Hadoop1.2.1源码解析系列：JT与TT之间的心跳通信机制——JT篇

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上一篇浅析了 Hadoop 心跳机制的 TT（TaskTracker）方面（http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103216.htm），这一篇浅析下 JT（JobTracker）方面。

我们知道心跳是 TT 通过 RPC 请求调用 JT 的 heartbeat() 方法的，TT 在调用 JT 的 heartbeat 回收集自身的状态信息封装到 TaskTrackerStatus 对象中，传递给 JT。下面看看 JT 如何处理来自 TT 的心跳。

Hadoop1.2.1 源码解析系列:JT 与 TT 之间的心跳通信机制——TT 篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103216.htm

Hadoop1.2.1 源码解析系列：JT 与 TT 之间的心跳通信机制——JT 篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103217.htm

Hadoop1.2.1 源码解析系列：JT 与 TT 之间的心跳通信机制——命令篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103218.htm

1.JobTracker.heartbeat()：

// Make sure heartbeat is from a tasktracker allowed by the jobtracker.
if (!acceptTaskTracker(status)) {
throw new DisallowedTaskTrackerException(status);
}

第一步是检查发送心跳请求的 TT 是否属于可允许的 TT，这个是根据一个 HostsFileReader 对象进行判断的，该对象是在实例化 JT 的时候创建的，这个类保存了两个队列，分别是 includes 和 excludes 队列，includes 表示可以访问的 host 列表，excludes 表示不可访问的 host 列表，这两个列表的内容根据两个 mapred.hosts 和 mapred.hosts.exclude（mapred-site,xml 中，默认是 null）这两个参数指定的文件名读取的。具体可参考 JT 源码 1956 行。

2.JobTracker.heartbeat()：

String trackerName = status.getTrackerName();
long now = clock.getTime();
if (restarted) {
faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost());
} else {
faultyTrackers.checkTrackerFaultTimeout(status.getHost(), now);
}

第一步是检查发送心跳请求的 TT 是否属于可允许的 TT，这个是根据一个 HostsFileReader 对象进行判断的，该对象是在实例化 JT 的时候创建的，这个类保存了两个队列，分别是 includes 和 excludes 队列，includes 表示可以访问的 host 列表，excludes 表示不可访问的 host 列表，这两个列表的内容根据两个 mapred.hosts 和 mapred.hosts.exclude（mapred-site,xml 中，默认是 null）这两个参数指定的文件名读取的。具体可参考 JT 源码 1956 行。

2.JobTracker.heartbeat()：

String trackerName = status.getTrackerName();
long now = clock.getTime();
if (restarted) {
faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost());
} else {
faultyTrackers.checkTrackerFaultTimeout(status.getHost(), now);
}

这一步是检查 TT 是否重启，是重启的话标识该 TT 的状态为健康的，否则检查 TT 的健康状态。faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost()) 内部将该 TT 所在的 Host 上所有的 TT（从这里可以看出 hadoop 考虑到一个 Host 上可能存在多个 TT 的可能）从黑名单，灰名单和可能存在错误的列表上删除，也就是从 potentiallyFaultyTrackers 队列中移除该 Host，通过更新 JT 的 numGraylistedTrackers/numBlacklistedTrackers 数量以及 JT 的 totalMapTaskCapacity 和 totalReduceTaskCapacity 数量。至于如何检查 TT 健康状态，具体是根据 JT 上记录的关于 TT 执行任务失败的次数来判断的（具体不是太理解）。

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Ubuntu 13.04 上搭建 Hadoop 环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86106.htm

Ubuntu 12.10 +Hadoop 1.2.1 版本集群配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90600.htm

Ubuntu 上搭建 Hadoop 环境（单机模式 + 伪分布模式）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/77681.htm

Ubuntu 下 Hadoop 环境的配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/74539.htm

单机版搭建 Hadoop 环境图文教程详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/53927.htm

