深入理解Spark远程通信组件RPC及消息处理机制

1.简介

在Spark中，不同组件像driver，executor，worker，master（stanalone模式）之间的通信是基于RPC来实现的。Spark 1.6之前，Spark的RPC是基于Akka来实现的。Akka是一个基于scala语言的异步的消息框架。Spark1.6后，spark借鉴Akka的设计自己实现了一个基于Netty的rpc框架。本文主要对spark1.6之后基于netty新开发的rpc框架做一个较为深入的分析。

2.整体架构

image-20200319204623111.png

3.核心组件

3.1 RpcEnv

在介绍RpcEnv之前，我们先介绍SparkEnv。SparkEnv是Spark的执行环境对象，其中包括与众多Executor执行相关的对象。Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力，所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv。有了 SparkEnv，就可以将数据存储在存储体系中；就能利用计算引擎对计算任务进行处理，就可以在节点间进行通信等。

RpcEnv为RpcEndpoint提供处理消息的环境。RpcEnv负责RpcEndpoint整个生命周期的管理，包括：注册endpoint，endpoint之间消息的路由，以及停止endpoint。


image-20200318212053518.png
private[spark] abstract class RpcEnv(conf: SparkConf) {
 /**
 * RPC远程终端查找的默认超时时间，默认为120s
 */
 private[spark] val defaultLookupTimeout = RpcUtils.lookupRpcTimeout(conf)
​
 /**
 * 返回已经注册的[[RpcEndpoint]]的RpcEndpointRef。
 * 该方法只用于[[RpcEndpoint.self]]方法实现中。
 * 如果终端相关的[[RpcEndpointRef]]不存在，则返回null。
 */
 private[rpc] def endpointRef(endpoint: RpcEndpoint): RpcEndpointRef
​
 /**
 * 如果是服务器模式，则返回当前服务器监听的地址；否则为空
 */
 def address: RpcAddress
​
 /**
 * 使用一个name来注册一个[[RpcEndpoint]]，并且返回它的[[RpcEndpointRef]]对象。
 * [[RpcEnv]]并不保证线程安全性。
 */
 def setupEndpoint(name: String, endpoint: RpcEndpoint): RpcEndpointRef
​
 /**
 * 通过一个URI来异步检索[[RpcEndpointRef]]对象
 */
 def asyncSetupEndpointRefByURI(uri: String): Future[RpcEndpointRef]
​
 /**
 * 通过一个URI来同步检索[[RpcEndpointRef]]对象
 */
 def setupEndpointRefByURI(uri: String): RpcEndpointRef = {
 defaultLookupTimeout.awaitResult(asyncSetupEndpointRefByURI(uri))
 }
​
 /**
 * 根据`address` 和 `endpointName`对 [[RpcEndpointRef]]进行同步检索。
 */
 def setupEndpointRef(address: RpcAddress, endpointName: String): RpcEndpointRef = {
 setupEndpointRefByURI(RpcEndpointAddress(address, endpointName).toString) // URI：
 }
​
 /**
 * 停止指定的[[RpcEndpoint]]对象。
 */
 def stop(endpoint: RpcEndpointRef): Unit
​
 /**
 * 异步关闭当前的[[RpcEnv]]。
 * 如果需要确保成功地退出[[RpcEnv]]，在执行[[shutdown()]]之后需要调用[[awaitTermination()]]。
 */
 def shutdown(): Unit
​
 /**
 * 等待直到[[RpcEnv]]退出。
 * TODO do we need a timeout parameter?
 */
 def awaitTermination(): Unit
​
 /**
 * 如果没有[[RpcEnv]]对象，那么[[RpcEndpointRef]]将不能被反序列化。
 * 因此，如果任何反序列化的对象中包含了[[RpcEndpointRef]]，那么这些反序列化的代码都应该在该方法中执行。
 */
 def deserialize[T](deserializationAction: () => T): T
​
 /**
 * 用于返回文件服务器的实例。
 * 如果RpcEnv不是以服务器模式运行，那么该项可能为null。
 *
 */
 def fileServer: RpcEnvFileServer
​
 /**
 * 打开一个通道从给定的URI下载文件。
 * 如果由RpcEnvFileServer返回的URI使用"spark"模式，那么该方法将会被工具类调用来进行文件检索。
 *
 * @param uri URI with location of the file.
 */
 def openChannel(uri: String): ReadableByteChannel
​
}

