zeppelin源码分析(4)——interpreter的调度和任务封装

SchedulerFactory工厂类负责创建所有的Scheduler实例。SchedulerFactory本身采用了Singleton设计模式，保证全局唯一实例，与Scheduler和其实现类之前形成了“简单工厂”设计模式：

每个具体的Interpreter实现类在获取Scheduler实例时，都由自己决定初始化哪种类型的Scheduler实例:

(PS：图中的SparkInterpreter是采用FIFOScheduler的代表，HiveInterpreter是采用ParallelScheduler的代表，而RemoteInterpreterInterpreter是唯一采用RemoteScheduler的)

各个Scheduler的共同点是：

1)      都是基于“共享缓冲区的生产者——消费者”模型，该模型中的几个角色对应如下：

a)      产品：org.apache.zeppelin.scheduler.Job（Interpreter的Job调度没有用到Quartz），实际是Job的具体实现类ParagraphJob和InterpretJob

b)      生产者：往共享缓冲区中提交“产品”的类，zeppelin中有2个：Note和RemoteInterpreterServer。

c)       消费者：Scheduler，实际是Scheduler的实现类FIFOScheduler、ParallelScheduler和RemoteScheduler。

d)      共享缓冲区：各个Scheduler中的内部的Job队列，实际是LinkedList。

2)      底层都采用java.util.concurrent.ExecutorService执行器框架来运行Job。

zeppelin对如下2种任务进行了Job封装(注：还有一种SleepingJob，由于仅仅用在了UnitTests中，故忽略之)，以实现异步调度。

 

下面分析一下各个Scheduler的调度策略：

1.1.1.1   FIFOScheduler

FIFOScheduler采用FIFO调度策略，不支持并发，内部使用LinkedList来存储Job。由于Scheduler同时实现了Runnable接口，Scheduler的实际完成调度的过程是在run（）方法中实现的，其核心的逻辑是：

每次从LinkedList对列头部取一个Job，然后交给ExecutorService去执行，并且在执行前后以及出错时，维护Job的状态，并且调用SchedulerListener进行一些事件处理。

而这个executor实际被初始化成Executors.newScheduledThreadPool(100)。

这里需要注意的是：FIFOScheduler维护了一个Job runningJob

字段，在执行过程中，通过判断当前正在执行的runningJob==null来判定是否有Job正在执行，如果有，则不会再从队列中取其他Job，保证了同一个时刻只有一个Job在执行。这点与ParallelScheduler不同。

1.1.1.1.1         哪些Interpreter的实现类是不支持并发的？

AngularInterpreter

FileInterpreter

HbaseInterpreter

IgniteInterpreter和IgniteSqlInterpreter

JDBCInterpreter

LivyPySparkInterpreter、LivySparkInterpreter、LivySparkRInterpreter和LivySparkSQLInterpreter

PhoenixInterpreter

PostgreSqlInterpreter

SparkInterpreter(scala)、SparkRInterpreter

TajoInterpreter

rinterpreter（原生R）

1.1.1.2   ParallelScheduler

ParallelScheduler对每个Job的执行过程与FIFOScheduler并没有区别，区别在于并发数量的控制上。

ParallelScheduler内部维护了一个maxConcurrency状态，该字段控制了最大并发数量，每个Interpreter默认支持多少个并发，由各个Interpreter的实现类在getScheduler()方法的实现中向SchedulerFactory的工厂方法传入该参数。

1.1.1.2.1         哪些Interpreter的实现类是可以并发的，并发数是多少？

解释器	默认并发数量	备注
CassandraInterpreter	10	每个实例允许的并发数量，总的并发数量=实例个数*默认并发数量
HiveInterpreter	10
LensInterpreter	10
Markdown	5
ShellInterpreter	10
SparkSqlInterpreter	10	zeppelin.spark.concurrentSQL 配置参数为true时

1.1.1.3   RemoteScheduler

与RemoteInterpreterProcess配合使用的，RemoteInterpreterProcess以独立的进程启动Interpreter，其内部同样运行了调度器，由于zeppelinServer运行在主进程中，与远程Interpreter进程（通过RemoteInterpreterServer启动的jvm，注意：不是运行InterpreterProcess类所在的进程，InterpreterProcess仍然运行在与ZeppelinServer相同的主进程中）不在同一个进程。RemoteScheduler的作用就作为运行在远程Interpreter进程的远程代理，RemoteScheduler与ZeppelinServer运行在同一个JVM进程中，负责向ZeppelinServer提供远程Interpreter进程中调度器的内部运行情况。（以下来自于RemoteScheduler的类注释：RemoteScheduler runs in ZeppelinServer and proxies Scheduler runningon RemoteInterpreter）

实际上，RemoteScheduler需要通过获得Thrift-Client来查询远程Job的状态。