Spark2.x中如何用源码剖析SortShuffleWriter具体实现

1. 引言

在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。Spark 的核心优势之一是其高效的 Shuffle 机制，而 SortShuffleWriter 是 Spark 2.x 中用于实现 Shuffle 操作的关键组件之一。本文将深入剖析 SortShuffleWriter 的具体实现，通过源码分析来揭示其内部工作原理。

2. Shuffle 机制概述

在 Spark 中，Shuffle 是指将数据重新分布到不同的分区中，以便进行后续的计算。Shuffle 操作通常发生在宽依赖（Wide Dependency）的情况下，例如 reduceByKey、groupByKey 等操作。Shuffle 的性能对整个 Spark 作业的执行效率有着重要影响。

2.1 Shuffle 的两种实现方式

在 Spark 2.x 中，Shuffle 有两种主要的实现方式：

1. HashShuffleManager：基于哈希表的 Shuffle 实现，适用于小规模数据集。
2. SortShuffleManager：基于排序的 Shuffle 实现，适用于大规模数据集。

本文主要关注 SortShuffleManager 中的 SortShuffleWriter。

3. SortShuffleWriter 概述

SortShuffleWriter 是 SortShuffleManager 的核心组件之一，负责将数据写入磁盘并进行排序。其主要任务包括：

1. 数据分区：将数据按照分区 ID 进行分组。
2. 数据排序：对每个分区内的数据进行排序。
3. 数据写入：将排序后的数据写入磁盘。

3.1 SortShuffleWriter 的类结构

SortShuffleWriter 的类结构如下：

private[spark] class SortShuffleWriter[K, V, C](
    handle: BaseShuffleHandle[K, V, C],
    mapId: Int,
    context: TaskContext)
  extends ShuffleWriter[K, V] with Logging {
  // 类实现
}

其中，handle 是 BaseShuffleHandle 的实例，包含了 Shuffle 的相关信息；mapId 是当前任务的 ID；context 是任务上下文。

4. SortShuffleWriter 的实现细节

4.1 数据分区

SortShuffleWriter 首先需要将数据按照分区 ID 进行分组。这一过程通过 Partitioner 实现，Partitioner 是一个抽象类，定义了如何将键值对分配到不同的分区中。

private val partitioner = handle.dependency.partitioner

partitioner 是 ShuffleDependency 中的一个属性，表示当前 Shuffle 操作的分区器。

4.2 数据排序

在数据分区之后，SortShuffleWriter 会对每个分区内的数据进行排序。排序是通过 ExternalSorter 实现的，ExternalSorter 是 Spark 中用于外部排序的工具类。

private val sorter = new ExternalSorter[K, V, C](
  context, handle.dependency.aggregator, Some(handle.dependency.partitioner), keyOrdering, serializer)

ExternalSorter 的构造函数参数包括：

• context：任务上下文。
• aggregator：用于聚合操作的聚合器。
• partitioner：分区器。
• keyOrdering：键的排序规则。
• serializer：序列化器。

4.3 数据写入

排序完成后，SortShuffleWriter 会将数据写入磁盘。数据写入是通过 DiskBlockObjectWriter 实现的，DiskBlockObjectWriter 是 Spark 中用于将数据写入磁盘的工具类。

private val writer = blockManager.getDiskWriter(
  blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)

DiskBlockObjectWriter 的构造函数参数包括：

• blockId：块的 ID。
• outputFile：输出文件。
• serializer：序列化器。
• bufferSize：缓冲区大小。
• writeMetrics：写入度量。

