简介

MetricSystem通过一个特定的Instance创建，由sources和sinks组成，并周期性地将source中的指标数据推送到目标sink中去。MetricSystem使用codahale提供的第三方测量仓库Metrics。MetricSystem中有三个主要概念：

• Instance：指定了谁在使用测量系统。目前在Spark中，已经实现的Instance有：master、worker、applications、driver、executor和shuffleService。
• Source：指定了从哪里收集测量数据。在指标系统中，有两种类型的souce:
  • Spark internal source，如MasterSource和WorkerSource等，将会收集spark组件的内部状态。
  • Common source，如JvmSource，将会收集低层状态，它们是通过configuration进行配置并利用反射进行加载。
• Sink：指定了往哪里发送测量数据。多个sinks可以共存，并且指标可以被同时发送给它们。Spark目前提供的Sink有ConsoleSink、CsvSink、JmxSink、MetricsServlet、GraphiteSink等。Spark中使用MetricsServlet作为默认的Sink。

指标的配置格式如下：

[instance].[sink|source].[name].[options] = xxxx

• [instance]：可以是master、worker、executor、driver或者applications，这意味着只有对应的instance会有这个属性。通配符*则意味着所有的instance将会有这个属性。
• [sink|source]：表明这个属性是属于source还是sink，这个部分的选项只能是source或sink。
• [name]：表明sink或source的名称。
• [options]：表示这个source或sink的特定属性。

下面以driver实例为例来介绍下MetricsSystem的创建与启动。

MetricsSystem的创建与启动

driver实例的MetricsSystem创建启动代码位于SparkContext类中。可以看到，创建好MetricsSystem后，则将所有的ServletContextHandler添加到Spark UI中，然后调用其start()方法启动，最后注册其他几个source对象。

// 创建SparkEnv，在SparkEnv创建过程中创建MetricsSystem
_env = createSparkEnv(_conf, isLocal, listenerBus)
SparkEnv.set(_env)

// Driver的metrics system需要将app ID设置到spark.app.id属性值中，
// 因此它应该在我们从task scheduler中得到app ID（在SchedulerBackend构造函数中创建）并且设置spark.app.id属性后再启动
// 启动MetricsSystem
_env.metricsSystem.start()
// 在metrics system启动后，将driver metrics servlet handler添加到web ui中
_env.metricsSystem.getServletHandlers.foreach(handler => ui.foreach(_.attachHandler(handler)))

// 等待taskScheduler的backend就绪
_taskScheduler.postStartHook()
_env.metricsSystem.registerSource(_dagScheduler.metricsSource)
_env.metricsSystem.registerSource(new BlockManagerSource(_env.blockManager))
_executorAllocationManager.foreach { e =>
  _env.metricsSystem.registerSource(e.executorAllocationManagerSource)
}

DAGSchedulerSource测量的信息是dagScheduler.failedStages、dagScheduler.runningStages、dagScheduler.waitingStages、dagScheduler.numTotalJobs、dagScheduler.activeJobs。

BlockManagerSource测量的信息是memory.maxMem_MB、memory.maxOnHeapMem_MB、memory.maxOffHeapMem_MB、memory.remainingMem_MB、memory.remainingOnHeapMem_MB、memory.remainingOffHeapMem_MB、memory.memUsed_MB、memory.onHeapMemUsed_MB、memory.offHeapMemUsed_MB、disk.diskSpaceUsed_MB。

MetricsSystem类部分代码如下：

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

  // 存储指标配置信息
  private[this] val metricsConfig = new MetricsConfig(conf)
  // 存储sinks和sources
  private val sinks = new mutable.ArrayBuffer[Sink]
  private val sources = new mutable.ArrayBuffer[Source]
  private val registry = new MetricRegistry()
  // 没有定义为volatile，也即没有考虑多线程场景
  private var running: Boolean = false

  // 将MetricsServlet看成一个特殊的sink，因为它会暴露给web ui的添加handlers操作
  private var metricsServlet: Option[MetricsServlet] = None