3.2 RpcEndpoint

RpcEndPoint 代表具体的通信节点，例如Master、Worker、CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverEndpoint、CoarseGrainedExecutorBackend等，都实现了该接口，在具体的函数中定义了消息传递来时的处理逻辑，整个生命周期是constructor -> onStart -> receive* -> onStop，即调用构造函数，然后向RpcEnv注册，内部调用onStart,之后如果收到消息，RpcEnv会调用receive*方法，结束时调用onStop方法，并给出了通信过程中RpcEndpoint所具有的基于事件驱动的行为（连接、断开、网络异常），实际上对于Spark框架来说主要是接收消息并处理。

private[spark] trait RpcEndpoint {
 // 当前RpcEndpoint注册的RpcEnv
 val rpcEnv: RpcEnv
 /**
 * 当前[[RpcEndpoint]]的代理，当`onStart`方法被调用时`self`生效，当`onStop`被调用时，`self`变
 * 成null。
 * 注意：在`onStart`方法被调用之前，[[RpcEndpoint]]对象还未进行注册，所以就没有有效的          *    * [[RpcEndpointRef]]。
 */
 final def self: RpcEndpointRef
 /**
 * 接收由RpcEndpointRef.send方法发送的消息，
 * 该类消息不需要进行响应消息（Reply），而只是在RpcEndpoint端进行处理。
 * 如果接收到一个不匹配的消息，将会抛出SparkException异常，并发送给`onError`。
 */
 def receive: PartialFunction[Any, Unit]
 /**
 * 处理来自`RpcEndpointRef.ask`的消息，RpcEndpoint端处理完消息后，需要给调用RpcEndpointRef.ask    * 的通信端返回响应消息。
 */
 def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit]
​
 //一系列的回调函数
 def onError(cause: Throwable): Unit
 def onConnected(remoteAddress: RpcAddress): Unit
 def onDisconnected(remoteAddress: RpcAddress): Unit
 def onNetworkError(cause: Throwable, remoteAddress: RpcAddress): Unit
 def onStart(): Unit
 def onStop(): Unit
​
 // 停止RpcEndpoint
 final def stop(): Unit 
}

3.3 RpcEndpointRef

RpcEndpointRef是一个对RpcEndpoint的远程引用对象，内部记录了RpcEndpoint的位置信息，通过它可以向远程的RpcEndpoint端发送消息以进行通信。

private[spark] abstract class RpcEndpointRef(conf: SparkConf)
 extends Serializable with Logging {
 // 最大重连次数(3)，重新尝试的等待事件(3s)，默认的超时事件(120s)
 private[this] val maxRetries = RpcUtils.numRetries(conf)
 private[this] val retryWaitMs = RpcUtils.retryWaitMs(conf)
 private[this] val defaultAskTimeout = RpcUtils.askRpcTimeout(conf)
​
 // 对应RpcEndpoint的地址(host:port)，名称
 def address: RpcAddress
 def name: String
​
 // 发送一条单向的异步消息，并且发送消息后不等待响应，亦即Send-and-forget。
 def send(message: Any): Unit
 /**
 * 发送消息给相关的[[RpcEndpoint.receiveAndReply]]，并且返回一个 Future，能够在timeout时间内接    * 收回复。
 * 该方法只会发送一次消息，失败后不重试。
 * 而ask方法发送消息后需要等待通信对端给予响应，通过Future来异步获取响应结果。
 */
 def ask[T: ClassTag](message: Any, timeout: RpcTimeout): Future[T]

 // 发送消息到相应的`RpcEndpoint.receiveAndReply`，阻塞等待回复的结果
 def askSync[T: ClassTag](message: Any): T = askSync(message, defaultAskTimeout)
 ....
}

