海豚调度dolphinscheduler目前是 Apache 顶级项目，作为国内优秀的开源项目，它的架构设计理念会有很多值得我们学习和借鉴。

海豚调度dolphinscheduler是分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统

本文会包含如下内容：

• 海豚调度任务执行过程中master与worker的交互过程
• 如何处理过程中的异常

本篇文章适合人群：架构师、技术专家以及对任务调度非常感兴趣的高级工程师

本文以海豚1.3.5的源代码进行分析的。

1. master与worker的消息处理器

DolphinScheduler的master与worker是不同的JVM进程，正常情况下部署在不同的服务器中，master与worker是基于netty实现RPC交互的，共用到7个消息处理器

处理器在WorkerServer和MasterServer启动时，注册到NettyRemotingServer的NettyServerHandler中processors集合中

在netty channel的接收到channelRead数据，并转换为Command时，由NettyServerHandler中的processReceived方法，根据commandType交给对应的处理器处理。

2. master与worker的交互

DolphinScheduler的master与worker是不同的JVM进程，正常情况下部署在不同的服务器中，master与worker是基于netty实现RPC交互的，整个过程都是异步的。

正常的交互流程如下图：

1. MasterServer根据流程定义产生的DAG进行任务切分，将每个任务放在MasterBaseTaskExecThread的子类中进行执行。
   只有MasterTaskExecThread子类在将Callable提交到线程池，调用call方法时，执行submitWaitComplete方法，
   提交就是将任务加到任务优先级队列中taskPriorityQueue
2. TaskPriorityQueueConsumer线程从taskPriorityQueue队列，根据fetchTaskNum【通过master.dispatch.task.num指定】参数，获取fetchTaskNum个任务信息，然后针对这批任务进行派发。在任务派发前构建ExecutionContext
3. ExecutorDispatcher派发任务
4. 使用配置文件中指定的负载均衡算法，选择执行任务的worker
5. 将任务下发(send)到指定的worker执行。
6. TaskExecuteProcessor接收到TaskExecuteRequestCommand后，发送任务确认消息【TaskExecuteAckCommand】到master,并启动一个TaskExecuteThread执行这个任务，任务执行完成后发送执行结果到master
7. TaskAckProcessor接收到TaskExecuteAckCommand后，构建一个ACK类型的TaskResponseEvent，放到TaskResponseService的任务响应队列中
8. TaskResponseProcessor接收到TaskExecuteResponseCommand后，构建一个ACK类型的TaskResponseEvent，放到TaskResponseService的任务响应队列中
9. TaskResponseService线程将接收到的TaskResponseEvent放到任务响应队列中，并从列表中take TaskResponseEvent, 根据Event任务，进行任务状态的更新

如果是ACK EVENT,则更新任务实例的执行开始时间、执行worker、ExecutePath及logPath等信息，更新完成后发送DBTaskAckCommand到worker

如果是RESULT EVENT,则更新任务实例的执行结束时间、ProcessId、AppIds等信息，更新完成后发送DBTaskResponseCommand到worker

10. DBTaskAckProcessor接收到DBTaskAckCommand消息后，如果ExecutionStatus为SUCCESS,则将任务从ackCache中删除

11. DBTaskResponseProcessor接收到DBTaskResponseCommand消息后，如果ExecutionStatus为SUCCESS,则将任务从responeCache中删除

12. 在MasterTaskExecThread的submitWaitComplete方法中，会循环检查任务实例是否完成，在执行完步骤11后，则此任务实例完成，将循环也将退出

13. 针对派发失败的任务，添加到failedDispatchTasks，在这批任务派发完毕后，重新将失败的任务添加到taskPriorityQueue，如果taskPriorityQueue中的任务数小于失败的任务数，则程序休眠1秒

3. 交互异常情况处理

3.1 任务下发到worker失败与重试

1. 将任务send到具体的worker时，如果失败，会重试3次，如果三次都失败，则将此worker节点从任务对应的任务组worker列表中删除，并从剩下的worker中选择第一
2. 如果失败，则重复步骤1
3. 如果任务组worker列表中所有worker都在重试3次后失败，则任务下发失败
4. 将失败的任务添加到failedDispatchTasks列表中，因为master是按批处理任务，在这批任务派发完毕后，重新将失败的任务添加到taskPriorityQueue，如果taskPriorityQueue中的任务数小于失败的任务数，则程序休眠1秒

//TaskPriorityQueueConsumer 117行
if (!failedDispatchTasks.isEmpty()) {
                    for (String dispatchFailedTask : failedDispatchTasks) {
                        taskPriorityQueue.put(dispatchFailedTask);
                    }
                    // If there are tasks in a cycle that cannot find the worker group,
                    // sleep for 1 second
                    if (taskPriorityQueue.size() <= failedDispatchTasks.size()) {
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(Constants.SLEEP_TIME_MILLIS);
                    }
                }


//NettyExecutorManager 109行
 Host host = context.getHost();
        boolean success = false;
        while (!success) {
            try {
                doExecute(host,command);
                success = true;
                context.setHost(host);
            } catch (ExecuteException ex) {
                logger.error(String.format("execute command : %s error", command), ex);
                try {
                    failNodeSet.add(host.getAddress());
                    Set<String> tmpAllIps = new HashSet<>(allNodes);
                    Collection<String> remained = CollectionUtils.subtract(tmpAllIps, failNodeSet);
                    if (remained != null && remained.size() > 0) {
                        host = Host.of(remained.iterator().next());
                        logger.error("retry execute command : {} host : {}", command, host);
                    } else {
                        throw new ExecuteException("fail after try all nodes");
                    }
                } catch (Throwable t) {
                    throw new ExecuteException("fail after try all nodes");
                }
            }
        }

3.2 任务ack及result上报重试

worker在接收到TaskExecuteRequestCommand命令后，会向master发送任务确认消息；worker在任务执行完成后，也会向master发送任务执行完成消息；在发送消息前，会调用ResponceCache的cache方法将方法缓存。

RetryReportTaskStatusThread线程每隔5分钟，判断responceCache中ackCache和responseCache中是否为空，如果不为空，则将命令TaskExecuteAckCommand或TaskExecuteResponseCommand重新发送到master节点