前情提要：
一. Spark RPC概述
上一篇我们已经说明了Spark RPC框架的一个简单例子，Spark RPC相关的两个编程模型，Actor模型和Reactor模型以及一些常用的类。这一篇我们还是用上一篇的例子，从代码的角度讲述Spark RPC的运行时序，从而揭露Spark RPC框架的运行原理。我们主要将分成两部分来讲，分别从服务端的角度和客户端的角度深度解析。
不过源码解析部分都是比较枯燥的，Spark RPC这里也是一样，其中很多东西都是绕来绕去，墙裂建议使用上一篇中介绍到的那个Spark RPC项目，下载下来并运行，通过断点的方式来一步一步看，结合本篇文章，你应该会有更大的收获。
PS：所用spark版本：spark2.1.0
二. Spark RPC服务端
我们将以上一篇HelloworldServer为线索，深入到Spark RPC框架内部的源码中，来看看启动一个服务时都做了些什么。
因为代码部分都是比较绕的，每个类也经常会搞不清楚，我在介绍一个方法的源码时，通常都会将类名也一并写出来，这样应该会更加清晰一些。
HelloworldServer{
......
def main(args: Array[String]): Unit = {
//val host = args(0)
val host = "localhost"
val config = RpcEnvServerConfig(new RpcConf(), "hello-server", host, 52345)
val rpcEnv: RpcEnv = NettyRpcEnvFactory.create(config)
val helloEndpoint: RpcEndpoint = new HelloEndpoint(rpcEnv)
rpcEnv.setupEndpoint("hello-service", helloEndpoint)
rpcEnv.awaitTermination()
}
......
}
这段代码中有两个主要流程，我们分别来说
2.1 服务端NettyRpcEnvFactory.create(config)
首先是下面这条代码的运行流程：
val rpcEnv: RpcEnv = NettyRpcEnvFactory.create(config)
其实就是通过 NettyRpcEnvFactory 创建出一个 RPC Environment ，其具体类是 NettyRpcEnv 。
我们再来看看创建过程中会发生什么。
object NettyRpcEnvFactory extends RpcEnvFactory {
......
def create(config: RpcEnvConfig): RpcEnv = {
val conf = config.conf
// Use JavaSerializerInstance in multiple threads is safe. However, if we plan to support
// KryoSerializer in future, we have to use ThreadLocal to store SerializerInstance
val javaSerializerInstance =
new JavaSerializer(conf).newInstance().asInstanceOf[JavaSerializerInstance]
//根据配置以及地址，new 一个 NettyRpcEnv ，
val nettyEnv =
new NettyRpcEnv(conf, javaSerializerInstance, config.bindAddress)
//如果是服务端创建的，那么会启动服务。服务端和客户端都会通过这个方法创建一个 NettyRpcEnv ，但区别就在这里了。
if (!config.clientMode) {
val startNettyRpcEnv: Int => (NettyRpcEnv, Int) = { actualPort =>
//启动服务的方法,下一步就是调用这个方法了
nettyEnv.startServer(config.bindAddress, actualPort)
(nettyEnv, nettyEnv.address.port)
}
try {
Utils.startServiceOnPort(config.port, startNettyRpcEnv, conf, config.name)._1
} catch {
case NonFatal(e) =>
nettyEnv.shutdown()
throw e
}
}
nettyEnv
}
......
}
还没完，如果是服务端调用这段代码，那么主要的功能是创建RPCEnv，即NettyRpcEnv（客户端在后面说）。以及通过下面这行代码，
nettyEnv.startServer(config.bindAddress, actualPort)
去调用相应的方法启动服务端的服务。下面进入到这个方法中去看看。
class NettyRpcEnv(
val conf: RpcConf,
javaSerializerInstance: JavaSerializerInstance,
host: String) extends RpcEnv(conf) {
......
def startServer(bindAddress: String, port: Int): Unit = {
// here disable security
val bootstraps: java.util.List[TransportServerBootstrap] = java.util.Collections.emptyList()
//TransportContext 属于 spark.network 中的部分，负责 RPC 消息在网络中的传输
server = transportContext.createServer(bindAddress, port, bootstraps)
//在每个 RpcEndpoint 注册的时候都会注册一个默认的 RpcEndpointVerifier，它的作用是客户端调用的时候先用它来询问 Endpoint 是否存在。
dispatcher.registerRpcEndpoint(
RpcEndpointVerifier.NAME, new RpcEndpointVerifier(this, dispatcher))
}
......