  // 得到该metrics system使用到的所有UI handlers；只能在start()方法调用后才能被调用
  def getServletHandlers: Array[ServletContextHandler] = {
    require(running, "Can only call getServletHandlers on a running MetricsSystem")
    metricsServlet.map(_.getHandlers(conf)).getOrElse(Array())
  }
  // 加载配置信息
  metricsConfig.initialize()
  // 启动该metrics system
  def start() {
    // 强制不能调用多次，而且不是多线程安全的，也即可能防止单线程中反复调用start方法场景
    require(!running, "Attempting to start a MetricsSystem that is already running")
    // 假如running=true执行后被hang住了，后面语句没有执行？也即未考虑多线程场景
    running = true
    StaticSources.allSources.foreach(registerSource)
    registerSources()
    registerSinks()
    sinks.foreach(_.start)
  }

  ...
}

总结来说，MetricsSystem的启动过程包括以下步骤：

• 加载配置文件；
• 注册Sources；
• 注册并启动Sinks；
• 给Sinks增加Jetty的ServletContextHandler。

MetricsSystem启动完毕后，会遍历与Sinks有关的ServletContextHandler，并调用attachHandler将它们绑定到Spark UI上。

加载配置文件

创建MetricsSystem时，在其构造函数中调用metricsConfig.initialize()来加载配置信息，具体实现如下：

/**
   * 基于优先级从多个位置加载配置信息
   * 如果同一个配置在这个方法中被再次赋值，则旧配置值会被覆盖
   */
  def initialize() {
    // 设置默认配置值以防止没有配置文件存在
    setDefaultProperties(properties)
	// 从配置文件中加载配置，可通过"spark.metrics.conf"指定，默认值为metrics.properties
    loadPropertiesFromFile(conf.getOption("spark.metrics.conf"))

	// 加载SparkConf中以"spark.metrics.conf."为前缀的配置值
    val prefix = "spark.metrics.conf."
    conf.getAll.foreach {
      case (k, v) if k.startsWith(prefix) =>
        properties.setProperty(k.substring(prefix.length()), v)
      case _ =>
    }

	// 得到每个instance配置的子配置值。配置以"."分隔，第一个"."前的为instance作为key，
	// 并将余下的配置kv值统一作为这个instance的key的value值。
	// 比如输入属性值为("*.sink.servlet.class"->"class1", "*.sink.servlet.path"->"path1"), 
	// 那么返回Map("*" -> Properties("sink.servlet.class" -> "class1", "sink.servlet.path" -> "path1"))
    perInstanceSubProperties = subProperties(properties, INSTANCE_REGEX)
	// 如果instance包含通配符"*"配置，则将该配置设置给所有具体的instance。
    if (perInstanceSubProperties.contains(DEFAULT_PREFIX)) {
      val defaultSubProperties = perInstanceSubProperties(DEFAULT_PREFIX).asScala
      for ((instance, prop) <- perInstanceSubProperties if (instance != DEFAULT_PREFIX);
           (k, v) <- defaultSubProperties if (prop.get(k) == null)) {
        prop.put(k, v)
      }
    }
  }

注册Sources

注册Sources在start()中被调用，包括两个步骤：

• 注册固定sources，包括CodegenMetrics和HiveCatalogMetrics；

• 注册配置的该instance对应的所有sources

    // 注册固定sources，allSources = Seq(CodegenMetrics, HiveCatalogMetrics)
    StaticSources.allSources.foreach(registerSource)
    // 注册该instance对应的sources
    registerSources()
  
    private def registerSources() {
      // 得到某instance对应的配置信息
      val instConfig = metricsConfig.getInstance(instance)
      // 得到source的配置信息
      val sourceConfigs = metricsConfig.subProperties(instConfig, MetricsSystem.SOURCE_REGEX)
    
      // 注册该instance相关的所有source
      sourceConfigs.foreach { kv =>
        val classPath = kv._2.getProperty("class")
        try {
          val source = Utils.classForName(classPath).newInstance()
          registerSource(source.asInstanceOf[Source])
        } catch {
          case e: Exception => logError("Source class " + classPath + " cannot be instantiated", e)
        }
      }
    }
  

