使用Akka实现简易的spark通信框架 实战（二）

使用Akka实现简易的spark通信框架 实战（二）

1. 架构图

2. 代码实现

2.1 Master类

package cn.cheng.spark

import akka.actor.{Actor, ActorRef, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config.ConfigFactory

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ListBuffer
import scala.concurrent.duration._

//todo:利用akka实现简易版的spark通信框架-----Master端

class Master  extends Actor{
//构造代码块先被执行
println("master constructor invoked")

//定义一个map集合，用于存放worker信息
private val workerMap = new mutable.HashMap[String,WorkerInfo]()
//定义一个list集合，用于存放WorkerInfo信息，方便后期按照worker上的资源进行排序
private val workerList = new ListBuffer[WorkerInfo]
//master定时检查的时间间隔
val CHECK_OUT_TIME_INTERVAL=15000 //15秒

//prestart方法会在构造代码块执行后被调用，并且只被调用一次
override def preStart(): Unit = {
println("preStart method invoked")

//master定时检查超时的worker
//需要手动导入隐式转换
import context.dispatcher
context.system.scheduler.schedule(0 millis,CHECK_OUT_TIME_INTERVAL millis,self,CheckOutTime)
}

//receive方法会在prestart方法执行后被调用，表示不断的接受消息
override def receive: Receive = {
//master接受worker的注册信息
case RegisterMessage(workerId,memory,cores) =>{
//判断当前worker是否已经注册
if(!workerMap.contains(workerId)){
//保存信息到map集合中
val workerInfo = new WorkerInfo(workerId,memory,cores)
workerMap.put(workerId,workerInfo)
//保存workerinfo到list集合中
workerList +=workerInfo

//master反馈注册成功给worker
sender ! RegisteredMessage(s"workerId:$workerId 注册成功")
}
}
//master接受worker的心跳信息
case SendHeartBeat(workerId)=>{
//判断worker是否已经注册，master只接受已经注册过的worker的心跳信息
if(workerMap.contains(workerId)){
//获取workerinfo信息
val workerInfo: WorkerInfo = workerMap(workerId)
//获取当前系统时间
val lastTime: Long = System.currentTimeMillis()

workerInfo.lastHeartBeatTime=lastTime
}
}
case CheckOutTime=>{
//过滤出超时的worker 判断逻辑： 获取当前系统时间 - worker上一次心跳时间 >master定时检查的时间间隔
val outTimeWorkers: ListBuffer[WorkerInfo] = workerList.filter(x => System.currentTimeMillis() -x.lastHeartBeatTime > CHECK_OUT_TIME_INTERVAL)
//遍历超时的worker信息，然后移除掉超时的worker
for(workerInfo <- outTimeWorkers){
//获取workerid
val workerId: String = workerInfo.workerId
//从map集合中移除掉超时的worker信息
workerMap.remove(workerId)
//从list集合中移除掉超时的workerInfo信息
workerList -= workerInfo

println("超时的workerId:" +workerId)
}
println("活着的worker总数：" + workerList.size)

//master按照worker内存大小进行降序排列
println(workerList.sortBy(x => x.memory).reverse.toList)
}
}
}
object Master{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//master的ip地址
val host=args(0)
//master的port端口
val port=args(1)

//准备配置文件信息
val configStr=
s"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = "$host"
|akka.remote.netty.tcp.port = "$port"
""".stripMargin

//配置config对象 利用ConfigFactory解析配置文件，获取配置信息
val config=ConfigFactory.parseString(configStr)

// 1、创建ActorSystem,它是整个进程中老大，它负责创建和监督actor，它是单例对象
val masterActorSystem = ActorSystem("masterActorSystem",config)
// 2、通过ActorSystem来创建master actor
val masterActor: ActorRef = masterActorSystem.actorOf(Props(new Master),"masterActor")
// 3、向master actor发送消息
//masterActor ! "connect"
}
}

