爱站程序员基地Spark 如何摆脱java双亲委托机制优先从用户jar加载类？
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1. 起源
spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。
下图是yarn-cluster模式参数传递过程：
下图是yarn-client模式参数传递过程：
但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统一的java依赖引用规范，解决冲突是必然的。而且有些时候，由于历史及发展原因，也会共存不同的依赖版本，那这个时候就需要我们去了解一下类加载机制了。
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2.spark依赖的配置
对于spark的依赖管理，大家比较熟悉的参数，拿spark 2.4 来说首先：
spark.driver.extraLibraryPathspark.executor.extraClassPath
上面者两个参数，企业中，一般用来配置spark的lib或者jars目录及一些通用的依赖，比如hbase，hadoop等。对于on yarn模式，常用的配置参数还有yarn.application.classpath，这个对于运行与yarn上的任务都比较适用。比如对于spark on yarn可以配置如下：
<property><description>Classpath for typical applications.</description><name>yarn.application.classpath</name><value>/opt/modules/spark-2.1.2/jars/*,$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*</value></property>
其实，上面的配置参数指定的jar包最终都是放到了系统类加载器的classpath里，由系统类加载器完成加载。
有时候用户自己也会引入一些依赖，这些依赖可能和spark的依赖相互冲突的，这个时候最简单的办法是想让程序先加载用户的依赖，而后加载spark的依赖。或者用户自己针对性的改了底层源码这个其实很常见，又不想干扰其他用户。所以，spark引入了两个参数：
spark.driver.userClassPathFirstspark.executor.userClassPathFirst
2. 什么是用户jar
在spark中分用户的jar和spark自己的依赖，翻看源码你会发现，指定用户jar的方式，有以下三种：
a. –jars参数。
b. spark.jars配置。
c. sparkContext.addjar。
这几个参数配置的jar，最终会会存储到SparkContext的一个hashmap里：
private[spark] val addedJars = new ConcurrentHashMap[String, Long]().asScala
然后在Task调度过程中，TaskSetManager类里，获取：
// SPARK-21563 make a copy of the jars/files so they are consistent across the TaskSetprivate val addedJars = HashMap[String, Long](sched.sc.addedJars.toSeq: _*)private val addedFiles = HashMap[String, Long](sched.sc.addedFiles.toSeq: _*)对于Task调度的过程中实际上是通过TaskDescription类来进行描述传播的。具体在TaskSetManager的resourceOffer函数，封装了TaskDescription。new TaskDescription(taskId,attemptNum,execId,taskName,index,task.partitionId,addedFiles,addedJars,task.localProperties,serializedTask)}
task肯定是在executor内部的线程池里执行咯，但是executor首先要下载jar包到本地，然后放到executor线程的类加载器里，才能正常运行jar。具体位置就是Executor的TaskRunner的run方法里：
updateDependencies(taskDescription.addedFiles, taskDescription.addedJars)
其实，在星球里看过浪尖源码视频的球友应该都了解，实际上task调度之后，被CoarseGrainedExecutorBackend接收LaunchTask消息，然后反序列化得到TaskDescription。
用户jar添加到executor的类加载器的过程如下：
/*** Download any missing dependencies if we receive a new set of files and JARs from the* SparkContext. Also adds any new JARs we fetched to the class loader.*/private def updateDependencies(newFiles: Map[String, Long], newJars: Map[String, Long]) {lazy val hadoopConf = SparkHadoopUtil.get.newConfiguration(conf)synchronized {// Fetch missing dependenciesfor ((name, timestamp) <- newFiles if currentFiles.getOrElse(name, -1L) < timestamp) {logInfo(\"Fetching \" + name + \" with timestamp \" + timestamp)// Fetch file with useCache mode, close cache for local mode.Utils.fetchFile(name, new File(SparkFiles.getRootDirectory()), conf,env.securityManager, hadoopConf, timestamp, useCache = !isLocal)currentFiles(name) = timestamp}for ((name, timestamp) <- newJars) {val localName = new URI(name).getPath.split(\"/\").lastval currentTimeStamp = currentJars.get(name).orElse(currentJars.get(localName)).getOrElse(-1L)if (currentTimeStamp < timestamp) {logInfo(\"Fetching \" + name + \" with timestamp \" + timestamp)// Fetch file with useCache mode, close cache for local mode.Utils.fetchFile(name, new File(SparkFiles.getRootDirectory()), conf,env.securityManager, hadoopConf, timestamp, useCache = !isLocal)currentJars(name) = timestamp// Add it to our class loaderval url = new File(SparkFiles.getRootDirectory(), localName).toURI.toURLif (!urlClassLoader.getURLs().contains(url)) {logInfo(\"Adding \" + url + \" to class loader\")urlClassLoader.addURL(url)}}}}}
