Apache Spark源码走读：怎样进行代码跟读

　　概要

　　今天不谈Spark中那些复杂的技术实现，只稍为聊聊怎样进行代码跟读。我们都知道，Spark使用scala进行开发，由于scala有众多的语法糖，很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了，另外Spark基于Akka来进行消息交互，那怎样知道谁是接收方呢?

　　一、new Throwable().printStackTrace

　　代码跟读的时候，经常会借助于日志，针对日志中输出的每一句，我们都很想知道它们的调用者是谁。但有时苦于对spark系统的了解程度不深，或者对scala认识不够，一时半会之内不能找到答案，那么有没有什么简便的办法呢?

　　我的办法就是在日志出现的地方加入下面一句话，如下图所示：

　　现在举一个实际的例子来说明问题。

　　比如我们在启动spark-shell之后，输入一句非常简单的sc.textFile("README.md")，会输出下述的log，如下图所示：

　　那我很想知道是第二句日志所在的tryToPut函数是被谁调用的该怎样办?

　　办法就是打开MemoryStore.scala，找到下述语句，如下图所示：

　　在这句话之上，添加如下图所示语句：

　　然后，重新进行源码编译，如下图所示：

　　再次打开spark-shell,执行sc.textFile("README.md"),就可以得到如下输出，从中能够清楚知道tryToPut的调用者是谁，如下图所示：

　　二、git同步

　　对代码作了修改之后，如果并不想提交代码，那该怎样将最新的内容同步到本地呢?如下图所示：

　　三、Akka消息跟踪

　　追踪消息的接收者是谁，相对来说比较容易，只要使用好grep就可以了，当然前提是要对actor model有一点点了解。

　　还是举个实例吧，我们知道CoarseGrainedSchedulerBackend会发送LaunchTask消息出来，那么谁是接收方呢?只需要执行如下图所示脚本就可以了。

　　从如下的输出中，能够清楚看出CoarseGrainedExecutorBackend是LaunchTask的接收方，接收到该函数之后的业务处理，只需要去看看接收方的receive函数就可以了。如下图所示：

　　小结

　　今天的内容相对简单，没有技术含量，自己做个记述，免得时间久了，不记得。