一、Master 启动
上回讲到，Master 的 main 方法中，创建了 RpcEnv 和 Master 的 Endpoint，紧接着就开始执行 Endpoint 的生命周期方法 onStart() 方法，今天就从这里开始。
首先创建了 Master 的 Ui，也就是我们在浏览器上看到的 Master 信息：
紧接着，定时给自己发送 CheckForWorkerTimeOut 消息：
在 Master 类中搜索 case CheckForWorkerTimeOut，可看到如下逻辑：
然后，开始创建持久化引擎和选举代理
什么是 持久化引擎，如果 Master 需要主备，并且使用 Zookeeper 作为主备信息的存储，则需要创建一个读写 Zookeeper 的组件，就称之为持久化引擎。当前这是一种抽象，具体实现可以有多种方式，可以是 Zookeeper，也可以本地文件系统，也可以是自定义的。
二、持久化引擎的创建
new 了这个对象，我们去看它的构造方法：
代码语言：javascript复制new ZooKeeperPersistenceEngine(conf, serializer)
首先从配置中获取存储到 Zookeeper 的主目录：
代码语言：javascript复制private val workingDir = conf.get(ZOOKEEPER_DIRECTORY).getOrElse("/spark") "/master_status"
然后创建了一个 Zookeeper 的客户端（这个类就不往下点了，往下就是用 Curator 框架创建了一个 Zookeeper 客户端）：
代码语言：javascript复制private val zk: CuratorFramework = SparkCuratorUtil.newClient(conf)
然后初始化了工作目录
代码语言：javascript复制SparkCuratorUtil.mkdir(zk, workingDir)
持久化引擎提供了读写 Zookeeper 的方法
这个方法底层就是 Curator 框架的 Api ：
那么这就是持久化引擎的逻辑了，也没什么。
三、选举代理的创建
选举代理，就是提供了一种组件，来实现主备 Master 的选举，它使用了 Curator 框架提供的 LeaderLatch 来实现的
在 ZooKeeperLeaderElectionAgent 的构造器中，调用了 start() 方法
start() 方法中
先拿到了一个 zk 对象，然后创建了一个分布式锁：LeaderLatch，并且注册了一个监听，最后启动。
有个值得注意的点是，如果哪个节点选举成功了，监听就会回调 isLeader() 方法，没有注册成功，则回调 notLeader 方法。
在 isLeader() 方法中，调用了这个方法：
代码语言：javascript复制updateLeadershipStatus(true)
这个方法中，做了两件事，一个是更改了当前节点的 status 状态为 Leader
代码语言：javascript复制status = LeadershipStatus.LEADER
第二件事是做了选举之后的一些逻辑，点进去可以看到，给自己发送了一个 ElectedLeader 消息：
代码语言：javascript复制self.send(ElectedLeader)
那我们需要在 Master 类中搜索 case ElectedLeader. 看一下是如何处理这个消息的
这里需要考虑一种情况，比如上一个 Alive 状态的 Master 刚挂了，当前 Standby 的 Master 选举成为主节点，那需要从 Zookeeper 中恢复集群的一些数据到自己的内存中。所以，需要先从 Zookeeper 中拿到所有 Application、Driver、Worker 信息：
代码语言：javascript复制val (storedApps, storedDrivers, storedWorkers) = persistenceEngine.readPersistedData(rpcEnv)
然后开始执行 beginRecovery() 方法，这个方法就是把从 Zookeeper 的各种数据，放到 Master 的各种内存里面：
数据都恢复完成之后，给自己发送一个 CompleteRecovery 消息
CompleteRecovery 消息主要是最后检查一下刚刚恢复出来数据的准确性，此处不细看。
至此，Master 就启动完成了。
四、总结
本次我们主要阅读了 Master 启动时，如何初始化持久化引擎以及选举代理，选举成功之后，都做了些什么事情，对于 Master 启动过程有了初步的了解。