}
执行完毕之后这个create方法就结束。这个流程主要就是开启一些服务，然后返回一个新的NettyRpcEnv。
2.2 服务端rpcEnv.setupEndpoint("hello-service",helloEndpoint)
这条代码会去调用NettyRpcEnv中相应的方法
class NettyRpcEnv(
val conf: RpcConf,
javaSerializerInstance: JavaSerializerInstance,
host: String) extends RpcEnv(conf) {
......
override def setupEndpoint(name: String, endpoint: RpcEndpoint): RpcEndpointRef = {
dispatcher.registerRpcEndpoint(name, endpoint)
}
......
}
我们看到，这个方法主要是调用dispatcher进行注册的。dispatcher的功能上一节已经说了，
Dispatcher的主要作用是保存注册的RpcEndpoint、分发相应的Message到RpcEndPoint中进行处理。Dispatcher即是上图中ThreadPool的角色。它同时也维系一个threadpool，用来处理每次接受到的 InboxMessage。而这里处理InboxMessage是通过inbox实现的。
这里我们就说一说dispatcher的流程。
dispatcher
dispatcher在NettyRpcEnv被创建的时候创建出来。
class NettyRpcEnv(
val conf: RpcConf,
javaSerializerInstance: JavaSerializerInstance,
host: String) extends RpcEnv(conf) {
......
//初始化时创建 dispatcher
private val dispatcher: Dispatcher = new Dispatcher(this)
......
}
dispatcher类被创建的时候也有几个属性需要注意：
private[netty] class Dispatcher(nettyEnv: NettyRpcEnv) {
......
//每个 RpcEndpoint 其实都会被整合成一个 EndpointData 。并且每个 RpcEndpoint 都会有一个 inbox。
private class EndpointData(
val name: String,
val endpoint: RpcEndpoint,
val ref: NettyRpcEndpointRef) {
val inbox = new Inbox(ref, endpoint)
}
//一个阻塞队列，当有 RpcEndpoint 相关请求（InboxMessage）的时候，就会将请求塞到这个队列中，然后被线程池处理。
private val receivers = new LinkedBlockingQueue[EndpointData]
//初始化便创建出来的线程池，当上面的 receivers 队列中没内容时，会阻塞。当有 RpcEndpoint 相关请求（即 InboxMessage ）的时候就会立刻执行。
//这里处理 InboxMessage 本质上是调用相应 RpcEndpoint 的 inbox 去处理。
private val threadpool: ThreadPoolExecutor = {
val numThreads = nettyEnv.conf.getInt("spark.rpc.netty.dispatcher.numThreads",
math.max(2, Runtime.getRuntime.availableProcessors()))
val pool = ThreadUtils.newDaemonFixedThreadPool(numThreads, "dispatcher-event-loop")
for (i <- 0 until numThreads) {
pool.execute(new MessageLoop)
}
pool
}
......
}
了解一些Dispatcher的逻辑流程后，我们来正式看看Dispatcher的registerRpcEndpoint方法。
顾名思义，这个方法就是将RpcEndpoint注册到Dispatcher中去。当有Message到来的时候，便会分发Message到相应的RpcEndPoint中进行处理。
private[netty] class Dispatcher(nettyEnv: NettyRpcEnv) {
......
def registerRpcEndpoint(name: String, endpoint: RpcEndpoint): NettyRpcEndpointRef = {
val addr = RpcEndpointAddress(nettyEnv.address, name)
//注册 RpcEndpoint 时需要的是 上面的 EndpointData ，其中就包含 endpointRef ，这个主要是供客户端使用的。
val endpointRef = new NettyRpcEndpointRef(nettyEnv.conf, addr, nettyEnv)
//多线程环境下，注册一个 RpcEndpoint 需要判断现在是否处于 stop 状态。
synchronized {
if (stopped) {
throw new IllegalStateException("RpcEnv has been stopped")
}
//新建 EndpointData 并存储到一个 ConcurrentMap 中。
if (endpoints.putIfAbsent(name, new EndpointData(name, endpoint, endpointRef)) != null) {
throw new IllegalArgumentException(s"There is already an RpcEndpoint called $name")
}
val data = endpoints.get(name)
endpointRefs.put(data.endpoint, data.ref)
//将 这个 EndpointData 加入到 receivers 队列中，此时 dispatcher 中的 threadpool 会去处理这个加进来的 EndpointData
//处理过程是调用它的 inbox 的 process()方法。然后 inbox 会等待消息到来。
receivers.offer(data) // for the OnStart message
}
endpointRef
}
......
