flink中的rpc框架使用的akka。在本节并不详细讲述akka，而是就flink中rpc来讲述akka的部分内容。本节，我从AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法讲起。
看过hadoop、yarn、hive、hbase、presto的rpc框架，感觉flink的通信框架是最容易让人绕晕的。虽然之前也看过一点spark中akka的通信，但现在早已忘得一干二净。如今重拾akka通信，感觉还是挺复杂的。因此，这里特意拿出一节来讲解。
1.这里首先要讲述的是flink中关于心跳的rpc交互。这里也是akka中第一种远程通信方式，也就是说通过tell方式异步传输。
这里我们从HeartbeatTarget.requestHeartbeat开始讲。真正调用的是ResourceManager.registerTaskExecutorInternal方法中类型为HeartbeatTarget的匿名类，其内部调用了taskExecutorGateway.heartbeatFromResourceManager。这里的taskExecutorGateway是一个代理类，其invocationHandler为AkkaInvocationHandler。因此，这里首先调用的是AkkaInvocationHandler.invoke，由于这里要调用的并非本地方法，因此接着调用了方法AkkaInvocationHandler.invokeRpc。在该方法中首先通过方法createRpcInvocationMessage封装了发现taskmanager端的请求RemoteRpcInvocation，接着获取了欲调用方法的返回值(这里的判断是为了后面使用不同的akka通信方式)。我们这里的返回值为Void。然后调用了AkkaInvocationHandler.tell。这里的入参是刚刚封装的RemoteRpcInvocation，该方法内部调用了ActorRef.tell。该actor就是taskmanager端的化生，发送了RemoteRpcInvocation(可序列化)。jobmanager端，也就是resourcemanager端的流程到这里就结束了，因为我们远程调用的方法是无返回值的。
接着，我们来到taskmanager端，这里的AkkaRpcActor.onReceive接收到resourcemanager端发来的消息。根据类型的匹配，我们来到AkkaRpcActor.handleRpcMessage。由于这里的信息是RemoteRpcInvocation，实现了接口RpcInvocation，因此，我们来到AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法。这里首先调用方法lookupRpcMethod根据方法名获取taskmanager端对应的方法，也就是TaskExecutor中对应的方法。接着，设置了其访问属性后，便开始反射调用。由于我们这里的方法返回值类型为Void，因此，在调用了TaskExecutor.heartbeatFromResourceManager后再无后续操作。
2.接着是akka中的第二种通信方式——异步返回。我这里的使用的是taskmanager向resourcemanager远程注册的例子来讲解。
这里使用了akka的异步返回机制。如果对akka的异步返回不太熟悉的朋友，我推荐大家看一下http://sunxiang0918.cn/2016/01/10/Akka-in-JAVA-1/。这里一共有四篇文章，对于akka入门有极大裨益。另外，我会在下篇博客发布时，将整理的flink中关于akka的代码发布到我的github上，到时大家可以参考一下。这里我配合思维导图方便大家的理解。
从TaskExecutorToResourceManagerConnection.ResourceManagerRegistration.invokeRegistration讲起。该方法内部调用了resourceManager.registerTaskExecutor。这里的resourceManager实际类型是FencedAkkaInvocationHandler。FencedAkkaInvocationHandler继承自AkkaInvocationHandler。这里的部分调用流程与上面的异步无返回类似，我就从其中不同的地方讲起。由于我们这里的返回值类型为CompletableFuture<RegistrationResponse>，不是Void类型，因此，这里首先调用了FencedAkkaInvocationHandler.ask，接着调用了FencedAkkaInvocationHandler.fenceMessage将信息类型封装为RemoteFencedMessage，接着调用AkkaInvocationHandler.ask。这里是比较复杂的地方。首先调用了Patterns.ask(ActorRef, message)，这里的ActorRef是resourcemanager端的化身，Patterns.ask是akka用于远程异步调用的一种方式。其返回值为scala.concurrent.Future，也就是scala类型的Future。该类型有方法onComplete，作用是当该Future完成是，不论是抛出异常或返回值完成此未来时，调用该方法入参中的函数。这里我们通过FutureUtils.toJava将scala中的Future转换为java中的CompletableFuture。得到CompletableFuture后，taskmanager端接着调用CompletableFuture.thenApply方法，内部调用了返回值的deserializeValue方法，也就是获取到远程的序列化的返回值后，将其反序列化。由于我们这里rpc调用的方法返回值是CompletableFuture类型，因此这里并不阻塞，直接返回。
然后，我们来到resourcemanager端，这里的AkkaRpcActor.onReceive方法被调用(注意，这里的实际类型是FencedAkkaRpcActor)，由于传入的类型为RemoteFencedMessage，这里接着调用了FencedAkkaRpcActor.handleRpcMessage。经过几个判断后，这里调用了AkkaRpcActor.handleRpcMessage，此时，这里的入参为RemoteFencedMessage.getPayload，也就是RemoteRpcInvocation。接下来的流程我在上面已经提到，这里就不赘述了。所不同的是，我们这里的返回为类型为CompletableFuture，因此，这里接着会调用AkkaRpcActor.sendAsyncResponse。这里首先调用了方法——Patterns.pipe(promise.future(), getContext().dispatcher()).to(sender)，这里的promise是scala中的Promise.DefaultPromise类型，该方法的作用其实就是讲java中的CompletableFuture转换为scala中的类型DefaultPromise，毕竟，java中的CompletableFuture类型无法实现rpc。sendAsyncResponse方法的作用就是，当入参asyncResponse完成后，会调用Promise.DefaultPromise的相应方法(success或failure)被调用。此时，由于Patterns.pipe(promise.future(), getContext().dispatcher()).to(sender)已经被调用，因此，taskmanager端调用Patterns.ask方法的返回的future为完成状态，也就是调用了其onComplete。接着，在taskmanager端将返回值反序列化，完成异步rpc的调用。
3.接着是akka的最后通信方式——阻塞返回。在flink中的对应的方法是AkkaRpcActor.sendSyncResponse(这里在flink中很少用到，因此我这里并没有举例)。 这里rpc调用方法的返回值为非CompletableFuture类型，前面的调用流程与上面讲述的异步返回一样，所不同的是，由于方法返回值类型为非CompletableFuture，因此，这里调用了CompletableFuture.get，这里会一直阻塞，直待该CompletableFuture的完成。这里的CompletableFuture其实就是通过FutureUtils.toJava实现了将scala中的future转换为java中的CompletableFuture。也就是说，这里会一直等到远程方法Promise.DefaultPromise的相应方法(success或failure)被调用，这里的阻塞才会被打断。
好了，到这里为止，关于flink中应用akka完成其rpc通信框架的流程就结束了，感谢大家的关注。