保正常反序列化，我们必须将SimpleTask的class文件保存下来，反序列化的时候能够让ClassLoader加载到SimpleTask的class。

接下来，我们对代码做一些改造，添加一个ClassManipulator类，用于将对象的class文件导出到当前目录的文件中，默认的文件名就是对象的类名（不含包名）：

object ClassManipulator {
  def saveClassFile(obj: AnyRef): Unit = {
    val classLoader = obj.getClass.getClassLoader
    val className = obj.getClass.getName
    val classFile = className.replace('.', '/') + ".class"
    val stream = classLoader.getResourceAsStream(classFile)

    // just use the class simple name as the file name
    val outputFile = className.split('.').last + ".class"
    val fileStream = new FileOutputStream(outputFile)
    var data = stream.read()
    while (data != -1) {
      fileStream.write(data)
      data = stream.read()
    }
    fileStream.flush()
    fileStream.close()
  }
}

按照JVM的规范，假设对package.Simple这样的一个类编译，编译后的class文件为package/Simple.class，因此我们可以根据路径规则，从当前JVM进程的Resource中得到指定类的class数据。

在删除SimpleTask前，我们除了将task序列化到文件外，还需要将task的class文件保存起来，执行完下面的代码，SimpleTask类就可以从代码中剔除了：

val task = new SimpleTask()
FileSerializer.writeObjectToFile(task, "task.ser")
ClassManipulator.saveClassFile(task)

由于我们保存class文件的方式比较特殊，既不在jar包中，也不是按package/ClassName.class这种标准的保存方式，因此还需要实现一个自定义的FileClassLoader按照我们保存class文件的方式来加载所需的类：

class FileClassLoader() extends ClassLoader {
  override def findClass(fullClassName: String): Class[_] = {
    val file = fullClassName.split('.').last + ".class"
    val in = new FileInputStream(file)
    val bos = new ByteArrayOutputStream
    val bytes = new Array[Byte](4096)
    var done = false
    while (!done) {
      val num = in.read(bytes)
      if (num >= 0) {
        bos.write(bytes, 0, num)
      } else {
        done = true
      }
    }
    val data = bos.toByteArray
    defineClass(fullClassName, data, 0, data.length)
  }
}

ObjectInputStream类用于对象的反序列化，在反序列化过程中，它根据序列化数据中类的descriptor信息，调用resolveClass方法加载对应的类，但是通过Class.forName加载class使用的并不是我们自定义的FileClassLoader，所以如果直接使用ObjectInputStream进行反序列，依然会因为找不到类而报错，下面是resolveClass的源码：

protected Class resolveClass(ObjectStreamClass desc)
    throws IOException, ClassNotFoundException
{
    String name = desc.getName();
    try {
        return Class.forName(name, false, latestUserDefinedLoader());
    } catch (ClassNotFoundException ex) {
        Class cl = primClasses.get(name);
        if (cl != null) {
            return cl;
        } else {
            throw ex;
        }
    }
}

为了能让ObjectInputStream在序列化的过程中使用我们自定义的ClassLoader，我们还需要对FileSerializer中的readObjectFromFile方法做些改造，修改的代码如下：

def readObjectFromFile(file: String, classLoader: ClassLoader): Object = {
  val fileStream = new FileInputStream(file)
  val ois = new ObjectInputStream(fileStream) {
    override def resolveClass(desc: ObjectStreamClass): Class[_] =
      Class.forName(desc.getName, false, classLoader)
  }
  val obj = ois.readObject()
  ois.close()
  obj
}

最后，我们将反序列化的代码调整为：

val fileClassLoader = new FileClassLoader()
val task = FileSerializer.readObjectFromFile("task.ser", fileClassLoader).asInstanceOf[Task]
task.run()

反序列化的过程中能够通过fileClassLoader加载到所需的类，这样我们在执行就不会出错了，最终的执行结果为：run simple task!。到此为止，我们已经完整地模拟了代码分布式执行的过程。完整的示例代码，请参阅：https://github.com/stanzhai/jvm-exercise/tree/master/src/main/scala/site/stanzhai/exercise/serialization