注册并启动Sinks

注册并启动Sinks在start()中被调用：

registerSinks()
// 调用每个具体Sink的start方法进行启动，start方法在子类中被实现
sinks.foreach(_.start)

注册Sinks主要包括两个步骤：

• 得到该instance对应的所有sinks的配置。

• 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() {
      // 得到该instance对应的所有sinks的配置
      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 = Utils.classForName(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 instantiated")
              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，这里主要用到MetricSystem的getServletHandlers方法实现。生成的ServletContextHandler通过SparkUI的attachHandler方法，被绑定到SparkUI。

// 在metrics system启动后，将driver metrics servlet handler添加到web ui中
_env.metricsSystem.getServletHandlers.foreach(handler => ui.foreach(_.attachHandler(handler)))

def getServletHandlers: Array[ServletContextHandler] = {
  require(running, "Can only call getServletHandlers on a running MetricsSystem")
  metricsServlet.map(_.getHandlers(conf)).getOrElse(Array())
}

我们可以使用以下这些地址访问测量数据（具体截图待补充）：

• http://localhost:4040/metrics/applications/json
• http://localhost:4040/metrics/json
• http://localhost:4040/metrics/master/json

Sources向Sinks发送数据

Spark使用第三方库codahale中的MetricRegistry来连接Source和Sink。

Source中通过MetricRegistry实现指标收集

Source接口的定义如下，可以看到每个Source中都包含MetricRegistry成员。

import com.codahale.metrics.MetricRegistry

private[spark] trait Source {
  def sourceName: String
  def metricRegistry: MetricRegistry
}

MetricRegistry类继承com.codahale.metrics.MetricSet中的getMetrics()方法来实现数据收集工作。

public class MetricRegistry implements MetricSet {}

以DAGSchedulerSource为例，向MetricRegistry中注册要收集的指标及指标收集类型与方法。

private[scheduler] class DAGSchedulerSource(val dagScheduler: DAGScheduler)
    extends Source {
  override val metricRegistry = new MetricRegistry()
  override val sourceName = "DAGScheduler"

  metricRegistry.register(MetricRegistry.name("stage", "failedStages"), new Gauge[Int] {
    override def getValue: Int = dagScheduler.failedStages.size
  })

  ...
}

将Source中的MetricRegistry注册到MetricSystem中

向MetricSystem中注册Source时，将其MetricRegistry注册到MetricSystem的metricRegistry中。

def registerSource(source: Source) {
  sources += source
  try {
    val regName = buildRegistryName(source)
    registry.register(regName, source.metricRegistry)
  } catch {
    case e: IllegalArgumentException => logInfo("Metrics already registered", e)
  }
}

将MetricSystem中的metricRegistry注册到Sinks中

在注册每个Sink时都会将MetricSystem中的metricRegistry传递进去：

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 = Utils.classForName(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 instantiated")
          throw e
      }
    }
  }
}

Sink通过注册进来的MetricRegistry获取Source的数据

以MetricsServlet这个Sink为例，其在收到请求后将registry的内容转换为字符串发送出去。

private[spark] class MetricsServlet(
    val property: Properties,
    val registry: MetricRegistry,
    securityMgr: SecurityManager)
  extends Sink {

  def getHandlers(conf: SparkConf): Array[ServletContextHandler] = {
    Array[ServletContextHandler](
      createServletHandler(servletPath,
        new ServletParams(request => getMetricsSnapshot(request), "text/json"), securityMgr, conf)
    )
  }

  def getMetricsSnapshot(request: HttpServletRequest): String = {
    mapper.writeValueAsString(registry)
  }
}

最后

以上就是难过小蚂蚁为你收集整理的MetricSystem指标系统简介MetricsSystem的创建与启动给Sinks增加Jetty的ServletContextHandlerSources向Sinks发送数据的全部内容，希望文章能够帮你解决MetricSystem指标系统简介MetricsSystem的创建与启动给Sinks增加Jetty的ServletContextHandlerSources向Sinks发送数据所遇到的程序开发问题。

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