}
Spark RPC服务端逻辑小结：我们说明了Spark RPC服务端启动的逻辑流程，分为两个部分，第一个是RPC env，即NettyRpcEnv的创建过程，第二个则是RpcEndpoint注册到dispatcher的流程。
1. NettyRpcEnvFactory 创建 NettyRpcEnv
- 根据地址创建NettyRpcEnv。
- NettyRpcEnv开始启动服务，包括TransportContext根据地址开启监听服务，向Dispacther注册一个RpcEndpointVerifier等待。
2. Dispatcher注册RpcEndpoint
- Dispatcher初始化时便创建一个线程池并阻塞等待receivers队列中加入新的EndpointData
- 一旦新加入EndpointData便会调用该EndpointData的inbox去处理消息。比如OnStart消息，或是RPCMessage等等。
三.Spark RPC客户端
依旧是以上一节 HelloWorld 的客户端为线索，我们来逐层深入在 RPC 中，客户端 HelloworldClient 的 asyncCall() 方法。
object HelloworldClient {
......
def asyncCall() = {
val rpcConf = new RpcConf()
val config = RpcEnvClientConfig(rpcConf, "hello-client")
val rpcEnv: RpcEnv = NettyRpcEnvFactory.create(config)
val endPointRef: RpcEndpointRef = rpcEnv.setupEndpointRef(RpcAddress("localhost", 52345), "hello-service")
val future: Future[String] = endPointRef.ask[String](SayHi("neo"))
future.onComplete {
case scala.util.Success(value) => println(s"Got the result = $value")
case scala.util.Failure(e) => println(s"Got error: $e")
}
Await.result(future, Duration.apply("30s"))
rpcEnv.shutdown()
}
......
}
创建Spark RPC客户端Env（即NettyRpcEnvFactory）部分和Spark RPC服务端是一样的，只是不会开启监听服务，这里就不详细展开。
我们从这一句开始看，这也是Spark RPC客户端和服务端区别的地方所在。
val endPointRef: RpcEndpointRef = rpcEnv.setupEndpointRef(RpcAddress("localhost", 52345), "hello-service")
setupEndpointRef()
上面的的setupEndpointRef最终会去调用下面setupEndpointRef()这个方法，这个方法中又进行一次跳转，跳转去setupEndpointRefByURI这个方法中。需要注意的是这两个方法都是RpcEnv里面的，而RpcEnv是抽象类，它里面只实现部分方法，而NettyRpcEnv继承了它，实现了全部方法。
abstract class RpcEnv(conf: RpcConf) {
......
def setupEndpointRef(address: RpcAddress, endpointName: String): RpcEndpointRef = {
//会跳转去调用下面的方法
setupEndpointRefByURI(RpcEndpointAddress(address, endpointName).toString)
}
def setupEndpointRefByURI(uri: String): RpcEndpointRef = {
//其中 asyncSetupEndpointRefByURI() 返回的是 Future[RpcEndpointRef]。 这里就是阻塞，等待返回一个 RpcEndpointRef。
// defaultLookupTimeout.awaitResult 底层调用 Await.result 阻塞 直到结果返回或返回异常
defaultLookupTimeout.awaitResult(asyncSetupEndpointRefByURI(uri))
}
......
}
这里最主要的代码其实就一句，
defaultLookupTimeout.awaitResult(asyncSetupEndpointRefByURI(uri))
这一段可以分为两部分，第一部分的defaultLookupTimeout.awaitResult其实底层是调用Await.result阻塞等待一个异步操作，直到结果返回。
而asyncSetupEndpointRefByURI(uri)则是根据给定的uri去返回一个RpcEndpointRef，它是在NettyRpcEnv中实现的：
class NettyRpcEnv(
val conf: RpcConf,
javaSerializerInstance: JavaSerializerInstance,
host: String) extends RpcEnv(conf) {
......
def asyncSetupEndpointRefByURI(uri: String): Future[RpcEndpointRef] = {
//获取地址
val addr = RpcEndpointAddress(uri)
//根据地址等信息新建一个 NettyRpcEndpointRef 。
val RpcendpointRef = new NettyRpcEndpointRef(conf, addr, this)
//每个新建的 RpcendpointRef 都有先有一个对应的verifier 去检查服务端存不存在对应的 Rpcendpoint 。
val verifier = new NettyRpcEndpointRef(
conf, RpcEndpointAddress(addr.rpcAddress, RpcEndpointVerifier.NAME), this)
//向服务端发送请求判断是否存在对应的 Rpcendpoint。
verifier.ask[Boolean](RpcEndpointVerifier.createCheckExistence(endpointRef.name)).flatMap { find =>
if (find) {
Future.successful(endpointRef)
} else {
Future.failed(new RpcEndpointNotFoundException(uri))
}
}(ThreadUtils.sameThread)
}
......