4.4 数据合并

在数据写入磁盘后，SortShuffleWriter 会将多个小文件合并成一个大文件。这一过程通过 IndexShuffleBlockResolver 实现，IndexShuffleBlockResolver 是 Spark 中用于管理 Shuffle 块的工具类。

private val shuffleBlockResolver = shuffleManager.shuffleBlockResolver

IndexShuffleBlockResolver 的主要任务是管理 Shuffle 块的索引文件和数据文件。

5. SortShuffleWriter 的源码分析

5.1 write 方法

SortShuffleWriter 的核心方法是 write，该方法负责将数据写入磁盘并进行排序。write 方法的源码如下：

override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
  sorter.insertAll(records)
  val outputFile = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
  val blockId = ShuffleBlockId(dep.shuffleId, mapId, IndexShuffleBlockResolver.NOOP_REDUCE_ID)
  val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(blockId, outputFile)
  shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(dep.shuffleId, mapId, partitionLengths, outputFile)
  mapStatus = MapStatus(blockManager.shuffleServerId, partitionLengths)
}

write 方法的主要步骤如下：

1. 插入数据：通过 sorter.insertAll 方法将数据插入到 ExternalSorter 中。
2. 获取输出文件：通过 shuffleBlockResolver.getDataFile 方法获取输出文件。
3. 写入分区数据：通过 sorter.writePartitionedFile 方法将分区数据写入磁盘。
4. 写入索引文件：通过 shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit 方法写入索引文件并提交。
5. 更新 MapStatus：更新 MapStatus，表示当前任务的状态。

5.2 insertAll 方法

insertAll 方法是 ExternalSorter 的核心方法之一，负责将数据插入到 ExternalSorter 中。insertAll 方法的源码如下：

def insertAll(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
  val shouldCombine = aggregator.isDefined
  if (shouldCombine) {
    val mergeValue = aggregator.get.mergeValue
    val createCombiner = aggregator.get.createCombiner
    var kv: Product2[K, V] = null
    val update = (hadValue: Boolean, oldValue: C) => {
      if (hadValue) mergeValue(oldValue, kv._2) else createCombiner(kv._2)
    }
    while (records.hasNext) {
      kv = records.next()
      map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
      maybeSpillCollection(usingMap = true)
    }
  } else {
    while (records.hasNext) {
      val kv = records.next()
      buffer.insert((getPartition(kv._1), kv._1, kv._2.asInstanceOf[C]))
      maybeSpillCollection(usingMap = false)
    }
  }
}

insertAll 方法的主要步骤如下：

1. 判断是否需要聚合：通过 aggregator.isDefined 判断是否需要聚合操作。
2. 插入数据：如果需要聚合，则通过 map.changeValue 方法插入数据；否则，通过 buffer.insert 方法插入数据。
3. 可能溢出：通过 maybeSpillCollection 方法判断是否需要将数据溢出到磁盘。

5.3 writePartitionedFile 方法

writePartitionedFile 方法是 ExternalSorter 的另一个核心方法，负责将分区数据写入磁盘。writePartitionedFile 方法的源码如下：

def writePartitionedFile(
    blockId: BlockId,
    outputFile: File): Array[Long] = {
  val lengths = new Array[Long](numPartitions)
  val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)
  val partitionedIterator = partitionedDestructiveSortedIterator(None)
  partitionedIterator.foreach { case (partitionId, elements) =>
    val length = writer.write(elements)
    lengths(partitionId) = length
  }
  writer.commitAndClose()
  lengths
}

writePartitionedFile 方法的主要步骤如下：

1. 初始化长度数组：初始化一个长度为 numPartitions 的数组，用于存储每个分区的数据长度。
2. 获取磁盘写入器：通过 blockManager.getDiskWriter 方法获取磁盘写入器。
3. 获取分区迭代器：通过 partitionedDestructiveSortedIterator 方法获取分区迭代器。
4. 写入数据：遍历分区迭代器，将每个分区的数据写入磁盘，并记录数据长度。
5. 提交并关闭写入器：通过 writer.commitAndClose 方法提交并关闭写入器。

