如何進行DAGScheduler源碼解讀

# 如何進行DAGScheduler源碼解讀

## 一、前言

DAGScheduler是Apache Spark核心調度層的關鍵組件，負責將邏輯執行計劃（RDD依賴關系）轉換為物理執行計劃（Stage劃分與任務調度）。本文將從源碼層面深入解析DAGScheduler的工作原理，幫助開發者理解Spark作業調度的核心機制。

## 二、環境準備

### 1. 源碼獲取
```bash
git clone https://github.com/apache/spark.git
cd spark/core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler

2. 關鍵文件

• DAGScheduler.scala（主類）
• Stage.scala（Stage定義）
• TaskScheduler.scala（任務調度接口）

三、核心架構解析

1. 類結構概覽

private[spark] class DAGScheduler(
    private[scheduler] val sc: SparkContext,
    private[scheduler] val taskScheduler: TaskScheduler,
    ...
) extends Logging {
    // 關鍵成員變量
    private[scheduler] val nextStageId = new AtomicInteger(0)
    private[scheduler] val nextJobId = new AtomicInteger(0)
    private[scheduler] val eventProcessLoop = new DAGSchedulerEventProcessLoop(this)
    ...
}

2. 核心組件交互

Driver Program
    ↓
DAGScheduler (Stage劃分)
    ↓
TaskScheduler (集群任務調度)
    ↓
SchedulerBackend (資源協商)
    ↓
Executor (任務執行)

四、Stage劃分機制

1. RDD到Stage的轉換流程

// 核心調用鏈
dagScheduler.runJob()
→ submitJob()
→ handleJobSubmitted()
→ createResultStage()
→ getOrCreateParentStages()

2. Shuffle依賴識別

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類型劃分

五、任務調度流程

1. 事件處理模型

// 事件循環處理核心
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 ... // 其他事件處理
        }
    }
}

2. 任務提交過程

// 任務生成關鍵代碼
private[scheduler] def submitMissingTasks(
    stage: Stage,
    jobId: Int): Unit = {
    // 1. 確定需要計算的分區
    val partitionsToCompute = stage.findMissingPartitions()
    
    // 2. 創建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. 提交任務
    taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(...))
}

六、容錯機制實現

1. Stage重試策略

// 最大重試次數配置
spark.stage.maxConsecutiveAttempts = 4

2. 失敗處理流程

1. Executor上報Task失敗事件
2. DAGScheduler標記對應Stage失敗
3. 檢查剩余重試次數
4. 重新提交Stage（包括所有父Stage）

七、關鍵優化點分析

1. 數據本地性優化

// 本地性優先級排序
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. 動態資源分配

// 資源調整事件處理
case ExecutorAdded(execId, host) =>
    handleExecutorAdded(execId, host)
case ExecutorLost(execId) =>
    handleExecutorLost(execId)

八、調試技巧

1. 日志分析

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

2. 關鍵指標監控

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

九、典型問題排查

1. Stage重復計算

可能原因： - 持久化策略不當 - Shuffle依賴配置錯誤

2. 數據傾斜表現

診斷方法： - 分析Stage任務執行時間分布 - 檢查Shuffle Read/Write指標

十、總結

通過對DAGScheduler源碼的系統解讀，我們可以深入理解： 1. RDD物理執行計劃的生成邏輯 2. Spark作業的調度生命周期 3. 分布式計算中的容錯處理機制 4. 性能優化的核心切入點

建議讀者結合Spark UI和實際調試經驗，逐步構建完整的調度系統認知模型。

附錄：相關配置參數

”`

注：本文基于Spark 3.3.x版本源碼分析，實際閱讀時請對應具體版本。建議通過IDE的代碼導航功能輔助閱讀，重點關注類繼承關系和關鍵方法調用鏈。