Spark测量系统 MetricsSystem

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我是靠谱客的博主尊敬绿草，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Spark测量系统 MetricsSystem，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Spark测量系统，由指定的instance创建，由source、sink组成，周期性地从source获取指标然后发送到sink，其中instance、source、sink的概念如下：

Instance：指定了谁在使用测量系统，在spark中有一些列如master、worker、executor、client driver这些角色，这些角色创建测量系统用于监控spark状态，目前在spark中已经实现的角色包括master、worker、executor、driver、applications

Source：指定了从哪里收集测量数据。在Spark测量系统中有两种来源：

(1) Spark内部指标，比如MasterSource、WorkerSource等，这些源将会收集Spark组件的内部状态

(2) 普通指标，比例JvmSource，通过配置文件进行配置

Sink：指定了往哪里输出测量数据

private[spark] class MetricsSystem private (
    val instance: String,
    conf: SparkConf,
    securityMgr: SecurityManager)
  extends Logging {

  private[this] val confFile = conf.get("spark.metrics.conf", null)
  private[this] val metricsConfig = new MetricsConfig(Option(confFile))

  private val sinks = new mutable.ArrayBuffer[Sink]
  private val sources = new mutable.ArrayBuffer[Source]
  private val registry = new MetricRegistry()

MetricsSystem的启动过程包括以下步骤：

1）注册Sources；

2）注册Sinks；

3）给Sinks增加Jetty的ServletContextHandler。

注册Sources

registerSources方法用于注册Sources，告诉测量系统从哪里收集测量数据，注册Sources的过程分为以下步骤：

1）从metricsConfig获取Driver的Properties。

2）用正则匹配Driver的Properties中以source.开头的属性。然后将属性中的Source反射得到的实例加入ArrayBuffer[Source]

3）将每个souce的metricsRegistry注册到ConcurrentMap metrics。

private def registerSources() {
  val instConfig = metricsConfig.getInstance(instance)
  val sourceConfigs = metricsConfig.subProperties(instConfig, MetricsSystem.SOURCE_REGEX)

  // Register all the sources related to instance
  sourceConfigs.foreach { kv =>
    val classPath = kv._2.getProperty("class")
    try {
      val source = Class.forName(classPath).newInstance()
      registerSource(source.asInstanceOf[Source])
    } catch {
      case e: Exception => logError("Source class " + classPath + " cannot be instantiated", e)
    }
  }
}

注册Sinks

registerSinks方法用于注册Sinks，即告诉测量系统MetricsSystem往哪里输出测量数据，注册Sinks的步骤如下：

1）从Driver的Properties中用正则匹配以sink.开头的属性。

2）将子属性class对应的类metricsServlet反射得到MetricsServlet实例。如果属性的key是servlet，将其设置为metricsServlet；如果是Sink，则加入到ArrayBuffer[Sink]中。

private def registerSinks() {
  val instConfig = metricsConfig.getInstance(instance)
  val sinkConfigs = metricsConfig.subProperties(instConfig, MetricsSystem.SINK_REGEX)

  sinkConfigs.foreach { kv =>
    val classPath = kv._2.getProperty("class")
    if (null != classPath) {
      try {
        val sink = Class.forName(classPath)
          .getConstructor(classOf[Properties], classOf[MetricRegistry], classOf[SecurityManager])
          .newInstance(kv._2, registry, securityMgr)
        if (kv._1 == "servlet") {
          metricsServlet = Some(sink.asInstanceOf[MetricsServlet])
        } else {
          sinks += sink.asInstanceOf[Sink]
        }
      } catch {
        case e: Exception => {
          logError("Sink class " + classPath + " cannot be instantialized")
          throw e
        }
      }
    }
  }
}

给Sinks增加Jetty的ServletContextHandler

为了能够在SparkUI访问到测量数据，所以需要给Sinks增加Jetty的ServletContextHandler，主要用MetricsSystem得getServletHandlers方法实现。

/**
 * Get any UI handlers used by this metrics system; can only be called after start().
 */
def getServletHandlers: Array[ServletContextHandler] = {
  require(running, "Can only call getServletHandlers on a running MetricsSystem")
  metricsServlet.map(_.getHandlers).getOrElse(Array())
}

参考文章链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9ca9623b0102weqi.html