5.4 writeIndexFileAndCommit 方法

writeIndexFileAndCommit 方法是 IndexShuffleBlockResolver 的核心方法之一，负责写入索引文件并提交。writeIndexFileAndCommit 方法的源码如下：

def writeIndexFileAndCommit(
    shuffleId: Int,
    mapId: Int,
    lengths: Array[Long],
    dataTmp: File): Unit = {
  val indexFile = getIndexFile(shuffleId, mapId)
  val indexTmp = Utils.tempFileWith(indexFile)
  try {
    val out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(indexTmp)))
    Utils.tryWithSafeFinally {
      var offset = 0L
      out.writeLong(offset)
      for (length <- lengths) {
        offset += length
        out.writeLong(offset)
      }
    } {
      out.close()
    }
    val dataFile = getDataFile(shuffleId, mapId)
    if (dataFile.exists()) {
      dataFile.delete()
    }
    if (!dataTmp.renameTo(dataFile)) {
      throw new IOException(s"fail to rename ${dataTmp} to ${dataFile}")
    }
    if (!indexTmp.renameTo(indexFile)) {
      throw new IOException(s"fail to rename ${indexTmp} to ${indexFile}")
    }
  } finally {
    if (indexTmp.exists() && !indexTmp.delete()) {
      logError(s"Failed to delete temporary index file at ${indexTmp}")
    }
  }
}

writeIndexFileAndCommit 方法的主要步骤如下：

1. 获取索引文件：通过 getIndexFile 方法获取索引文件。
2. 创建临时索引文件：通过 Utils.tempFileWith 方法创建临时索引文件。
3. 写入索引数据：将每个分区的偏移量写入临时索引文件。
4. 重命名数据文件：将临时数据文件重命名为正式数据文件。
5. 重命名索引文件：将临时索引文件重命名为正式索引文件。

6. SortShuffleWriter 的性能优化

SortShuffleWriter 的性能对整个 Spark 作业的执行效率有着重要影响。为了提高 SortShuffleWriter 的性能，Spark 采用了多种优化策略，包括：

1. 内存管理：通过 ExternalSorter 管理内存，避免内存溢出。
2. 数据压缩：通过 Serializer 对数据进行压缩，减少磁盘 I/O。
3. 并行写入：通过多个 DiskBlockObjectWriter 并行写入数据，提高写入速度。

6.1 内存管理

ExternalSorter 通过 maybeSpillCollection 方法管理内存，当内存使用超过一定阈值时，将数据溢出到磁盘。maybeSpillCollection 方法的源码如下：

private def maybeSpillCollection(usingMap: Boolean): Unit = {
  if (usingMap) {
    if (map.estimateSize() >= _spillThreshold) {
      spill()
    }
  } else {
    if (buffer.size >= _spillThreshold) {
      spill()
    }
  }
}

maybeSpillCollection 方法的主要步骤如下：

1. 判断内存使用：如果使用 map，则通过 map.estimateSize 方法判断内存使用；否则，通过 buffer.size 方法判断内存使用。
2. 溢出数据：如果内存使用超过阈值，则通过 spill 方法将数据溢出到磁盘。

6.2 数据压缩

Serializer 是 Spark 中用于数据序列化和压缩的工具类。Serializer 的默认实现是 JavaSerializer，但可以通过配置使用其他序列化器，例如 KryoSerializer。

private val serializer = SparkEnv.get.serializer

Serializer 的主要任务是将数据序列化为字节流，并对字节流进行压缩，以减少磁盘 I/O。

6.3 并行写入

DiskBlockObjectWriter 是 Spark 中用于将数据写入磁盘的工具类。DiskBlockObjectWriter 支持并行写入，可以通过多个 DiskBlockObjectWriter 同时写入数据，以提高写入速度。

private val writer = blockManager.getDiskWriter(
  blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)

DiskBlockObjectWriter 的主要任务是将数据写入磁盘，并记录写入度量。

7. 总结

SortShuffleWriter 是 Spark 2.x 中用于实现 Shuffle 操作的关键组件之一。通过源码分析，我们深入了解了 SortShuffleWriter 的内部工作原理，包括数据分区、数据排序、数据写入和数据合并等过程。此外，我们还探讨了 SortShuffleWriter 的性能优化策略，包括内存管理、数据压缩和并行写入等。

通过对 SortShuffleWriter 的源码剖析，我们可以更好地理解 Spark 的 Shuffle 机制，并为优化 Spark 作业的性能提供有价值的参考。