本文嘗試從源碼層面梳理Spark在任務調度與資源分配上的做法。
先從Executor和SchedulerBackend說起。Executor是真正執行任務的進程，本身擁有若干cpu和內存，可以執行以線程爲單位的計算任務，它是資源管理系統能夠給予的最小單位。SchedulerBackend是spark提供的接口，定義了許多與Executor事件相關的處理，包括：新的executor註冊進來的時候記錄executor的信息，增加全局的資源量(核數)，進行一次makeOffer；executor更新狀態，若任務完成的話，回收core，進行一次makeOffer；其他停止executor、remove executor等事件。下面由makeOffer展開。
makeOffer的目的是在有資源更新的情況下，通過調用scheduler的resourceOffers方法來觸發它對現有的任務進行一次分配，最終launch新的tasks。這裏的全局scheduler就是TaskScheduler，實現是TaskSchedulerImpl，它可以對接各種SchedulerBackend的實現，包括standalone的，yarn的，mesos的。SchedulerBackend在做makeOffer的時候，會把現有的executor資源以WorkerOfffer列表的方式傳給scheduler，即以worker爲單位，將worker信息及其內的資源交給scheduler。scheduler拿到這一些集羣的資源後，去遍歷已提交的tasks並根據locality決定如何launch tasks。
TaskScheduler裏，resourceOffers方法會將已經提交的tasks進行一次優先級排序，這個排序算法目前是兩種：FIFO或FAIR。得到這一份待運行的tasks後，接下里就是要把schedulerBackend交過來的worker資源信息合理分配給這些tasks。分配前，爲了避免每次都是前幾個worker被分到tasks，所以先對WorkerOffer列表進行一次隨機洗牌。接下來就是遍歷tasks，看workers的資源“夠不夠”，“符不符合”task，ok的話task就被正式launch起來。注意，這裏資源"夠不夠"是很好判斷的，在TaskScheduler裏設置了每個task啓動需要的cpu個數，默認是1，所以只需要做核數的大小判斷和減1操作就可以遍歷分配下去。而"符不符合"這件事情，取決於每個tasks的locality設置。
task的locality有五種，按優先級高低排：PROCESS_LOCAL，NODE_LOCAL，NO_PREF，RACK_LOCAL，ANY。也就是最好在同個進程裏，次好是同個node(即機器)上，再次是同機架，或任意都行。task有自己的locality，如果本次資源裏沒有想要的locality資源，怎麼辦呢？spark有一個spark.locality.wait參數，默認是3000ms。對於process，node，rack，默認都使用這個時間作爲locality資源的等待時間。所以一旦task需要locality，就可能會觸發delay scheduling。
到這裏，對於任務的分配，資源的使用大致有個瞭解。實際上，TaskScheduler的resourceOffer裏還觸發了TaskSetManager的resourceOffer方法，TaskSetManager的resourceOffer是會檢查task的locality並最終調用DAGScheduler去launch這個task。這些類的名字以及他們彼此的調用關係，看起來是比較亂的。我簡單梳理下。
這件事情要從Spark的DAG切割說起。Spark RDD通過其transaction和action操作，串起來形成了一個DAG。action的調用，觸發了DAG的提交和整個job的執行。觸發之後，由DAGScheduler這個全局唯一的面向stage的DAG調度器來切分DAG，根據是否shuffle來切成多個小DAG，即stage。凡是RDD之間是窄依賴的，都歸到一個stage裏，這裏面的每個操作都對應成MapTask，並行度就是各自RDD的partition數目。凡是遇到寬依賴的操作，那麼就把這一次操作切爲一個stage，這裏面的操作對應成ResultTask，結果RDD的partition數就是並行度。MapTask和ResultTask分別可以簡單理解爲傳統MR的Map和Reduce，切分他們的依據本質上就是shuffle。所以shuffle之前，大量的map是可以同partition內操作的。每個stage對應的是多個MapTask或多個ResultTask，這一個stage內的task集合成一個TaskSet類，由TaskSetManager來管理這些task的運行狀態，locality處理(比如需要delay scheduling)。這個TaskSetManager是Spark層面上的，如何管理自己的tasks，即任務線程，這一層與底下資源管理是剝離的。我們上面提到的TaskSetManager的resourceOffer方法，是task與底下資源的交互，這個資源交互的協調人是TaskScheduler，也是全局的，TaskScheduler對接的是不同的SchedulerBackend的實現(比如mesos，yarn，standalone)，如此來對接不同的資源管理系統。同時，對資源管理系統來說，他們要負責的是進程，是worker上起幾個進程，每個進程分配多少資源。所以這兩層很清楚，spark本身計算框架內管理線程級別的task，每個stage都有一個TaskSet，本身是個小DAG，可以丟到全局可用的資源池裏跑；spark下半身的雙層資源管理部分掌控的是進程級別的executor，不關心task怎麼擺放，也不關心task運行狀態，這是TaskSetManager管理的事情，兩者的協調者就是TaskScheduler及其內的SchedulerBackend實現。
SchedulerBackend的實現，除去local模式的不說，分爲細粒度和粗粒度兩種。細粒度只有Mesos(mesos有粗細兩種粒度的使用方式)實現了，粗粒度的實現者有yarn，mesos，standalone。拿standalone模式來說粗粒度，每臺物理機器是一個worker，worker一共可以使用多少cpu和內存，啓動時候可以指定每個worker起幾個executor，即進程，每個executor的cpu和內存是多少。在我看來，粗粒度與細粒度的主要區別，就是粗粒度是進程long-running的，計算線程可以調到executor上跑，但executor的cpu和內存更容易浪費。細粒度的話，可以存在複用，可以實現搶佔等等更加苛刻但促進資源利用率的事情。這倆概念還是AMPLab論文裏最先提出來並在Mesos裏實現的。AMPLab在資源使用粒度甚至任務分配最優的這塊領域有不少論文，包括Mesos的DRF算法、Sparrow調度器等。所以standalone模式下，根據RDD的partition數，以及每個task需要的cpu數，可以很容易計算每臺物理機器的負載量、資源的消耗情況、甚至知道TaskSet要分幾批才能跑完一個stage。
全文完 :)