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3.JobTracker.heartbeat()：

HeartbeatResponse prevHeartbeatResponse =
trackerToHeartbeatResponseMap.get(trackerName);
boolean addRestartInfo = false;

if (initialContact != true) {
// If this isn’t the ‘initial contact’ from the tasktracker,
// there is something seriously wrong if the JobTracker has
// no record of the ‘previous heartbeat’; if so, ask the
// tasktracker to re-initialize itself.
if (prevHeartbeatResponse == null) {
// This is the first heartbeat from the old tracker to the newly
// started JobTracker
if (hasRestarted()) {
addRestartInfo = true;
// inform the recovery manager about this tracker joining back
recoveryManager.unMarkTracker(trackerName);
} else {
// Jobtracker might have restarted but no recovery is needed
// otherwise this code should not be reached
LOG.warn(“Serious problem, cannot find record of ‘previous’ ” +
“heartbeat for ‘” + trackerName +
“‘; reinitializing the tasktracker”);
return new HeartbeatResponse(responseId,
new TaskTrackerAction[] {new ReinitTrackerAction()});
}

} else {

// It is completely safe to not process a ‘duplicate’ heartbeat from a
// {@link TaskTracker} since it resends the heartbeat when rpcs are
// lost see {@link TaskTracker.transmitHeartbeat()};
// acknowledge it by re-sending the previous response to let the
// {@link TaskTracker} go forward.
if (prevHeartbeatResponse.getResponseId() != responseId) {
LOG.info(“Ignoring ‘duplicate’ heartbeat from ‘” +
trackerName + “‘; resending the previous ‘lost’ response”);
return prevHeartbeatResponse;
}
}
}

此处第一句从 JT 记录的 HeartbeatResponse 队列中获取该 TT 的 HeartbeatResponse 信息，即判断 JT 之前是否收到过该 TT 的心跳请求。如果 initialContact!=true，表示 TT 不是首次连接 JT，同时如果 prevHeartbeatResponse==null，根据注释可以知道如果 TT 不是首次连接 JT，而且 JT 中并没有该 TT 之前的心跳请求信息，表明 This is the first heartbeat from the old tracker to the newly started JobTracker。判断 hasRestarted 是否为 true，hasRestarted 是在 JT 初始化（initialize() 方法）时，根据 recoveryManager 的 shouldRecover 来决定的，hasRestarted=shouldRecover，所以当需要进行 job 恢复时，addRestartInfo 会被设置为 true，即需要 TT 进行 job 恢复操作，同时从 recoveryManager 的 recoveredTrackers 队列中移除该 TT。如果不需要进行任务恢复，则直接返回 HeartbeatResponse，并对 TT 下重新初始化指令（后期介绍），注意此处返回的 responseId 还是原来的 responseId，即 responseId 不变。上面说的都是 prevHeartbeatResponse==null 时的情况，下面说说 prevHeartbeatResponse!=null 时如何处理，当 prevHeartbeatResponse!=null 时会直接返回 prevHeartbeatResponse，而忽略本次心跳请求。

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103217p2.htm

4.JobTracker.heartbeat()：

// Process this heartbeat
short newResponseId = (short)(responseId + 1);
status.setLastSeen(now);
if (!processHeartbeat(status, initialContact, now)) {
if (prevHeartbeatResponse != null) {
trackerToHeartbeatResponseMap.remove(trackerName);
}
return new HeartbeatResponse(newResponseId,
new TaskTrackerAction[] {new ReinitTrackerAction()});
}

首先将 responseId+1，然后记录心跳发送时间。接着来看看 processHeartbeat() 方法。

5.JobTracker.processHeartbeat()：

boolean seenBefore = updateTaskTrackerStatus(trackerName,
trackerStatus);

根据该 TT 的上一次心跳发送的状态信息更新 JT 的一些信息，如 totalMaps,totalReduces,occupiedMapSlots,occupiedReduceSlots 等，接着根据本次心跳发送的 TT 状态信息再次更新这些变量。

