Spark-Redis工作篇：执行海量数据插入、查询作业时碰到的问题

前一篇博客介绍了Spark-Redis入门篇：包括一些基础概念和重要的类、方法。Spark-Redis是用Spark在redis上面进行读写数据操作的包。其支持redis的所有数据结构：String（字符串）, Hash（哈希）, List（列表）, Set and Sorted Set（集合和有序集合）。此模块既可以用于Redis的standalone模式，也可用于集群情况。由于redis是基于内存的数据库，稳定性并不是很高，尤其是standalone模式下的redis。于是工作中在使用Spark-Redis时也会碰到很多问题，尤其是执行海量数据插入与查询的场景中。

海量数据查询

Redis是基于内存读取的数据库，相比其它的数据库，Redis的读取速度会更快。但是当我们要查询上千万条的海量数据时，即使是Redis也需要花费较长时间。这时候如果我们想要终止select作业的执行，我们希望的是所有的running task立即killed。

Spark是有作业调度机制的。SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。SparkContext中的cancelJobGroup函数可以取消正在运行的job。

/**   * Cancel active jobs for the specified group. See `org.apache.spark.SparkContext.setJobGroup`   * for more information.   */  def cancelJobGroup(groupId: String) {    assertNotStopped()    dagScheduler.cancelJobGroup(groupId)  }

按理说取消job之后，job下的所有task应该也终止。而且当我们取消select作业时，executor会throw TaskKilledException，而这个时候负责task作业的TaskContext在捕获到该异常之后，会执行killTaskIfInterrupted。

// If this task has been killed before we deserialized it, let's quit now. Otherwise,  // continue executing the task.  val killReason = reasonIfKilled  if (killReason.isDefined) {    // Throw an exception rather than returning, because returning within a try{} block    // causes a NonLocalReturnControl exception to be thrown. The NonLocalReturnControl    // exception will be caught by the catch block, leading to an incorrect ExceptionFailure    // for the task.    throw new TaskKilledException(killReason.get)  }

/**  * If the task is interrupted, throws TaskKilledException with the reason for the interrupt.  */  private[spark] def killTaskIfInterrupted(): Unit

但是Spark-Redis中还是会出现终止作业但是task仍然running。因为task的计算逻辑最终是在RedisRDD中实现的，RedisRDD的compute会从Jedis中取获取keys。所以说要解决这个问题，应该在RedisRDD中取消正在running的task。这里有两种方法：

方法一：参考Spark的JDBCRDD，定义close()，结合InterruptibleIterator。

def close() {    if (closed) return    try {      if (null != rs) {        rs.close()      }    } catch {      case e: Exception => logWarning("Exception closing resultset", e)    }    try {      if (null != stmt) {        stmt.close()      }    } catch {      case e: Exception => logWarning("Exception closing statement", e)    }    try {      if (null != conn) {        if (!conn.isClosed && !conn.getAutoCommit) {          try {            conn.commit()          } catch {            case NonFatal(e) => logWarning("Exception committing transaction", e)          }        }        conn.close()      }      logInfo("closed connection")    } catch {      case e: Exception => logWarning("Exception closing connection", e)    }    closed = true  }    context.addTaskCompletionListener{ context => close() }  CompletionIterator[InternalRow, Iterator[InternalRow]](    new InterruptibleIterator(context, rowsIterator), close())

方法二：异步线程执行compute，主线程中判断task isInterrupted

try{    val thread = new Thread() {      override def run(): Unit = {        try {           keys = doCall        } catch {          case e =>            logWarning(s"execute http require failed.")        }        isRequestFinished = true      }    }      // control the http request for quite if user interrupt the job    thread.start()    while (!context.isInterrupted() && !isRequestFinished) {      Thread.sleep(GetKeysWaitInterval)    }    if (context.isInterrupted() && !isRequestFinished) {      logInfo(s"try to kill task ${context.getKillReason()}")      context.killTaskIfInterrupted()    }    thread.join()    CompletionIterator[T, Iterator[T]](      new InterruptibleIterator(context, keys), close)

我们可以异步线程来执行compute，然后在另外的线程中判断是否task isInterrupted，如果是的话就执行TaskContext的killTaskIfInterrupted。防止killTaskIfInterrupted无法杀掉task，再结合InterruptibleIterator：一种迭代器，以提供任务终止功能。通过检查[TaskContext]中的中断标志来工作。

海量数据插入

我们都已经redis的数据是保存在内存中的。当然Redis也支持持久化，可以将数据备份到硬盘中。当插入海量数据时，如果Redis的内存不够的话，很显然会丢失部分数据。这里让使用者困惑的点在于： 当Redis已使用内存大于最大可用内存时，Redis会报错：command not allowed when used memory > ‘maxmemory’。但是当insert job的数据大于Redis的可用内存时，部分数据丢失了，并且还没有任何报错。

因为不管是Jedis客户端还是Redis服务器，当插入数据时内存不够，不会插入成功，但也不会返回任何response。所以目前能想到的解决办法就是当insert数据丢失时，扩大Redis内存。

总结

Spark-Redis是一个应用还不是很广泛的开源项目，不像Spark JDBC那样已经商业化。所以Spark-Redis还是存在很多问题。相信随着commiter的努力，Spark-Redis也会越来越强大。

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