Spark对closure序列化的处理

我们依然通过一个示例，快速了解下Scala对闭包的处理，下面是从Scala的REPL中执行的代码：

scala> val n = 2
n: Int = 2

scala> val f = (x: Int) => x * n
f: Int => Int = 

scala> Seq.range(0, 5).map(f)
res0: Seq[Int] = List(0, 2, 4, 6, 8)

f是采用Scala的=>语法糖定义的一个闭包，为了弄清楚Scala是如何处理闭包的，我们继续执行下面的代码：

scala> f.getClass
res0: Class[_ <: Int => Int] = class $anonfun$1

scala> f.isInstanceOf[Function1[Int, Int]]
res1: Boolean = true

scala> f.isInstanceOf[Serializable]
res2: Boolean = true

可以看出f对应的类为$anonfun$1是Function1[Int, Int]的子类，而且实现了Serializable接口，这说明f是可以被序列化的。

Spark对于数据的处理基本都是基于闭包，下面是一个简单的Spark分布式处理数据的代码片段：

val spark = SparkSession.builder().appName("demo").master("local").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)
val sum = distData.map(x => x * 2).sum()
println(sum)  // 30.0

对于distData.map(x => x * 2)，map中传的一个匿名函数，也是一个非常简单的闭包，对distData中的每个元素*2，我们知道对于这种形式的闭包，Scala编译后是可以序列化的，所以我们的代码能正常执行也合情合理。将入我们将处理函数的闭包定义到一个类中，然后将代码改造为如下形式：

class Operation {
  val n = 2
  def multiply = (x: Int) => x * n
}
...
val sum = distData.map(new Operation().multiply).sum()
...

我们在去执行，会出现什么样的结果呢？实际执行会出现这样的异常：

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
    at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298)
    ...
Caused by: java.io.NotSerializableException: Operation

Scala在构造闭包的时候会确定他所依赖的外部变量，并将它们的引用存到闭包对象中，这样能保证在不同的作用域中调用闭包不出现问题。

出现Task not serializable的异常，是由于我们的multiply函数依赖Operation类的变量n，虽然multiply是支持序列化的，但是Operation不支持序列化，这导致multiply函数在序列化的过程中出现了NotSerializable的异常，最终导致我们的Task序列化失败。为了确保multiply能被正常序列化，我们需要想办法去除对Operation的依赖，我们将代码做如下修改，在去执行就可以了：

class Operation {
  def multiply = (x: Int) => x * 2
}
...
val sum = distData.map(new Operation().multiply).sum()
...

Spark对闭包序列化前，会通过工具类org.apache.spark.util.ClosureCleaner尝试clean掉闭包中无关的外部对象引用，ClosureCleaner对闭包的处理是在运行期间，相比Scala编译器，能更精准的去除闭包中无关的引用。这样做，一方面可以尽可能保证闭包可被序列化，另一方面可以减少闭包序列化后的大小，便于网络传输。

我们在开发Spark应用的时候，如果遇到Task not serializable的异常，就需要考虑下，闭包中是否或引用了无法序列化的对象，有的话，尝试去除依赖就可以了。

Spark中实现的序列化工具有多个：

从SparkEnv类的实现来看，用于闭包序列化的是JavaSerializer:

JavaSerializer内部使用的是ObjectOutputStream将闭包序列化：

private[spark] class JavaSerializationStream(
    out: OutputStream, counterReset: Int, extraDebugInfo: Boolean)
  extends SerializationStream {
  private val objOut = new ObjectOutputStream(out)
  ...
}

将闭包反序列化的核心代码为：

private[spark] class JavaDeserializationStream(in: InputStream, loader: ClassLoader)
  extends DeserializationStream {

  private val objIn = new ObjectInputStream(in) {
    override def resolveClass(desc: ObjectStreamClass): Class[_] =
      try {
        Class.forName(desc.getName, false, loader)
      } catch {
        case e: ClassNotFoundException =>
          JavaDeserializationStream.primitiveMappings.getOrElse(desc.getName, throw e)
      }
  }
  ...
}

关于ObjectInputStream我们前面已有介绍，JavaDeserializationStream有个关键的成员变量loader，它是个ClassLoader，可以让Spark使用非默认的ClassLoader按照自定义的加载策略去加载class，这样才能保证反序列化过程在其他节点正常进行。

