Spark 中任务集 TaskSet 详解

在 Apache Spark 中，TaskSet 是任务调度系统的核心对象之一。它代表一组可以并行执行的任务，并通过 TaskScheduler 负责将这些任务分配到不同的执行器（Executor）上执行。每个 TaskSet 通常对应于一个 Stage 的所有任务。

为了全面了解 TaskSet 对象及其工作原理，我们需要从 Spark 的底层架构、任务调度流程以及源代码的角度进行深入探讨。本文将详细解析 TaskSet 对象的构造、调度机制、与其他组件的交互关系，并解释其在 Spark 任务执行中的关键作用。

1. `TaskSet` 的核心概念

TaskSet 是 Spark 调度系统中的一个基本单位，它封装了一组可以并行执行的任务（Task），并由 TaskScheduler 调度执行。这些任务一般对应于某个 Stage 的所有分区数据的计算。

每当 Spark 将一个 Stage 提交执行时，会为该 Stage 生成一个 TaskSet 对象。TaskSet 里的每个 Task 对应于一个分区的计算。因此，如果某个 RDD 有 100 个分区，那么对应的 TaskSet 将包含 100 个 Task，每个 Task 负责处理一个分区的数据。

2. `TaskSet` 的类定义

在 Spark 源代码中，TaskSet 类主要定义在 TaskSet.scala 文件中。其主要作用是将一组任务（Task）封装成一个集合，并向调度器提供这些任务以进行调度。以下是 TaskSet 类的简化结构：

Scala 复制代码

// TaskSet.scala
private[spark] class TaskSet(
    val tasks: Array[Task[_]],
    val stageId: Int,
    val stageAttemptId: Int,
    val priority: Int,
    val properties: Properties)

`TaskSet` 的构造函数参数：

tasks: 任务数组，包含 Task 对象，每个 Task 对应于一个分区的计算。
stageId: 当前任务集所对应的 Stage 的 ID。
stageAttemptId: 当前 Stage 的尝试次数（用于处理失败重试）。
priority: 任务的优先级，优先级较高的任务将优先调度执行。
properties: 任务集的配置信息。

3. `TaskSetManager`：任务集的管理器

TaskSet 并不是直接调度的，而是通过 TaskSetManager 进行管理和调度。TaskSetManager 是 TaskSet 的管理类，负责对 TaskSet 中的任务进行调度、重试、监控和容错处理。

每次当 TaskSet 提交给 TaskScheduler 时，都会创建一个对应的 TaskSetManager 实例。TaskSetManager 负责在执行期间跟踪 Task 的状态、处理任务失败并执行重试逻辑。每个 TaskSet 可能会经历多次尝试，因此 TaskSetManager 也用于处理任务重试（stage attempt）的相关逻辑。

Scala 复制代码

// TaskSetManager.scala
private[scheduler] class TaskSetManager(
    sched: TaskSchedulerImpl,
    val taskSet: TaskSet,
    val maxTaskFailures: Int) extends Schedulable {
  
  // 当前 TaskSet 的任务状态
  private[scheduler] val taskInfos = Array.fill[TaskInfo](numTasks)(null)

  def resourceOffer(execId: String, host: String, maxLocality: TaskLocality): Option[TaskDescription] = {
    // 寻找一个适合执行的任务
    val task = findTaskToRun(execId, host, maxLocality)
    if (task.isDefined) {
      Some(new TaskDescription(execId, task.get))
    } else {
      None
    }
  }
}

`TaskSetManager` 的主要职责：

任务调度 ：当集群中的某个节点可用时，TaskSetManager 负责为该节点选择合适的任务，并将任务交给执行器执行。
任务状态管理 ：TaskSetManager 会跟踪每个任务的状态，包括运行状态、完成状态、失败次数等。
本地性调度 ：TaskSetManager 实现了任务的本地性调度（data locality），尽可能将任务调度到数据所在的节点上执行，以提高性能。
任务重试 ：如果某个任务执行失败，TaskSetManager 会负责对该任务进行重试，直到超过最大失败次数为止。

4. `TaskScheduler` 和 `TaskSet` 的交互

TaskSet 是通过 TaskScheduler 调度的。在 Spark 的调度架构中，TaskScheduler 负责接收来自 DAGScheduler 的 TaskSet，并将其调度到集群中的执行器上执行。TaskScheduler 会根据集群资源的状态，选择合适的任务进行调度。

TaskScheduler 的主要职责是：

提交任务集 ：当 DAGScheduler 将 Stage 分解为 TaskSet 后，会将该 TaskSet 提交给 TaskScheduler。
调度任务 ：TaskScheduler 会调用 TaskSetManager 的方法，根据集群资源的可用情况调度任务到执行器。
监控任务执行 ：TaskScheduler 负责监控每个任务的执行情况，并处理失败的任务。

Scala 复制代码

// TaskSchedulerImpl.scala
class TaskSchedulerImpl(
    sc: SparkContext,
    ...) extends TaskScheduler {

  override def submitTasks(taskSet: TaskSet): Unit = {
    val manager = new TaskSetManager(this, taskSet, maxTaskFailures)
    taskSetsByStageIdAndAttempt(taskSet.stageId)(taskSet.stageAttemptId) = manager
    backend.reviveOffers()
  }

  def resourceOffer(execId: String, host: String, maxLocality: TaskLocality): Option[TaskDescription] = {
    taskSetsByStageIdAndAttempt.foreach { case (_, managers) =>
      managers.foreach { manager =>
        val taskOption = manager.resourceOffer(execId, host, maxLocality)
        if (taskOption.isDefined) {
          return taskOption
        }
      }
    }
    None
  }
}