}
asyncSetupEndpointRefByURI()这个方法实现两个功能，第一个就是新建一个RpcEndpointRef。第二个是新建一个verifier，这个verifier的作用就是先给服务端发送一个请求判断是否存在RpcEndpointRef对应的RpcEndpoint。
这段代码中最重要的就是verifiter.ask[Boolean]（...）了。如果有找到之后就会调用Future.successful这个方法，反之则会通过Future.failed抛出一个异常。
ask可以算是比较核心的一个方法，我们可以到ask方法中去看看。
class NettyRpcEnv{
......
private[netty] def ask[T: ClassTag](message: RequestMessage, timeout: RpcTimeout): Future[T] = {
val promise = Promise[Any]()
val remoteAddr = message.receiver.address
//
def onFailure(e: Throwable): Unit = {
// println("555");
if (!promise.tryFailure(e)) {
log.warn(s"Ignored failure: $e")
}
}
def onSuccess(reply: Any): Unit = reply match {
case RpcFailure(e) => onFailure(e)
case rpcReply =>
println("666");
if (!promise.trySuccess(rpcReply)) {
log.warn(s"Ignored message: $reply")
}
}
try {
if (remoteAddr == address) {
val p = Promise[Any]()
p.future.onComplete {
case Success(response) => onSuccess(response)
case Failure(e) => onFailure(e)
}(ThreadUtils.sameThread)
dispatcher.postLocalMessage(message, p)
} else {
//跳转到这里执行
//封装一个 RpcOutboxMessage ，同时 onSuccess 方法也是在这里注册的。
val rpcMessage = RpcOutboxMessage(serialize(message),
onFailure,
(client, response) => onSuccess(deserialize[Any](client, response)))
postToOutbox(message.receiver, rpcMessage)
promise.future.onFailure {
case _: TimeoutException => println("111");rpcMessage.onTimeout()
// case _ => println("222");
}(ThreadUtils.sameThread)
}
val timeoutCancelable = timeoutScheduler.schedule(new Runnable {
override def run(): Unit = {
// println("333");
onFailure(new TimeoutException(s"Cannot receive any reply in ${timeout.duration}"))
}
}, timeout.duration.toNanos, TimeUnit.NANOSECONDS)
//promise 对应的 future onComplete时会去调用，但当 successful 的时候，上面的 run 并不会被调用。
promise.future.onComplete { v =>
// println("4444");
timeoutCancelable.cancel(true)
}(ThreadUtils.sameThread)
} catch {
case NonFatal(e) =>
onFailure(e)
}
promise.future.mapTo[T].recover(timeout.addMessageIfTimeout)(ThreadUtils.sameThread)
}
......
}
这里涉及到使用一些scala多线程的高级用法，包括Promise和Future。如果想要对这些有更加深入的了解，可以参考这篇文章。
这个函数的作用从名字中就可以看得出，其实就是将要发送的消息封装成一个RpcOutboxMessage，然后交给OutBox去发送，OutBox和前面所说的InBox对应，对应Actor模型中的MailBox（信箱）。用于发送和接收消息。
其中使用到了Future和Promise进行异步并发以及错误处理，比如当发送时间超时的时候Promise就会返回一个TimeoutException，而我们就可以设置自己的onFailure函数去处理这些异常。
OK，注册完RpcEndpointRef后我们便可以用它来向服务端发送消息了，而其实RpcEndpointRef发送消息还是调用ask方法，就是上面的那个ask方法。上面也有介绍，本质上就是通过OutBox进行处理。
我们来梳理一下RPC的客户端的发送流程。
客户端逻辑小结：客户端和服务端比较类似，都是需要创建一个NettyRpcEnv。不同的是接下来客户端创建的是RpcEndpointRef，并用之向服务端对应的RpcEndpoint发送消息。
1.NettyRpcEnvFactory创建NettyRpcEnv
- 根据地址创建NettyRpcEnv。根据地址开启监听服务，向Dispacther注册一个RpcEndpointVerifier等待。
2. 创建RpcEndpointRef
- 创建一个新的RpcEndpointRef
- 创建对应的verifier，使用verifier向服务端发送请求，判断对应的RpcEndpoint是否存在。若存在，返回该RpcEndpointRef，否则抛出异常。
3. RpcEndpointRef使用同步或者异步的方式发送请求。
OK，以上就是SparkRPC时序的源码分析。下一篇会将一个实际的例子，Spark的心跳机制和代码。喜欢的话就关注一波吧
推荐阅读 ：
从分治算法到 MapReduce
Actor并发编程模型浅析
大数据存储的进化史 --从 RAID 到 Hadoop Hdfs
一个故事告诉你什么才是好的程序员