6.JobTracker.processHeartbeat()：

TaskTracker taskTracker = getTaskTracker(trackerName);
if (initialContact) {
// If it’s first contact, then clear out
// any state hanging around
if (seenBefore) {
lostTaskTracker(taskTracker);
}
} else {
// If not first contact, there should be some record of the tracker
if (!seenBefore) {
LOG.warn(“Status from unknown Tracker : ” + trackerName);
updateTaskTrackerStatus(trackerName, null);
return false;
}
}

如果该 TT 是首次连接 JT，且存在 oldStatus，则表明 JT 丢失了 TT，具体意思应该是 JT 在一段时间内与 TT 失去了联系，之后 TT 恢复了，所以发送心跳时显示首次连接。lostTaskTracker(taskTracker)：会将该 TT 从所有的队列中移除，并将该 TT 上记录的 job 清除掉 (kill 掉)，当然对那些已经完成的 Job 不会进行次操作。当 TT 不是首次连接到 JT，但是 JT 却没有该 TT 的历史 status 信息，则表示 JT 对该 TT 未知，所以重新更新 TaskTracker 状态信息。

7.JobTracker.processHeartbeat()：

updateTaskStatuses(trackerStatus);
updateNodeHealthStatus(trackerStatus, timeStamp);

更新 Task 和 NodeHealth 信息，较复杂。

8.JobTracker.heartbeat()：如果 processHeartbeat() 返回 false，则返回 HeartbeatResponse()，并下达重新初始化 TT 指令。

// Initialize the response to be sent for the heartbeat
HeartbeatResponse response = new HeartbeatResponse(newResponseId, null);
List<TaskTrackerAction> actions = new ArrayList<TaskTrackerAction>();
boolean isBlacklisted = faultyTrackers.isBlacklisted(status.getHost());
// Check for new tasks to be executed on the tasktracker
if (recoveryManager.shouldSchedule() && acceptNewTasks && !isBlacklisted) {
TaskTrackerStatus taskTrackerStatus = getTaskTrackerStatus(trackerName);
if (taskTrackerStatus == null) {
LOG.warn(“Unknown task tracker polling; ignoring: ” + trackerName);
} else {
List<Task> tasks = getSetupAndCleanupTasks(taskTrackerStatus);
if (tasks == null) {
tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName));
}
if (tasks != null) {
for (Task task : tasks) {
expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());
if(LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug(trackerName + ” -> LaunchTask: ” + task.getTaskID());
}
actions.add(new LaunchTaskAction(task));
}
}
}
}

此处会实例化一个 HeartbeatResponse 对象，作为本次心跳的返回值，在初始化一个 TaskTrackerAction 队列，用于存放 JT 对 TT 下达的指令。首先需要判断 recoveryManager 的 recoveredTrackers 是否为空，即是否有需要回复的 TT，然后根据 TT 心跳发送的 acceptNewTasks 值，即表明 TT 是否可接收新任务，并且该 TT 不在黑名单中，同上满足以上条件，则 JT 可以为 TT 分配任务。分配任务的选择方式是优先 CleanipTask，然后是 SetupTask，然后才是 Map/Reduce Task。下面来看下 getSetupAndCleanupTasks() 方法。

9.JobTracker.getSetupAndCleanupTasks()：

// Don’t assign *any* new task in safemode
if (isInSafeMode()) {
return null;
}

如果集群处于 safe 模式，则不分配任务。

int maxMapTasks = taskTracker.getMaxMapSlots();
int maxReduceTasks = taskTracker.getMaxReduceSlots();
int numMaps = taskTracker.countOccupiedMapSlots();
int numReduces = taskTracker.countOccupiedReduceSlots();
int numTaskTrackers = getClusterStatus().getTaskTrackers();
int numUniqueHosts = getNumberOfUniqueHosts();

计算 TT 的最大 map/reduce slot，以及已占用的 map/reduce slot，以及集群可使用的 TT 数量，和集群的 host 数量。

for (Iterator<JobInProgress> it = jobs.values().iterator();
it.hasNext();) {
JobInProgress job = it.next();
t = job.obtainJobCleanupTask(taskTracker, numTaskTrackers,
numUniqueHosts, true);
if (t != null) {
return Collections.singletonList(t);
}
}