如何进行DAGScheduler源码解读

# 如何进行DAGScheduler源码解读

## 一、前言

DAGScheduler是Apache Spark核心调度层的关键组件，负责将逻辑执行计划（RDD依赖关系）转换为物理执行计划（Stage划分与任务调度）。本文将从源码层面深入解析DAGScheduler的工作原理，帮助开发者理解Spark作业调度的核心机制。

## 二、环境准备

### 1. 源码获取
```bash
git clone https://github.com/apache/spark.git
cd spark/core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler

2. 关键文件

• DAGScheduler.scala（主类）
• Stage.scala（Stage定义）
• TaskScheduler.scala（任务调度接口）

三、核心架构解析

1. 类结构概览

private[spark] class DAGScheduler(
    private[scheduler] val sc: SparkContext,
    private[scheduler] val taskScheduler: TaskScheduler,
    ...
) extends Logging {
    // 关键成员变量
    private[scheduler] val nextStageId = new AtomicInteger(0)
    private[scheduler] val nextJobId = new AtomicInteger(0)
    private[scheduler] val eventProcessLoop = new DAGSchedulerEventProcessLoop(this)
    ...
}

2. 核心组件交互

Driver Program
    ↓
DAGScheduler (Stage划分)
    ↓
TaskScheduler (集群任务调度)
    ↓
SchedulerBackend (资源协商)
    ↓
Executor (任务执行)

四、Stage划分机制

1. RDD到Stage的转换流程

// 核心调用链
dagScheduler.runJob()
→ submitJob()
→ handleJobSubmitted()
→ createResultStage()
→ getOrCreateParentStages()

2. Shuffle依赖识别

private def getShuffleDependencies(
    rdd: RDD[_]): HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
    val parents = new HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]]
    val visited = new HashSet[RDD[_]]
    val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
    waitingForVisit.push(rdd)
    while (waitingForVisit.nonEmpty) {
        val toVisit = waitingForVisit.pop()
        if (!visited(toVisit)) {
            visited += toVisit
            toVisit.dependencies.foreach {
                case shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
                    parents += shuffleDep
                case dependency =>
                    waitingForVisit.push(dependency.rdd)
            }
        }
    }
    parents
}

3. Stage类型划分

五、任务调度流程

1. 事件处理模型

// 事件循环处理核心
private[scheduler] class DAGSchedulerEventProcessLoop(dagScheduler: DAGScheduler)
    extends EventLoop[DAGSchedulerEvent]("dag-scheduler-event-loop") {
    
    override def onReceive(event: DAGSchedulerEvent): Unit = {
        event match {
            case JobSubmitted(...) => dagScheduler.handleJobSubmitted(...)
            case StageCancelled(...) => dagScheduler.handleStageCancellation(...)
            case ... // 其他事件处理
        }
    }
}

2. 任务提交过程

// 任务生成关键代码
private[scheduler] def submitMissingTasks(
    stage: Stage,
    jobId: Int): Unit = {
    // 1. 确定需要计算的分区
    val partitionsToCompute = stage.findMissingPartitions()
    
    // 2. 创建Task集合
    val tasks: Seq[Task[_]] = stage match {
        case stage: ShuffleMapStage =>
            partitionsToCompute.map { p =>
                new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
                    taskBinary, part, locs, properties, ...)
            }
        case stage: ResultStage =>
            partitionsToCompute.map { p =>
                new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
                    taskBinary, part, locs, properties, ...)
            }
    }
    
    // 3. 提交任务
    taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(...))
}

六、容错机制实现

1. Stage重试策略

// 最大重试次数配置
spark.stage.maxConsecutiveAttempts = 4

2. 失败处理流程

1. Executor上报Task失败事件
2. DAGScheduler标记对应Stage失败
3. 检查剩余重试次数
4. 重新提交Stage（包括所有父Stage）

七、关键优化点分析

1. 数据本地性优化

// 本地性优先级排序
val locs = taskIdToLocations(taskId).map {
    case TaskLocation(host, executorId) =>
        (host, executorId) match {
            case (Some(h), Some(e)) => Seq(ExecutorCacheTaskLocation(h, e))
            case (Some(h), None) => Seq(HostTaskLocation(h))
            case _ => Nil
        }
}

2. 动态资源分配

// 资源调整事件处理
case ExecutorAdded(execId, host) =>
    handleExecutorAdded(execId, host)
case ExecutorLost(execId) =>
    handleExecutorLost(execId)

八、调试技巧

1. 日志分析

# 启用DEBUG日志
log4j.logger.org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler=DEBUG

2. 关键指标监控

// 通过SparkListener跟踪
sc.addSparkListener(new SparkListener {
    override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit = {
        println(s"Stage ${stageSubmitted.stageInfo.stageId} submitted")
    }
})

九、典型问题排查

1. Stage重复计算

可能原因： - 持久化策略不当 - Shuffle依赖配置错误

2. 数据倾斜表现

诊断方法： - 分析Stage任务执行时间分布 - 检查Shuffle Read/Write指标

十、总结

通过对DAGScheduler源码的系统解读，我们可以深入理解： 1. RDD物理执行计划的生成逻辑 2. Spark作业的调度生命周期 3. 分布式计算中的容错处理机制 4. 性能优化的核心切入点

建议读者结合Spark UI和实际调试经验，逐步构建完整的调度系统认知模型。

附录：相关配置参数

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注：本文基于Spark 3.3.x版本源码分析，实际阅读时请对应具体版本。建议通过IDE的代码导航功能辅助阅读，重点关注类继承关系和关键方法调用链。