通过前面的介绍，想要代码在另一端执行，只有序列化还不行，还需要保证执行端能够加载到闭包对应的类。接下来我们探讨Spark加载class的机制。

Spark Application的class是如何加载的

通常情况下我们会将开发的Spark Application打包为jar包，然后通过spark-submit命令提交到集群运行，下面是一个官网的示例：

./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  ... \
  --jars /path/to/dep-libs.jar \
  /path/to/examples.jar \

此时，我们编写的代码中所包含的闭包，对应的类已经被编译到jar包中了，所以Executor端只要能加载到这个jar包，从jar包中定位闭包的class文件，就可以将闭包反序列化了。事实上Spark也是这么做的。

Spark Application的Driver端在运行的时候会基于netty建立一个文件服务，我们运行的jar包，及--jars中指定的依赖jar包，会被添加到文件服务器中。这个过程在SparkContext的addJar方法中完成：

/**
 * Adds a JAR dependency for all tasks to be executed on this SparkContext in the future.
 * The `path` passed can be either a local file, a file in HDFS (or other Hadoop-supported
 * filesystems), an HTTP, HTTPS or FTP URI, or local:/path for a file on every worker node.
 */
def addJar(path: String) {
  if (path == null) {
    logWarning("null specified as parameter to addJar")
  } else {
    var key = ""
    if (path.contains("\\")) {
      // For local paths with backslashes on Windows, URI throws an exception
      key = env.rpcEnv.fileServer.addJar(new File(path))
    } else {
      val uri = new URI(path)
      // SPARK-17650: Make sure this is a valid URL before adding it to the list of dependencies
      Utils.validateURL(uri)
      key = uri.getScheme match {
        // A JAR file which exists only on the driver node
        case null | "file" =>
          try {
            env.rpcEnv.fileServer.addJar(new File(uri.getPath))
          } catch {
            case exc: FileNotFoundException =>
              logError(s"Jar not found at $path")
              null
          }
        // A JAR file which exists locally on every worker node
        case "local" =>
          "file:" + uri.getPath
        case _ =>
          path
      }
    }
    if (key != null) {
      val timestamp = System.currentTimeMillis
      if (addedJars.putIfAbsent(key, timestamp).isEmpty) {
        logInfo(s"Added JAR $path at $key with timestamp $timestamp")
        postEnvironmentUpdate()
      }
    }
  }
}

Executor端在执行任务的时候，会从任务信息中得到依赖的jar包，然后updateDependencies从Driver端的文件服务器下载缺失的jar包，并将jar包添加到URLClassLoader中，最后再将task反序列化，反序列化前所需的jar都已准备好，因此能够将task中的闭包正常反序列化，核心代码如下：

override def run(): Unit = {
  ...
  
  try {
    val (taskFiles, taskJars, taskProps, taskBytes) =
      Task.deserializeWithDependencies(serializedTask)

    // Must be set before updateDependencies() is called, in case fetching dependencies
    // requires access to properties contained within (e.g. for access control).
    Executor.taskDeserializationProps.set(taskProps)

    updateDependencies(taskFiles, taskJars)
    task = ser.deserialize[Task[Any]](taskBytes, Thread.currentThread.getContextClassLoader)
    ...
  } finally {
    runningTasks.remove(taskId)
  }
}

这么来看，整个Spark Application分布式加载class的机制就比较清晰了。Executor端能够正常加载class，反序列化闭包，分布式执行代码自然就不存在什么问题了。

Spark REPL（spark-shell）中的代码是如何分布式执行的

spark-shell是Spark为我们提供的一个REPL的工具，可以让我们非常方便的写一些简单的数据处理脚本。下面是一个运行在spark-shell的代码：

scala> val f = (x: Int) => x + 1
f: Int => Int = 

scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
data: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val distData = sc.parallelize(data)
distData: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :26

