Spark Task的各个动作时间来源以及Task Schedule Delay 问题排查

Spark Task的各个动作时间来源以及Task Schedule Delay 问题排查 背景

发现线上偶尔会出现一些Spark Task会显示Schedule Delay数分钟甚至十几分钟，所以要排查原因。

Task 时间分析以及Schedule Delay计算公式

如图所示，时间轴上面的表示Driver 记录到的各个时间，时间轴下面的表示Executor记录到的各个时间。
我们反过来，先说 Executor 记录的各个时间，再说Driver记录的各个时间。

Executor 中Task运行时间

Task 在Executor端运行，有三个时间段，分别是 deserializeTime， executorRunTime， serializeTime。（很奇怪，Task 并没有选择和Driver端一样的方式，直接计算各个阶段的起止时间，而是选择将各个阶段的运行耗时计算好，再通过 metrics 返回给Driver。这种方式潜在的给我们这次问题排查造成了第一个麻烦。如果不能确定Task的真正开始和结束时间，那么我们就没办法确定Task Delay 发生在哪一个阶段了。）

• deserializeTime: 表示Task获取Task后，进行反序列化的时间。 计算公式：task.metrics.setExecutorDeserializeTime(TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis((taskStartTimeNs - deserializeStartTimeNs) + task.executorDeserializeTimeNs)) 包含两部分，task = ser.deserialize[Task[Any]](taskDescription.serializedTask, classLoader) 和 val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), classLoader)
• executorRunTime: 表示Task 执行时间，不包含上面的 deserializeTime 时间，也不包含下面的对结果序列化的 serializeTime 时间。计算公式： task.metrics.setExecutorRunTime(TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis((taskFinishNs - taskStartTimeNs) - task.executorDeserializeTimeNs))
• serializeTime: 表示Task直接结果在发往Driver之前，进行序列化的时间。 计算公式： task.metrics.setResultSerializationTime(TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(afterSerializationNs - beforeSerializationNs))

Driver中Task运行时间

• LaunchTime: 在 TaskSetManager 中，也叫 resourceOfferTime ，即 taskSet.offerTask() 成功后，开始运行 Task 的时间
• LaunchDelay: 表示 从Stage被提交到当前Task被调度的时间，计算公式: taskInfo.launchTime - stage.submissionTime
• finishTime: Driver最后标识该Task生命周期结束的时间, 具体是从 handleSuccessTask(taskSet, tid, serializedData) 进入 markFinished() 的时间
• gettingResultTime: 如果我们的 Task 返回的结果比较大，Task结果返回的方式是 IndirectTaskResult，Driver 会在记录开始调用 fetchIndirectTaskResult() 进行读取结果的时间。（实际上应该还包括对读取的数据的deserialize 时间）。如果是 DirectTaskResult ，该时间为 0。 因为代码风格问题，在偏前段的代码中，改名叫 resultFetchStart， gettingResultTime 被重新定义为函数 = {launchTime + duration - fetchStart }
• duration: = finishTime - launchTime

Schedule Delay Time

我们直接用UI页面(AppStatusUtils)的Schedule Delay Time 公式来分析

gettingResultTime = launchTime + duration - fetchStart
schedulerDelay =  math.max(0, 
	duration - runTime - deserializeTime - serializeTime - gettingResultTime
	)

所以这里得到的就是上图中的两个粉红色的时间范围。通过分析Executor 的 Task 运行日志，初步判定，是Task运行结束，上报RPC到Driver后的那一个时间段出现了问题。

预知后续分析，且听下回分解～～