Spark Standalone模式下ZooKeeper实现Master高可用源码解析

"Spark Standalone模式的Master高可用性通过集成ZooKeeper实现，以解决单点故障问题。ZooKeeper的Leader Election机制确保在多个Master中只有一个Active，其余为Standby，当Active Master故障时，能快速切换到另一台Standby。这种切换对正在执行的任务无影响，因为集群状态已持久化。Master有三种重启策略：ZOOKEEPER HA、FILESYSTEM无数据丢失重启和丢弃数据重启。" 在Spark的Standalone部署模式下，Master作为整个集群的核心，如果出现故障，可能导致整个服务中断，这就是所谓的SPOF（单点故障）问题。为了提高系统的可用性，Spark提供了基于ZooKeeper的高可用性（High Availability, HA）解决方案。ZooKeeper是一个分布式协调服务，其核心功能之一就是 Leader Election，它能够确保在一个集群中，尽管有多台Master节点，但在任何时刻只有一个被选举为Active Master，负责处理任务调度和集群管理。其余的Master则处于Standby状态，等待在Active Master故障时接管。 当Active Master出现故障时，ZooKeeper中的Leader Election算法会触发新的选举过程，选举出一个新的Master作为Active。由于Spark的Master已经将集群的状态，包括Worker、Driver和Application的信息持久化到ZooKeeper或者文件系统，因此在Master切换过程中，已经运行的任务不会受到影响，只是新任务的提交会暂时延迟。这种设计大大增强了Spark集群的稳定性和容错性。 Master的重启策略由配置决定，主要有以下三种： 1. **ZOOKEEPER实现HA**：Master会将运行状态信息存储在ZooKeeper中，当Master故障重启时，可以从ZooKeeper恢复这些信息，保证数据不丢失。 2. **FILESYSTEM**：Master将状态信息持久化到本地或网络文件系统，重启后可从文件系统恢复，同样保证了数据的连续性。 3. **丢弃所有原来的数据重启**：在这种模式下，Master重启时会丢弃所有原有数据，相当于从头开始。 在`Master::preStart()`方法中，可以根据配置的`RECOVERY_MODE`来选择不同的重启策略。`persistenceEngine`是用于持久化和恢复Master状态的关键组件，根据不同模式选择相应的实现，如ZooKeeper或文件系统。 通过这种方式，Spark在Standalone模式下结合ZooKeeper实现了高可用性，提高了集群的稳定性和服务的连续性，降低了单点故障的风险，从而确保了大规模数据处理任务的顺利完成。