网络通信模块是分布式系统的底层基础，支撑上层分布式环境下复杂的进程间通信。远程过程调用（RPC，Remote Procedure Call）是一种常见的分布式网络通信协议。RPC 允许运行与一台机器的程序调用另一台机器的子程序，同时将网络细节屏蔽起来，大大简化了分布式程序的开发。

Hadoop RPC 简介

Hadoop 实现了自己的 RPC 通信协议，是上层分布式子系统（HDFS、MapReduce、HBase 等）公用的网络通信模块。Hadoop RPC 具有以下特点：

• 透明性。所有RPC框架的基本特性，对用户屏蔽了网络通信过程。
• 高性能。Hadoop 各个子系统均采用 Master/Slave 架构，Master 作为一个 RPC Server，负责处理所有 Slave 发送的请求，需要能够高效的处理多个并发 RPC 请求。
• 可控性。JDK 自带的 RPC 框架（RMI）过于重量级，用户可控之处太少，如：网络连接、超时和缓存等难以修改。因此 Hadoop 实现了轻量级的可控性更强的 RPC 框架。

Hadoop RPC 架构

Hadoop RPC 与其他 RPC 框架一样主要由四个部分组成：序列化层、函数调用层、网络传输层、服务端处理框架。

• 序列化层，将结构化数据转换为字节流，便于通过网络传输或进行持久化。
• 函数调用层，定位要调用的函数并执行函数。Hadoop RPC 采用 Java 反射和动态代理实现函数调用。
• 网络传输层，描述了 Client 和 Server 之间消息传输的方式。Hadoop RPC 采用基于 TCP/IP 的 Socket 机制。
• 服务端处理框架，可以抽象为网络I/O模型，直接决定了服务器端的并发处理能力。常见的有：阻塞式I/O、非阻塞式I/O、事件驱动I/O等，Hadoop RPC 采用基于 Reactor 设计模式的事件驱动I/O模型。

Hadoop RPC 总体架构如图，自下而上分为两层：第一层是基于 Java NIO 实现的 Client/Server 通信模型；第二层是供上层应用调用的 RPC 接口。

Hadoop RPC

Hadoop RPC 使用

首先定义 RPC 协议，RPC 协议是客户端和服务端的通信接口，定义了服务器端对外提供的服务接口。

interface ClientProtocol extends org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol {
    // 版本号，默认情况下不通版本号的 Client 和 Server 不能通信
    public static final long versionId = 1L;
    String echo(String value) throws IOException;
    int add(int v1, int v2) throwd IOException;
}

实现 RPC 协议，Hadoop RPC 协议通常是一个 Java 接口。

public static class ClientProtocolImpl implemenets ClientProtocol {
    public long getProtocolVersion(String protocol,
                                   long clientVersion) throws IOException {
        return ClientProtocol.versionId;
    }
    
    public String echo(String value) throws IOException {
        return value;
    }
    public int add(int v1, int v2) throwd IOException {
        return v1 + v2;
    }
}

构造并启动 RPC Server，使用 getServer() 方法构造 RPC Server，并启动

// serverHost 和 serverPort 表示服务器的 host 和端口
// numHandlers 表示服务器端处理请求的线程数
server = RPC.getServer(new ClientProtocolImpl(), serverHost, serverPort,
    numHandlers, false, conf);
    
server.start();    

构造 RPC CLient，并发送 RPC 请求。使用 getProxy() 方法构造客户端代理，通过代理对象调用远程服务器端方法

proxy = (ClientProtocol) RPC.getProxy(ClientProtocol.class, new ClientProtocolImpl(),
    ClientProtocol.versionId, addr, conf);

int result = proxy.add(5, 6);
String echoResult = proxy.echo("hello");

经过上面四个步骤，便利用 Hadoop RPC 构建了一个简单的 Client/Server 网络模型。

深入理解 Hadoop RPC

Hadoop RPC 主要由三个类组成：RPC、Client、Server，分别对应接口、客户端实现、服务器端实现。

ipc.RPC

RPC 类是对底层客户机/服务器网络模型的封装，以便为开发人员提供方便简洁的编程接口。

RPC 类定义了一个内部类 RPC.Server，继承 Server 抽象，并利用反射机制实现了 call 接口。RPC 类包含一个 ClientCache 类型的成员根据用户提供的 SocketFactory 缓存 Client（重用 Client）。

ipc.RPC

与本地执行反射调用不通的是，RPC 函数调用时（执行 invock 方法），需要将函数调用信息（函数名、参数列表等）打包成可序列化对象 Invocation，通过网络发送给服务器端，服务器端接收到后，根据这些信息在利用反射机制完成函数调用。

ipc.Client

Client 类主要完成的功能是发送远程过程调用信息，并接收执行结果。Client 类内部有两个重要的类：Call 和 Connection。

Call 封装了一个 RPC 请求，包含唯一标识Id、函数调用信息、函数返回信息、错误信息、执行完成标识。Connection 封装了 Client 与每个 Server 之前的连接信息。包括通信连接唯一标识RemoteId、Socket、网络输入输出数据流、RPC请求等。

ipc.Client

ipc.Server

Hadoop 采用 Master/Slave 结构，Master（NameNode、JobTracker）是整个系统的单点，是系统的性能和扩展瓶颈之一。Master 通过 ipc.Server 接收并处理所有 Slave 发送的请求，这要求 ipc.Server 将高并发和可扩展性作为设计目标。

ipc.Server 采用了多种提高并发处理能力的技术，包括：线程池、事件驱动和 Reactor 设计模式等。均采用 JDK 自带的库实现。下面着重介绍 Reactor 设计模式如何提高整体性能。

Reactor 是并发编程中一种基于事件驱动的设计模式，具有以下两个特点：

1. 通过派发、分离I/O操作事件提高系统的并发性能
2. 提高粗粒度的并发控制，单线程实现，避免复杂的同步处理

典型的 Reactor 实现原理图如下：

Reactor

主要包括以下几个角色：

• Reactor，IO事件的派发者
• Acceptor，接收来自 Client 的连接，建立与 Client 对应的 Handler，并向 Reactor 注册 Handler
• Handler，与 Client 通信的实体，实现业务的处理，内部会进一步划分为：read、decode、compute、encode、send 等过程，
• Reader/Sender，为了加速处理速度，通过构建线程池，存放数据处理线程，数据读出后在线程池中等待后续处理即可。因此一般会分离 Handler 的读和写的过程，非别注册为读和写事件由 Reader 和 Sender 处理。

ipc.Server 实现了一个典型的 Reactor 模式，整体架构基本与上述一致。ipc.Server 被划分为三个阶段：接收请求、处理请求和返回结果

ipc.Server

接收请求

接收来自各个客户端的请求，封装为 Call 对象，放入共享队列（callQueue）。其中 Listener 负责监听请求，整个 Server 只有一个 Listener。一旦有新的请求到达，会轮询的方式从线程池中选择一个 Reader 处理。Selector 对象负责监听相关事件。

处理请求

从共享队列中获取 Call 对象，执行对应的函数调用，由多个 Handler 并行完成。Handler 会尝试将结果返回给客户端，但是考虑到某些函数调用返回的结果很大或网络慢等原因，可能很难一次性将结果发送到客户端，Handler 会尝试将后续发送任务交给 Responder 处理。

返回结果

Server 端只有一个 Responder，负责处理 Handler 的结果返回给客户端，Selector 对象负责监听相关事件。

Hadoop RPC 参数

Hadoop RPC 提供了一些可配置参数：

《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》