2.2 Worker类

package cn.cheng.spark
import java.util.UUID
import akka.actor.{Actor, ActorRef, ActorSelection, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config
4000
.ConfigFactory
import scala.concurrent.duration._

//todo:利用akka实现简易版的spark通信框架-----Worker端
class Worker(val memory:Int,val cores:Int,val masterHost:String,val masterPort:String)  extends Actor{
println("Worker constructor invoked")

//定义workerId
private val workerId: String = UUID.randomUUID().toString

//定义发送心跳的时间间隔
val SEND_HEART_HEAT_INTERVAL=10000  //10秒

//定义全局变量
var master: ActorSelection=_

//prestart方法会在构造代码块之后被调用，并且只会被调用一次
override def preStart(): Unit = {
println("preStart method invoked")
//获取master actor的引用
//ActorContext全局变量，可以通过在已经存在的actor中，寻找目标actor
//调用对应actorSelection方法，
// 方法需要一个path路径：1、通信协议、2、master的IP地址、3、master的端口 4、创建master actor老大 5、actor层级
master= context.actorSelection(s"akka.tcp://masterActorSystem@$masterHost:$masterPort/user/masterActor")

//向master发送注册信息，将信息封装在样例类中，主要包含：workerId,memory,cores
master ! RegisterMessage(workerId,memory,cores)

}

//receive方法会在prestart方法执行后被调用，不断的接受消息
override def receive: Receive = {
//worker接受master的反馈信息
case RegisteredMessage(message) =>{
println(message)

//向master定期的发送心跳
//worker先自己给自己发送心跳
//需要手动导入隐式转换
import context.dispatcher
context.system.scheduler.schedule(0 millis,SEND_HEART_HEAT_INTERVAL millis,self,HeartBeat)
}
//worker接受心跳
case HeartBeat =>{
//这个时候才是真正向master发送心跳
master ! SendHeartBeat(workerId)
}
}
}

object Worker{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//定义worker的IP地址
val host=args(0)
//定义worker的端口
val port=args(1)

//定义worker的内存
val memory=args(2).toInt
//定义worker的核数
val cores=args(3).toInt
//定义master的ip地址
val masterHost=args(4)
//定义master的端口
val masterPort=args(5)

//准备配置文件
val configStr=
s"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = "$host"
|akka.remote.netty.tcp.port = "$port"
""".stripMargin

//通过configFactory来解析配置信息
val config=ConfigFactory.parseString(configStr)
// 1、创建ActorSystem，它是整个进程中的老大，它负责创建和监督actor
val workerActorSystem = ActorSystem("workerActorSystem",config)
// 2、通过actorSystem来创建 worker actor
val workerActor: ActorRef = workerActorSystem.actorOf(Props(new Worker(memory,cores,masterHost,masterPort)),"workerActor")

//向worker actor发送消息
workerActor ! "connect"
}
}

2.3 WorkerInfo类

package cn.cheng.spark

//封装worker信息
class WorkerInfo(val workerId:String,val memory:Int,val cores:Int) {
//定义一个变量用于存放worker上一次心跳时间
var lastHeartBeatTime:Long=_

override def toString: String = {
s"workerId:$workerId , memory:$memory , cores:$cores"
}
}

2.4 样例类

package cn.cheng.spark

trait RemoteMessage  extends Serializable{

}

//worker向master发送注册信息，由于不在同一进程中，需要实现序列化
case class RegisterMessage(val workerId:String,val memory:Int,val cores:Int) extends RemoteMessage
//master反馈注册成功信息给worker,由于不在同一进程中，也需要实现序列化
case class RegisteredMessage(message:String) extends RemoteMessage
//worker向worker发送心跳 由于在同一进程中，不需要实现序列化
case object HeartBeat
//worker向master发送心跳，由于不在同一进程中，需要实现序列化
case class SendHeartBeat(val workerId:String) extends RemoteMessage
//master自己向自己发送消息，由于在同一进程中，不需要实现序列化
case object CheckOutTime