作者|白松

关于Giraph 共有九个章节，本文第五个章节。

**环境**：在单机上（机器名：giraphx）启动了2个workers。

**输入**：SSSP文件夹，里面有1.txt和2.txt两个文件。

**1、在Worker向Master汇报健康状况后，就开始等待Master创建InputSplit。**

方法：每个Worker通过检某个Znode节点是否存在，同时在此Znode上设置Watcher。若不存在，就通过BSPEvent的waitForever()方法释放当前线程的锁，陷入等待状态。一直等到master创建该znode。此步骤位于BSPServiceWorker类中的startSuperStep方法中，等待代码如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1c19ae23057?w=558&h=454&f=png&s=237620)
**2、Master调用createInputSplits()方法创建InputSplit。**

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1d4b1b9be2e?w=640&h=96&f=png&s=73535)

在generateInputSplits()方法中，根据用户设定的VertexInputFormat获得InputSplits。代码如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1d7449652aa?w=640&h=78&f=png&s=64043)

其中minSplitCountHint为创建split的最小数目，其值如下：

minSplitCountHint = Workers数目 * NUM_INPUT_THREADS

NUM_INPUT_THREADS表示 每个Input split loading的线程数目，默认值为1 。 经查证，在TextVertexValueInputFormat抽象类中的getSplits()方法中的minSplitCountHint参数被忽略。用户输入的VertexInputFormat继承TextVertexValueInputFormat抽象类。

如果得到的splits.size小于minSplitCountHint，那么有些worker就没被用上。

得到split信息后，要把这些信息写到Zookeeper上，以便其他workers访问。上面得到的split信息如下：

[hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/1.txt:0+66, hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/2.txt:0+46]

遍历splits List，为每个split创建一个Znode，值为split的信息。如为split-0创建Znode，值为：hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/1.txt:0+66

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/0

为split-1创建znode（如下），值为：hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/2.txt:0+46

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/1

最后创建znode： /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllReady 表示所有splits都创建好了。

**3、Master根据splits创建Partitions。首先确定partition的数目。**

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1dc54f529d6?w=640&h=87&f=png&s=61754)

BSPServiceMaster中的MasterGraphPartitioner<I.V,E,M>对象默认为HashMasterPartitioner。它的createInitialPartitionOwners()方法如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1df52055bed?w=640&h=406&f=png&s=243836)

上面代码中是在工具类PartitionUtils计算Partition的数目，计算公式如下：

partitionCount=PARTITION_COUNT_MULTIPLIER * availableWorkerInfos.size() * availableWorkerInfos.size() ，其中PARTITION_COUNT_MULTIPLIER表示Multiplier for the current workers squared，默认值为1 。

可见，partitionCount值为4（1*2*2）。创建的partitionOwnerList信息如下：

[(id=0,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=1, port=30001),prev=null,ckpt_file=null),

(id=1,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=2, port=30002),prev=null,ckpt_file=null),

(id=2,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=1, port=30001),prev=null,ckpt_file=null),

(id=3,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=2, port=30002),prev=null,ckpt_file=null)]

**4、Master创建Znode：/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_partitionExchangeDir，用于后面的exchange partition。**

**5、Master最后在assignPartitionOwners()方法中**

把masterinfo，chosenWorkerInfoList，partitionOwners等信息写入Znode中（作为Znode的data），该Znode的路径为： /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_addressesAndPartitions 。

Master调用barrierOnWorkerList()方法开始等待各个Worker完成数据加载。调用关系如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1e9fc17b831?w=640&h=113&f=png&s=92822)

barrierOnWorkerList中创建znode，path=/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir 。然后检查该znode的子节点数目是否等于workers的数目，若不等于，则线程陷入等待状态。后面某个worker完成数据加载后，会创建子node（如 /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_1）来激活该线程继续判断。

**6、当Master创建第5步的znode后，会激活worker。**

每个worker从znode上读出data，data包含masterInfo，WorkerInfoList和partitionOwnerList，然后各个worker开始加载数据。