任务提交流程：

DAGScheduler 生成 TaskSet，并通过 submitTasks 提交给 TaskSchedulerImpl。
TaskSchedulerImpl 创建对应的 TaskSetManager，并启动任务调度过程。
每当集群资源（执行器）可用时，TaskSchedulerImpl 会调用 TaskSetManager 的 resourceOffer 方法，将任务分配到可用的执行器上。

5. 本地性调度 (Task Locality)

Spark 在调度任务时，会尽量遵循数据本地性（Data Locality）原则。所谓数据本地性，就是将任务调度到存储其输入数据的节点上执行，以减少数据传输的开销。

TaskSetManager 的 resourceOffer 方法会根据任务的本地性需求，选择合适的任务调度到相应的执行器上。Spark 定义了几种不同的任务本地性级别（TaskLocality）：

PROCESS_LOCAL：任务可以在同一进程中运行，最佳本地性。
NODE_LOCAL：任务可以在同一节点上运行，但可能需要在本地磁盘之间传输数据。
RACK_LOCAL：任务可以在同一机架中的节点上运行。
ANY：任务可以在集群中的任何节点上运行，这是最低的本地性级别。

当 TaskScheduler 接收到资源调度请求时，它会根据这些本地性级别尝试分配任务。如果没有合适的任务，系统会在经过一段时间后放宽本地性要求，允许任务在其他节点上执行。

Scala 复制代码

// TaskLocality.scala
object TaskLocality extends Enumeration {
  val PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY = Value
}

在 TaskSetManager 的 resourceOffer 中，会根据可用的执行器位置和任务的本地性要求，决定是否分配该任务到该执行器上。

6. 任务失败与重试机制

任务失败在分布式系统中是常见的情况。Spark 通过 TaskSetManager 实现了任务的重试机制。当某个任务执行失败时，TaskSetManager 会负责对该任务进行重试，直到任务成功或超过最大失败次数为止。

最大失败次数 ：每个 TaskSet 都有一个最大失败次数（maxTaskFailures），默认为 4 次。如果某个任务失败次数超过这个阈值，则整个 Stage 失败。
失败重试 ：如果任务失败，TaskSetManager 会选择其他节点进行重试。失败可能是由于节点故障、内存不足等原因。

Scala 复制代码

// TaskSetManager.scala
private[scheduler] class TaskSetManager(
    sched: TaskSchedulerImpl,
    val taskSet: TaskSet,
    val maxTaskFailures: Int) {

  def handleFailedTask(tid: Long, state: TaskState, reason: TaskFailedReason): Unit = {
    taskInfos(tid).failedAttempts += 1
    if (taskInfos(tid).failedAttempts >= maxTaskFailures) {
      abort(s"Task $tid failed ${taskInfos(tid).failedAttempts} times")
    } else {
      // 重试任务
      addPendingTask(tid)
    }
  }
}

在重试时，TaskSetManager 会尝试将任务分配到不同的节点，以避免再次失败。

7. `TaskSet` 的执行流程总结

整个 TaskSet 的执行流程可以总结如下：

用户提交的 Action 操作触发 Spark 的 DAGScheduler，并将计算分解为多个 Stage。
每个 Stage 会生成一个 TaskSet 对象，包含所有任务（分区）并提交给 TaskScheduler。
TaskScheduler 创建 TaskSetManager 并负责调度 TaskSet 中的任务。
TaskSetManager 根据可用的资源和数据本地性，将任务分配给合适的执行器。
执行器执行任务并返回结果。如果任务失败，TaskSetManager 会处理重试逻辑。
当所有任务成功执行后，TaskSet 执行完成，Stage 也标记为完成。

8. 结论

TaskSet 是 Apache Spark 中任务调度的重要组成部分，代表了可以并行执行的一组任务。TaskSetManager 负责管理这些任务的执行、调度和重试机制。TaskSet 与 TaskScheduler 紧密协作，通过数据本地性优化、任务失败重试等机制确保高效的任务调度和执行。

从底层原理和源代码的角度来看，TaskSet 是 Spark 提高并行计算效率、容错性和任务调度性能的重要机制之一。

Spark 中 任务集 TaskSet 详解

1. TaskSet 的核心概念

2. TaskSet 的类定义

TaskSet 的构造函数参数：

3. TaskSetManager：任务集的管理器

TaskSetManager 的主要职责：

4. TaskScheduler 和 TaskSet 的交互

任务提交流程：

5. 本地性调度 (Task Locality)

6. 任务失败与重试机制

7. TaskSet 的执行流程总结

8. 结论

Spark 中任务集 TaskSet 详解

1. `TaskSet` 的核心概念

2. `TaskSet` 的类定义

`TaskSet` 的构造函数参数：

3. `TaskSetManager`：任务集的管理器

`TaskSetManager` 的主要职责：

4. `TaskScheduler` 和 `TaskSet` 的交互

7. `TaskSet` 的执行流程总结