也就是说task需要的jar，假如是新增的jar包每次都会被executor获取。
假设用户打的jar包比较大或者指定的jar包比较大，但是task又不多，或者很多任务会公用的jar包，就应该放到spark的依赖环境里，避免频繁随着task调度而传输，很浪费性能的。
为啥会有新增jar包？
可以想以下Spark JobServer或者你自己的spark任务服务。
3.java的类加载器
关于类加载器 细节可以阅读：java类加载器学习必备
主要要看懂下面这张图，了解类加载器的双亲委托机制。
双亲委托机制是：
ClassLoader使用的是双亲委托模型来搜索类的，每个ClassLoader实例都有一个父类加载器的引用（不是继承的关系，是一个包含的关系），虚拟机内置的类加载器（Bootstrap ClassLoader）本身没有父类加载器，但可以用作其它ClassLoader实例的的父类加载器。当一个ClassLoader实例需要加载某个类时，它会试图亲自搜索某个类之前，先把这个任务委托给它的父类加载器，这个过程是由上至下依次检查的，首先由最顶层的类加载器Bootstrap ClassLoader试图加载，如果没加载到，则把任务转交给Extension ClassLoader试图加载，如果也没加载到，则转交给App ClassLoader 进行加载，如果它也没有加载得到的话，则返回给委托的发起者，由它到指定的文件系统或网络等URL中加载该类。如果它们都没有加载到这个类时，则抛出ClassNotFoundException异常。否则将这个找到的类生成一个类的定义，并将它加载到内存当中，最后返回这个类在内存中的Class实例对象。
4.spark如何实现先加载用户的jar
executor端创建的类加载器，主要有两个：
// Create our ClassLoader// do this after SparkEnv creation so can access the SecurityManagerprivate val urlClassLoader = createClassLoader()private val replClassLoader = addReplClassLoaderIfNeeded(urlClassLoader)
第一个就是我们本文会说到的类加载器，而第二个是spark-shell命令或者livy里会出现的交互式查询的情境下的类加载器。
/*** Create a ClassLoader for use in tasks, adding any JARs specified by the user or any classes* created by the interpreter to the search path*/private def createClassLoader(): MutableURLClassLoader = {// Bootstrap the list of jars with the user class path.val now = System.currentTimeMillis()userClassPath.foreach { url =>currentJars(url.getPath().split(\"/\").last) = now}val currentLoader = Utils.getContextOrSparkClassLoader// For each of the jars in the jarSet, add them to the class loader.// We assume each of the files has already been fetched.val urls = userClassPath.toArray ++ currentJars.keySet.map { uri =>new File(uri.split(\"/\").last).toURI.toURL}if (userClassPathFirst) {new ChildFirstURLClassLoader(urls, currentLoader)} else {new MutableURLClassLoader(urls, currentLoader)}}
可以看到，假设配置了优先从用户的classpath里加载类，会使用ChildFirstURLClassloader类加载器。该类具体如下：
/*** A mutable class loader that gives preference to its own URLs over the parent class loader* when loading classes and resources.*/public class ChildFirstURLClassLoader extends MutableURLClassLoader {static {ClassLoader.registerAsParallelCapable();}private ParentClassLoader parent;public ChildFirstURLClassLoader(URL[] urls, ClassLoader parent) {super(urls, null);this.parent = new ParentClassLoader(parent);}@Overridepublic Class<?> loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException {try {return super.loadClass(name, resolve);} catch (ClassNotFoundException cnf) {return parent.loadClass(name, resolve);}}@Overridepublic Enumeration<URL> getResources(String name) throws IOException {ArrayList<URL> urls = Collections.list(super.getResources(name));urls.addAll(Collections.list(parent.getResources(name)));return Collections.enumeration(urls);}@Overridepublic URL getResource(String name) {URL url = super.getResource(name);if (url != null) {return url;} else {return parent.getResource(name);}}}
看一下源码你就知道了，这个类内部又专门new了一个ParentClassLoader。然后用来作为ChildFirstURLClassLoader的父类加载器，加载Spark的相关依赖，而用户的依赖加载是通过ChildFirstURLClassLoader自己加载的。
具体过程就在loadClass方法中。
@Overridepublic Class<?> loadClass(String name, boolean resolve) throws ClassNotFoundException {try {return super.loadClass(name, resolve);} catch (ClassNotFoundException cnf) {return parent.loadClass(name, resolve);}}
就此实现了，可以摆脱双亲委托机制，优先从用户jar里加载类。
