本文基于 incubator-livy 0.4.0-incubating
一文主要介绍了 session 整体的启动流程并详细分析了 client 端（livy server 端）是如何启动 driver 以及建立连接的。本文将进一步分析 session server 端（即 driver 内部）是如何启动、初始化的以及执行代码片段的。
注：如果对 livy 的整体架构以及 session client 端不了解，请先阅读以下两篇相关文章：
一、整体启动、初始化流程
如上图所示，driver 内部的启动流程可以分为以下五个步骤：
创建 ReplDriver 实例
初始化 server
初始化 SparkContext
创建 JobContextImpl 实例并执行 jobs
等待退出
1.1、创建 ReplDriver 实例
ReplDriver 是 InteractiveSession 对应的 Spark App driver，用来接收 livy server 的各种请求并进行处理。也是 RSCDriver 的子类，RSCDriver：
持有等待 RSCClient 进行连接的
RpcServer server初始化 SparkContext
处理各种请求：CancelJob、EndSession、JobRequest、BypassJobRequest、SyncJobRequest、GetBypassJobStatus
处理 add file 请求
除了能处理 RSCDriver 支持的请求外，ReplDriver 还能处理：BaseProtocol.ReplJobRequest、BaseProtocol.CancelReplJobRequest、BaseProtocol.GetReplJobResults 请求，这些请求对应的是序列化的 job （GitHub - cloudera/livy: Livy is an open source REST interface for interacting with Apache Spark from anywhere）相关的请求。
1.2、初始化 server
这一步在 RSCDriver#initializeServer() 中调用，用于连接 client 并告知 server 端 rpc 地址，client 获知 server rpc 地址后会进行连接并发送请求。
1.3、初始化 SparkContext
1.3.1、创建解释器
会根据不同的 kind 创建不同类型的解释器，kind 在创建 session 的 request body 中指定。这些解释器有继承共同的 treat Interpreter，其类图如下：
其中的 execute 方法用来执行代码片段：
pyspark 类型的解释器用于执行 python、pyspark 代码片段
pyspark3类型的解释器用于执行 python3、 python3 spark 代码片段
spark 类型的解释器用于执行 scala、scala spark 代码片段
sparks 类型的解释器用于执行 r、r spark 代码片段
1.3.2、创建 repl/Session
repl/Session（用于和 sessions/Session 进行区分，后文简称 Session）是 server 端中至关重要的类。主要职责是：
启动 interpreter，并获取 SparkContext
持有线程池来异步执行 statements（通过 interpreter 来执行）
持有线程池来异步取消 statements
管理一个 session 下所有的 statements
在构造 Session 的过程中，会初始化用于执行 statement 的 interpreterExecutor，如下：
private val interpreterExecutor = ExecutionContext.fromExecutorService( Executors.newSingleThreadExecutor())
可以看到，这个线程只有一个线程，也就是说在一个 Session 中的 statement 是串行的，一个 statement 执行完才会执行下一个。这种串行的方式有明显的弊端，即当 Session 的资源足以执行多个 statement 时，也只能一个接着一个执行，这既浪费了资源，有延长了任务运行的整体时间。那为什么还要这么做呢？主要是因为目前 livy 中的一个 Session 仅包含一个 interpreter，如果一个 interpreter 同时执行多段代码片段，很容易会出现穿插执行的错误。要解决这一困境的思路主要有两个：
不使用 interpreter 来执行代码片段
一个 Session 包含多个 interpreter，每个 interpreter 同一时间也只执行一个 statement
目前，我们正在做这方面的工作，等完工之后可以再进一步说明下。
1.3.3、启动 Session
主要是调用 interpreter#start，该启动也是提交到 interpreterExecutor 中执行的，在启动后就会将 Session 的 state 修改为 idle。我们来看看 Spark 类型的 Session 的 interpreter 启动过程：
SparkInterpreter#start()
以上，就是 Session server 端的详细的启动过程，下一篇我们将看看代码片段是怎么执行的。
作者：牛肉圆粉不加葱
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