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当一个服务拥有太多处理逻辑时，会导致代码结构异常的混乱，很难分辨一段逻辑是在哪个阶段发挥作用的。
这时就可以引入状态机模型，帮助代码结构变得清晰。
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状态机由一组状态组成：
【初始状态 -> 中间状态 -> 最终状态】。
在一个状态机中，每个状态会接收一组特定的事件，根据事件类型进行处理，并转换到下一个状态。当转换到最终状态时则退出。
状态间转换会有下面这三种类型：
在 Yarn 中提供了一个工厂类 StateMachineFactory 来帮助定义状态机。如何使用，我们直接写个 demo。
在上一篇文章《Yarn 服务库和事件库》案例基础上进行扩展，增加状态机库的内容。如果还不了解服务库和事件库的同学，建议先学习下上一篇文章。
案例已上传至 github，有帮助可以点个 ⭐️
https://github.com/Simon-Ace/hadoop-yarn-study-demo/tree/master/state-demo
状态机实现，可以直接嵌入到上篇文章中的 AsyncDispatcher使用。
这里仅给出状态机JobStateMachine以及各种事件处理的代码。完整的代码项目执行，请到 github demo 中查看。
import com.shuofxz.event.JobEvent;
import com.shuofxz.event.JobEventType;
import org.apache.hadoop.yarn.event.EventHandler;
import org.apache.hadoop.yarn.state.*;
import java.util.EnumSet;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/*
* 可参考 Yarn 中实现的状态机对象：
* ResourceManager 中的 RMAppImpl、RMApp- AttemptImpl、RMContainerImpl 和 RMNodeImpl，
* NodeManager 中 的 ApplicationImpl、 ContainerImpl 和 LocalizedResource，
* MRAppMaster 中的 JobImpl、TaskImpl 和 TaskAttemptImpl 等
* */
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
public class JobStateMachine implements EventHandler {
private final String jobID;
private EventHandler eventHandler;
private final Lock writeLock;
private final Lock readLock;
// 定义状态机
protected static final StateMachineFactory
stateMachineFactory = new StateMachineFactory(JobStateInternal.NEW)
.addTransition(JobStateInternal.NEW, JobStateInternal.INITED, JobEventType.JOB_INIT, new InitTransition())
.addTransition(JobStateInternal.INITED, JobStateInternal.SETUP, JobEventType.JOB_START, new StartTransition())
.addTransition(JobStateInternal.SETUP, JobStateInternal.RUNNING, JobEventType.JOB_SETUP_COMPLETED, new SetupCompletedTransition())
.addTransition(JobStateInternal.RUNNING, EnumSet.of(JobStateInternal.KILLED, JobStateInternal.SUCCEEDED), JobEventType.JOB_COMPLETED, new JobTasksCompletedTransition())
.installTopology();
private final StateMachine stateMachine;
public JobStateMachine(String jobID, EventHandler eventHandler) {
this.jobID = jobID;
// 多线程异步处理，state 有可能被同时读写，使用读写锁来避免竞争
ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
this.readLock = readWriteLock.readLock();
this.writeLock = readWriteLock.writeLock();
this.eventHandler = eventHandler;
stateMachine = stateMachineFactory.make(this);
}
protected StateMachine getStateMachine() {
return stateMachine;
}
public static class InitTransition implements SingleArcTransition {
@Override
public void transition(JobStateMachine jobStateMachine, JobEvent jobEvent) {
System.out.println("Receiving event " + jobEvent);
// do something...
// 完成后发送新的 Event —— JOB_START
jobStateMachine.eventHandler.handle(new JobEvent(jobStateMachine.jobID, JobEventType.JOB_START));
}
}
public static class StartTransition implements SingleArcTransition {
@Override
public void transition(JobStateMachine jobStateMachine, JobEvent jobEvent) {
System.out.println("Receiving event " + jobEvent);
jobStateMachine.eventHandler.handle(new JobEvent(jobStateMachine.jobID, JobEventType.JOB_SETUP_COMPLETED));
}
}
public static class SetupCompletedTransition implements SingleArcTransition {
@Override
public void transition(JobStateMachine jobStateMachine, JobEvent jobEvent) {
System.out.println("Receiving event " + jobEvent);
jobStateMachine.eventHandler.handle(new JobEvent(jobStateMachine.jobID, JobEventType.JOB_COMPLETED));
}
}
public static class JobTasksCompletedTransition implements MultipleArcTransition {
@Override
public JobStateInternal transition(JobStateMachine jobStateMachine, JobEvent jobEvent) {
System.out.println("Receiving event " + jobEvent);
// 这是多结果状态部分，因此需要人为制定后续状态
// 这里整个流程结束，设置一下对应的状态
boolean flag = true;
if (flag) {
return JobStateInternal.SUCCEEDED;
} else {
return JobStateInternal.KILLED;
}
}
}
@Override
public void handle(JobEvent jobEvent) {
try {
// 注意这里为了避免静态条件，使用了读写锁
writeLock.lock();
JobStateInternal oldState = getInternalState();
try {
getStateMachine().doTransition(jobEvent.getType(), jobEvent);
} catch (InvalidStateTransitionException e) {
System.out.println("Can't handle this event at current state!");
}
if (oldState != getInternalState()) {
System.out.println("Job Transitioned from " + oldState + " to " + getInternalState());
}
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
public JobStateInternal getInternalState() {
readLock.lock();
try {
return getStateMachine().getCurrentState();
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public enum JobStateInternal {
NEW,
SETUP,
INITED,
RUNNING,
SUCCEEDED,
KILLED
}
}
hadoop 中提供了状态机可视化的工具类 VisualizeStateMachine.java，可以拷贝到我们的工程中使用。
根据提示，运行需要三个参数：
Usage: %s %n
运行后会在项目根目录生成图文件 jsm.gv。
需要使用 graphviz工具将 gv 文件转换成 png 文件：
# linux 安装
yum install graphviz
# mac 安装
brew install graphviz
转换：
dot -Tpng jsm.gv > jsm.png
可视化状态机展示：
再使用这个工具对 Yarn 中的 Application 状态进行展示：
【思考】
如果不用状态机，代码结构会是什么样呢？
下面这样的代码，如果要增加或修改逻辑可能就是很痛苦的一件事情了。
// 一堆的函数调用
// 一堆的 if 嵌套
// 或者 switch case
本节对 Yarn 状态机库进行了介绍。实际使用时会结合事件库、服务库一同使用。
状态机库的使用帮助代码结构更加的清晰，新增状态处理逻辑只需要增加一个状态类别，或者增加一个方法处理对应类型的事件即可。将整个处理逻辑进行了拆分，便于编写和维护。
参考文章：
源码|Yarn的事件驱动模型与状态机