scala> distData.map(f).sum()
res0: Double = 20.0

我们已知，闭包f会被Scala编译为匿名类，如果要将f序列化到Executor端执行，必须要加载f对应的匿名类的class数据，才能正常反序列化。

Spark是如何得到f的class数据的？Executor又是如何加载到的？

源码面前，了无秘密。我们看一下Spark的repl项目的代码入口，核心代码如下：

object Main extends Logging {
  ...
  val rootDir = conf.getOption("spark.repl.classdir").getOrElse(Utils.getLocalDir(conf))
  val outputDir = Utils.createTempDir(root = rootDir, namePrefix = "repl")

  def main(args: Array[String]) {
    doMain(args, new SparkILoop)
  }

  // Visible for testing
  private[repl] def doMain(args: Array[String], _interp: SparkILoop): Unit = {
    interp = _interp
    val jars = Utils.getUserJars(conf, isShell = true).mkString(File.pathSeparator)
    val interpArguments = List(
      "-Yrepl-class-based",
      "-Yrepl-outdir", s"${outputDir.getAbsolutePath}",
      "-classpath", jars
    ) ++ args.toList

    val settings = new GenericRunnerSettings(scalaOptionError)
    settings.processArguments(interpArguments, true)

    if (!hasErrors) {
      interp.process(settings) // Repl starts and goes in loop of R.E.P.L
      Option(sparkContext).map(_.stop)
    }
  }
  ...
}

Spark2.1.0的REPL基于Scala-2.11的scala.tools.nsc编译工具实现，代码已经相当简洁，Spark给interp设置了2个关键的配置-Yrepl-class-based和-Yrepl-outdir，通过这两个配置，我们在shell中输入的代码会被编译为class文件输出到执行的文件夹中。如果指定了spark.repl.classdir配置，会用这个配置的路径作为class文件的输出路径，否则使用SPARK_LOCAL_DIRS对应的路径。下面是我测试过程中输出到文件夹中的class文件：

我们已经清楚Spark如何将shell中的代码编译为class了，那么Executor端，如何加载到这些class文件呢？在org/apache/spark/executor/Executor.scala中有段和REPL相关的代码：

private val urlClassLoader = createClassLoader()
private val replClassLoader = addReplClassLoaderIfNeeded(urlClassLoader)

/**
 * If the REPL is in use, add another ClassLoader that will read
 * new classes defined by the REPL as the user types code
 */
private def addReplClassLoaderIfNeeded(parent: ClassLoader): ClassLoader = {
  val classUri = conf.get("spark.repl.class.uri", null)
  if (classUri != null) {
    logInfo("Using REPL class URI: " + classUri)
    try {
      val _userClassPathFirst: java.lang.Boolean = userClassPathFirst
      val klass = Utils.classForName("org.apache.spark.repl.ExecutorClassLoader")
        .asInstanceOf[Class[_ <: ClassLoader]]
      val constructor = klass.getConstructor(classOf[SparkConf], classOf[SparkEnv],
        classOf[String], classOf[ClassLoader], classOf[Boolean])
      constructor.newInstance(conf, env, classUri, parent, _userClassPathFirst)
    } catch {
      case _: ClassNotFoundException =>
        logError("Could not find org.apache.spark.repl.ExecutorClassLoader on classpath!")
        System.exit(1)
        null
    }
  } else {
    parent
  }
}

override def run(): Unit = {
  ...
  Thread.currentThread.setContextClassLoader(replClassLoader)
  val ser = env.closureSerializer.newInstance()
  ...
}

Executor启动时会判断是否为REPL模式，如果是的话会使用ExecutorClassLoader做为反序列闭包时所使用的ClassLoader，ExecutorClassLoader会通过网络从Driver端（也就是执行spark-shell的节点）加载所需的class文件。这样我们在spark-shell中写的代码就可以分布式执行了。

总结

Spark实现代码的分布式执行有2个关键点：

1. 对象必须可序列化
2. Executor端能够加载到所需类的class文件，保证反序列化过程不出错，这点通过自定义的ClassLoader来保障

满足以上2个条件，我们的代码就可以分布式运行了。

当然，构建一个完整的分布式计算框架，还需要有网络通信框架、RPC、文件传输服务等作为支撑，在了解Spark代码分布式执行原理的基础上，相信读者已有思路基于JVM相关的语言构建分布式计算服务。

类比其他非JVM相关的语言，实现一个分布式计算框架，依然是需要解决序列化，动态加载执行代码的问题。