Spark RPC框架源码分析（二）RPC运行时序
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，。
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
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