把partitionOwnerList复制给BSPServiceWorker类中的workerGraphPartitioner（默认为HashWorkerPartitioner类型）对象的partitionOwnerList变量，后续每个顶点把根据vertexID通过workerGraphPartitioner对象获取其对应的partitionOwner。

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1ecf7020685?w=640&h=189&f=png&s=128262)

每个Worker从znode： /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir获取子节点，得到inputSplitPathList，内容如下：

[/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/1,

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/0]

然后每个Worker创建N个InputsCallable线程读取数据。N=Min(NUM_INPUT_THREADS,maxInputSplitThread)，其中NUM_INPUT_THREADS默认值为1，maxInputSplitThread=（InputSplitSize-1/maxWorkers +1

那么，默认每个worker就是创建一个线程来加载数据。

在InputSplitsHandler类中的reserveInputSplit()方法中，每个worker都是遍历inputSplitPathList，通过创建znode来保留(标识要处理)的split。代码及注释如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1f06e3f079a?w=632&h=691&f=png&s=414277)

当用reserveInputSplit()方法获取某个znode后，loadSplitsCallable类的loadInputSplit方法就开始通过该znode获取其HDFS的路径信息，然后读入数据、重分布数据。

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1f39551e65a?w=640&h=294&f=png&s=195905)

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1f5c69dc04c?w=510&h=81&f=png&s=19653)

VertexInputSplitsCallable类的readInputSplit()方法如下：

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1f83a8f2173?w=640&h=613&f=png&s=337928)

**7、每个worker加载完数据后，调用waitForOtherWorkers()方法等待其他workers都处理完split。**

![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1fbc7729c1c?w=640&h=48&f=png&s=32432)

策略如下，每个worker在/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir目录下创建子节点，后面追加自己的worker信息，如worker1、worker2创建的子节点分别如下：

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_1

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_2

创建完后，然后等待master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllDone。

**8、从第5步骤可知，若master发现/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir下的子节点数目等于workers的总数目，就会在coordinateInputSplits()方法中创建**

_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllDone，告诉每个worker，所有的worker都处理完了split。

**9、最后就是就行全局同步。**

master创建znode，path=/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir ，然后再调用barrierOnWorkerList方法检查该znode的子节点数目是否等于workers的数目，若不等于，则线程陷入等待状态。等待worker创建子节点来激活该线程继续判断。

每个worker获取自身的Partition Stats，进入finishSuperStep方法中，等待所有的Request都被处理完；把自身的Aggregator信息发送给master；创建子节点，如/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir/giraphx_1，data为该worker的partitionStatsList和workerSentMessages统计量；

最后调用waitForOtherWorkers()方法等待master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点。

master发现/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir的子节点数目等于workers数目后，根据/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir子节点上的data收集每个worker发送的aggregator信息，汇总为globalStats。

Master若发现全局信息中（1）所有顶点都voteHalt且没有消息传递，或（2）达到最大迭代次数 时，设置 globalStats.setHaltComputation(true)。告诉works结束迭代。

master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点，data为globalStats。告诉所有workers当前超级步结束。

每个Worker检测到master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点后，读出该znode的数据，即全局的统计信息。然后决定是否继续下一次迭代。

**10、同步之后开始下一个超级步。**

**11、master和workers同步过程总结。**

（1）master创建znode A，然后检测A的子节点数目是否等于workers数目，不等于就陷入等待。某个worker创建一个子节点后，就会唤醒master进行检测一次。

（2）每个worker进行自己的工作，完成后，创建A的子节点A1。然后等待master创建znode B。

（3）若master检测到A的子节点数目等于workers的数目时，创建Znode B

（4）master创建B 节点后，会激活各个worker。同步结束，各个worker就可以开始下一个超步。

本质是通过znode B来进行全局同步的。

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Giraph 源码分析（五）—— 加载数据+同步总结

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