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Giraph源码分析(四)—— Master 如何检查Worker启动成功

标签:
Hadoop

本文的目的

说明Giraph如何借助ZooKeeper来实现Master与Workers间的同步(不太确定)。

环境

在单机上(机器名:giraphx)启动了2个workers。

Giraph遵从单Master多Workers结构,BSPServiceMaster使用MasterThread线程来进行全局的同步。每个Worker启动成功后,会向Master汇报自身的健康状况,那么Master是如何检测Workers是否都成功启动了?

Master在ZooKeeper上创两个目录,_workerHealthyDir和 _workerUnhealthyDir,分别用来记录Healthy Workers和UnHealthy Workers。

主要在BspServiceMaster类中的getAllWorkerInfos()方法来完成,其调用关系如下,注意下getAllWorkerInfos()到MasterThread.run()方法调用关系,比较难找。

创建的两个目录如下:

/_hadoopBsp/job_201404102333_0002/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerHealthyDir /_hadoopBsp/job_201404102333_0002/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerUnhealthyDir

每个Worker在setup()中,调用registerHealth()方法来注册自身的状态。

若自身是Healthy的,则在_workerHealthyDir目录下添加子节点 /wokerInfo.getHostNameId(),否则在_workerUnhealthyDir目录下添加。wokerInfo.getHostNameId()为:Hostname+“_”+TaskId。 Task1和Task2 (Task 0是master) 创建的子节点如下:

/_hadoopBsp/job_201404102333_0002/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerHealthyDir/giraphx_1
/_hadoopBsp/job_201404102333_0002/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerHealthyDir/giraphx_2

Master 在checkWorkers()方法中,在While死循环中(实际有超时限制),通过调用getAllWorkerInfos()方法来获取_workerHealthyDir目录下的子节点,然后比较子节点数目是否达到maxWorkers(启动job时定义的,-w参数)。

若小于maxWorkers,则继续调用getAllWorkerInfos()方法进行下一轮检测;若等于maxWorker,退出While循环,然后返回healthyWorkersInfoList:[Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=1, port=30001), Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=2, port=30002)] 。

**问题:**由于在分布式环境中,每个Worker和Maste都是并行运行,彼此不知道对方的运行情况。上述第3步骤中,若还有子节点还没有创建,就一直在while死循环中调用来检测getAllWorkerInfos()方法检测,效率比较低下,当然也比较笨!

Giraph借用ZooKeeper来高效的进行检测。设计理念如下:

  1. master在获取子节点时,注册Watcher(为注册器,用于触发相应事件)。

若某个task创建了子节点后,就会触发Watcher事件。

若子节点数目小于maxWorkers,就调用 workerHealthRegistrationChanged的await()方法释放当前线程的锁,陷入等待状态。不会进行无用的检测。

说明:workerHealthRegistrationChanged为PredicateLock类型(implements BspEvent接口),PredicateLock里面使用可重入锁 ReentrantLock和Condition进行线程的控制。

当某个task创建了子节点后,触发Watcher事件。

调用BspService中的public final void Process(WatchedEvent event)事件,该方法根据事件的路径来激活相应的BspEvent事件。此处对应的是:

实验运行如下:

s(926)) - process: Got a new event, path = /_hadoopBsp/job_201404102333_0002/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerHealthyDir, type = NodeChildrenChanged, state = SyncConnected INFO bsp.BspService (BspService.java:process(960)) - process: workerHealthRegistrationChanged (worker health reported - healthy/unhealthy )

这样就会激活master线程,开始下一轮检测。

子节点数目等于maxWorkers时,就停止。

总结:每创建一个子节点时,才会进行一次检测,效率较高!

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