Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用，作为Master的奴隶，每15s向Master告诉自己还活着，一旦主人（Master》有了任务（Application），立马交给属于它的奴隶们（Workers），那么奴隶们就会数数自己有多少家当（比如内存、核数），量力而行地交给主人完成的任务，如果奴隶不量力而行在执行任务过程中不幸死了的话，作为主人的Master只会等待60s，如果奴隶在这生死攸关的紧要关头不理睬主人，那么主人只能认为它死了，那么就会把它抛弃了。下面，我们一起了解一下Worker究竟有哪些不为人知的故事。
1.家当（静态属性）
我们只列出一些重要的属性：
1.一个守护单线程的调度器用于在特殊的时间发送消息，执行的任务包括：向Master注册Worker信息、发送心跳信息、定期清理任务等。
private val forwordMessageScheduler =
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("worker-forward-message-scheduler")
2.一个独立的线程用于清理工作空间，执行任务：定期清理执行过程中创建的本地文件。
private val cleanupThreadExecutor = ExecutionContext.fromExecutorService(
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadExecutor("worker-cleanup-thread"))
3.shuffle服务默认没有开启除非用户自己配置，之所以会开启外部的Shuffle服务，是为了避免Executor进程任务过重，导致不能为其他的Executor提供Shuffle数据，影响任务的执行。比如，如果使用YARN模式时，可以在yarn-site.xml文件中配置及其端口号，从而在NodeManger上开启Shuffle服务，减轻Executor的负担。
private val shuffleService = new ExternalShuffleService(conf, securityMgr)
4.一个masters的线程池。因为master注册Worker是一个阻塞操作，所以这个线程池必须能同时创建"masterRpcAddresses.size"大小的线程，这样我们就能将worker注册到所有的master上。
private val registerMasterThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
0,
masterRpcAddresses.size, // Make sure we can register with all masters at the same time
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue[Runnable](),
ThreadUtils.namedThreadFactory("worker-register-master-threadpool"))
2.技能（方法）
由于Worker本质上是一个RpcEndpoint，所以我们按照它的声明周期进行介绍。
1.构造函数就是Worker默认的构造器
2.onStart方法
<code>
//worker的启动
override def onStart() {
assert(!registered)
logInfo("Starting Spark worker %s:%d with %d cores, %s RAM".format(
host, port, cores, Utils.megabytesToString(memory)))
logInfo(s"Running Spark version ${org.apache.spark.SPARK_VERSION}")
logInfo("Spark home: " + sparkHome)
createWorkDir()
//如果用户已经配置外部的Shuffle，那么就启动该服务
shuffleService.startIfEnabled()
//该WebUI只仅限于Standalone模式下
webUi = new WorkerWebUI(this, workDir, webUiPort)
webUi.bind()
//将worker注册到master上,详情如下（1）
registerWithMaster()
metricsSystem.registerSource(workerSource)
metricsSystem.start()
//metricsSystem启动后，将worker的metrics的servlet handler添加到web ui
metricsSystem.getServletHandlers.foreach(webUi.attachHandler)
}
</code>
（1）将worker注册到master上的registerWithMaster()代码如下所示：
<code>
private def registerWithMaster() {
//如果work与master可能多次失去连接，所以不要尝试太多次的注册
registrationRetryTimer match {
case None =>
registered = false
//将woker注册到所有的master上返回一个Future的数组,详情如下（2）
registerMasterFutures = tryRegisterAllMasters()
connectionAttemptCount = 0
//一个单线程不定时向master发送注册信息
registrationRetryTimer = Some(forwordMessageScheduler.scheduleAtFixedRate(
new Runnable {
override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
Option(self).foreach(_.send(ReregisterWithMaster))
}
},
INITIAL_REGISTRATION_RETRY_INTERVAL_SECONDS,
INITIAL_REGISTRATION_RETRY_INTERVAL_SECONDS,
TimeUnit.SECONDS))
case Some(_) =>
logInfo("Not spawning another attempt to register with the master, since there is an" +
" attempt scheduled already.")
}
}
</code>
（2）tryRegisterAllMasters代码如下：
<code>
//将worker注册到所有的master上面
private def tryRegisterAllMasters(): Array[JFuture[_]] = {
masterRpcAddresses.map { masterAddress =>
registerMasterThreadPool.submit(new Runnable {
override def run(): Unit = {
try {
logInfo("Connecting to master " + masterAddress + "...")
//在Client的Rpc中根据master的systemname、address、endpointname返回一个master的远程引用
val masterEndpoint =
rpcEnv.setupEndpointRef(Master.SYSTEM_NAME, masterAddress, Master.ENDPOINT_NAME)
//调用master的远程引用将worker注册到master上
masterEndpoint.send(RegisterWorker(
workerId, host, port, self, cores, memory, webUi.boundPort, publicAddress))
} catch {
case ie: InterruptedException => // Cancelled
case NonFatal(e) => logWarning(s"Failed to connect to master $masterAddress", e)
}
}
})
}
}
</code>
3.onStop()方法,把关于Worker的一切都停止掉，比如线程、executors、drivers、shuffleService等
<code>
override def onStop() {
cleanupThreadExecutor.shutdownNow()
metricsSystem.report()
cancelLastRegistrationRetry()
forwordMessageScheduler.shutdownNow()
registerMasterThreadPool.shutdownNow()
executors.values.foreach(_.kill())
drivers.values.foreach(_.kill())
shuffleService.stop()
webUi.stop()
metricsSystem.stop()
}
</code>
还有一个很重要的receive方法，都放到这儿可能有点拥挤，留到下一篇吧。