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分享几个spark中的案例关于volatile,希望对大家有帮助

示例 1:保证线程之间的可见性

1.SparkContext的停止状态 (stopped)

这是最直接、最经典的 volatile应用场景,完美对应了图中提到的“保证线程间的可见性”。

  • ​源码位置​​: org.apache.spark.SparkContext

  • ​核心代码​​:

    // 标记SparkContext是否已经被关闭
    @volatile private var stopped: Boolean = false// 检查状态的函数,会被多个线程调用
    def isStopped: Boolean = stopped// 关闭SparkContext的函数
    def stop(): Unit = {if (!stopped) {// ... (一些同步控制逻辑,例如synchronized块,确保关闭操作只执行一次)stopped = true // 设置volatile变量,立即可见}
    }
  • ​为什么需要 volatile​:

    • Spark 中有很多后台线程(如心跳线程、状态汇报线程、作业执行线程等)。

    • 当用户调用 sc.stop()在主线程中设置 stopped = true后,​​必须立即让所有其他后台线程看到这个变化​​,这样它们才能快速终止自己的任务,释放资源。

    • 如果没有 volatile,某个后台线程可能会因为看不到状态变化而继续运行,导致资源无法释放或程序无法正常退出。

示例 2:禁止指令的重排序

当然有!Spark 核心源码中还有几个非常经典且重要的 volatile应用场景,完美体现了“禁止指令重排序”的特性。让我们深入分析这些高级用法:

1. UnsafeShuffleWriter中的内存页分配(核心性能优化)

这是 Spark Shuffle 过程中最关键的优化点之一,直接关系到 shuffle 性能。

​源码位置​​:org.apache.spark.shuffle.UnsafeShuffleWriter

​核心代码​​:

private volatile ShuffleInMemorySorter inMemSorter;@Override
public void write(scala.collection.Iterator<Product2<K, V>> records) throws IOException {// 初始化内存排序器(延迟初始化)if (inMemSorter == null) {// 双重检查锁定模式(Double-Checked Locking)synchronized (this) {if (inMemSorter == null) {// 创建内存排序器(涉及多个步骤的复杂初始化)inMemSorter = new ShuffleInMemorySorter(...);}}}// 使用inMemSorter处理记录...while (records.hasNext()) {inMemSorter.insertRecord(...);}
}

​为什么需要 volatile禁止重排序?​

  1. ​双重检查锁定(DCL)模式​​:这是经典的并发设计模式

  2. ​初始化重排序风险​​:

    • 创建 ShuffleInMemorySorter对象需要多个步骤:

      a. 分配内存

      b. 初始化内部状态

      c. 设置引用

    • 如果没有 volatile,JVM 可能重排序这些步骤,导致其他线程看到 inMemSorter != null,但对象还未完全初始化

  3. volatile的作用​​:

    • 写屏障:确保在 inMemSorter = new ...之前的所有初始化操作完成

    • 读屏障:确保其他线程读取 inMemSorter时看到完全初始化的对象

2. TaskMemoryManager中的内存页表(安全发布)

这是 Spark 内存管理的核心,确保内存页的安全分配。

​源码位置​​:org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager

​核心代码​​:

private volatile MemoryBlock[] pageTable = new MemoryBlock[INITIAL_PAGE_NUMBER];public long allocatePage(long size, MemoryConsumer consumer) {int pageNumber = -1;synchronized (this) {// 查找空闲页...pageNumber = findFreePage();// 创建内存块对象(非原子操作)MemoryBlock newPage = new MemoryBlock(...);// !!! 关键点:将新页加入页表pageTable[pageNumber] = newPage; // 对volatile数组的写入}return newPage.getBaseOffset();
}

​为什么需要 volatile禁止重排序?​

  1. ​对象构造重排序​​:

    • MemoryBlock构造可能被重排序:先分配内存地址,后初始化内部状态

    • 如果没有 volatile,其他线程可能看到 pageTable[pageNumber]不为 null,但对象未完全初始化

  2. volatile数组的特殊性​​:

    • volatile只保证数组引用本身的可见性,不保证数组元素的可见性

    • 但这里结合 synchronized块,确保:

      a) 构造在同步块内完成(避免重排序)

      b) volatile保证数组更新立即可见

3. DAGScheduler中的事件队列(状态一致性)

保证事件处理系统状态的一致性。

​源码位置​​:org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler

​核心代码​​:

private val eventQueue: BlockingQueue[DAGSchedulerEvent] = new LinkedBlockingQueue[DAGSchedulerEvent]()
@volatile private var stopped = falseprivate val eventThread = new Thread("dag-scheduler-event-loop") {override def run(): Unit = {while (!stopped) {// 从队列取出事件val event = eventQueue.take()try {// 处理事件doOnReceive(event)} catch {case NonFatal(e) => ...}}}
}

​为什么需要 volatile禁止重排序?​

  1. ​启动顺序问题​​:

    def start(): Unit = {eventThread.start()// 初始化操作(可能耗时)initializeComponents() stopped = false // 如果没有volatile,可能被重排序到start()之前
    }
  2. volatile的屏障作用​​:

    • 确保 stopped = false不会被重排序到 eventThread.start()之前

    • 防止事件线程在初始化完成前就开始处理事件

http://www.dtcms.com/a/456483.html

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