Spark 1.3及其前的版本
你的一个 spark streaming application 已经好好运行了一段时间了,这个时候你因为某种原因要停止它。你应该怎么做?直接暴力 kill 该 application 吗?这可能会导致数据丢失,因为 receivers 可能已经接受到了数据,但该数据还未被处理,当你强行停止该 application,driver 就没办法处理这些本该处理的数据。
所以,我们应该使用一种避免数据丢失的方式,官方建议调用 StreamingContext#stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean)
,将 stopGracefully 设置为 true,这样可以保证在 driver 结束前处理完所有已经接受的数据。
一个 streaming application 往往是长时间运行的,所以存在两个问题:
应该在什么时候去调用
StreamingContext#stop
当 streaming application 已经在运行了该怎么去调用
StreamingContext#stop
how
通过 Runtime.getRuntime().addShutdownHook
注册关闭钩子, JVM将在关闭之前执行关闭钩子中的 run
函数(不管是正常退出还是异常退出都会调用),所以我们可以在 driver 代码中加入以下代码:
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() { override def run() { log("Shutting down streaming app...") streamingContext.stop(true, true) log("Shutdown of streaming app complete.") } })
这样就能保证即使 application 被强行 kill 掉,在 driver 结束前,streamingContext.stop(true, true)
也会被调用,从而保证已接收的数据都会被处理。
Spark 1.4及其后的版本
上一小节介绍的方法仅适用于 1.3及以前的版本,在 1.4及其后的版本中不仅不能保证生效,甚至会引起死锁等线程问题。在 1.4及其后的版本中,我们只需设置 spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown
为 true
即可达到上一小节相同的效果。
下面来分析为什么上一小节介绍的方法在 1.4其后的版本中不能用。首先,需要明确的是:
当我们注册了多个关闭钩子时,JVM开始启用其关闭序列时,它会以某种未指定的顺序启动所有已注册的关闭钩子,并让它们同时运行
万一不止一个关闭钩子,它们将并行地运行,并容易引发线程问题,例如死锁
综合以上两点,我们可以明确,如果除了我们注册的关闭钩子外,driver 还有注册了其他钩子,将会引发上述两个问题。
在 StreamingContext#start 中,会调用
ShutdownHookManager.addShutdownHook(StreamingContext.SHUTDOWN_HOOK_PRIORITY)(stopOnShutdown)
该函数最终注册一个关闭钩子,并会在 run
方法中调用 stopOnShutdown
,
private def stopOnShutdown(): Unit = { val stopGracefully = conf.getBoolean("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", false) logInfo(s"Invoking stop(stopGracefully=$stopGracefully) from shutdown hook") // Do not stop SparkContext, let its own shutdown hook stop it stop(stopSparkContext = false, stopGracefully = stopGracefully) }
从 stopOnShutdown
中会根据 stopGracefully
的值来决定是否以优雅的方式结束 driver,而 stopGracefully
的值由 spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown
决定。结合上文,也就能说明为什么 spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown
能决定是否优雅的结束 application 和为什么上一小节的方法不适用与 1.4及其后版本。
作者:牛肉圆粉不加葱
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