4.收件箱Inbox

从上面的体系结构图可知，InBox作用于服务器端。它与RpcEndpoint是一对一的关系，每一个命名唯一的RpcEndpoint对应一个线程安全的InBox。所有发送给一个RpcEndpoint的消息，都由对应的InBox进行存储。InBox提供一个process方法实现，该方法会在一个dispatcher-event-loop线程池中被调用，将InBox中的消息提供给关联的RpcEndpoint进行消费。

需要注意的是，如果通信端端点的实现是继承自ThreadSafeRpcEndpoint，则表明该Endpoint不允许并发处理消息。如果继承自RpcEndpoint，那么就可以并发的调用该服务。在具体的process方法中，如果enableConcurrent为false，即只允许单线程处理。那么执行process方法时，如果numActiveThreads大于0，说明已经至少有一个线程正在处理，则立即返回，取消本次处理操作。

4.1 InboxMessage

InboxMessage是一个特质，是Inbox中所处理的基本消息单位，OneWayMessage，RpcMessage，OnStart等消息都继承了InboxMessage

4.2 messages

存储InboxMessage的链表

protected val messages = new java.util.LinkedList[InboxMessage]()

4.3 消息处理

def process(dispatcher: Dispatcher): Unit = {
 var message: InboxMessage = null
 inbox.synchronized {
 //enableConcurrent默认为false
 //当前线程被占用时，即返回
 if (!enableConcurrent && numActiveThreads != 0) {
 return
 }

 //只有当Inbox中有新消息（InboxMessage）时，才会启用当前线程
 message = messages.poll()
 if (message != null) {
 numActiveThreads += 1
 } else {
 return
 }
 }
 while (true) {
 ...
 //消息处理
 }
​
 inbox.synchronized {
 //enableConcurrent会被设置为false在onStop()被调用后
 if (!enableConcurrent && numActiveThreads != 1) {
 // If we are not the only one worker, exit
 numActiveThreads -= 1
 return
 }
 message = messages.poll()
 if (message == null) {
 numActiveThreads -= 1
 return
 }
 }
 }
 }

4.4消息发送

def post(message: InboxMessage): Unit = inbox.synchronized {
 if (stopped) {
 // We already put "OnStop" into "messages", so we should drop further messages
 onDrop(message)
 } else {
 messages.add(message)
 false
 }
 }

5.消息转发路由Dispatcher

消息调度器，有效提高NettyRpcEnv对消息的处理并最大提升并行处理，主要负责将RPC消息发送到要对该消息处理的RpcEndpoint.

5.1 EndpointData

EndpointData是一个简单的JavaBean类，RPC端点数据，把RpcEndpoint，RpcEndpointRef，Inbox封装在一起。

private class EndpointData(
 val name: String,
 val endpoint: RpcEndpoint,
 val ref: NettyRpcEndpointRef) {
 val inbox = new Inbox(ref, endpoint)
 }

5.2 receivers

端点数据的阻塞队列（LinkedBlockingQueue），只有当Inbox中有新消息（InboxMessage）时，才会放入到此队列中。

private val receivers = new LinkedBlockingQueue[EndpointData]

5.3 threadpool

用于对消息进行调度的线程池，默认线程池大小为2，线程为MessageLoop

/** Message loop used for dispatching messages. */
 private class MessageLoop extends Runnable {
 override def run(): Unit = {
 try {
 while (true) {
 try {
 //从receivers队列中拿取data数据，只有当Inbox中有新消息时，data才会被放入到receivers中，由于receivers是一个阻塞队列，所以没有消息时，线程会被阻塞
 val data = receivers.take()
 //毒丸，空数据
 if (data == PoisonPill) {
 // Put PoisonPill back so that other MessageLoops can see it.
 receivers.offer(PoisonPill)
 return
 }
 data.inbox.process(Dispatcher.this)
 } catch {
 case NonFatal(e) => logError(e.getMessage, e)
 }
 }
 } catch {
 case ie: InterruptedException => // exit
 }
 }
 }

5.5. 发送消息

/**
 * Posts a message to a specific endpoint.
 *
 * @param endpointName name of the endpoint.
 * @param message the message to post
 * @param callbackIfStopped callback function if the endpoint is stopped.
 */
private def postMessage(
 endpointName: String,
 message: InboxMessage,
 callbackIfStopped: (Exception) => Unit): Unit = {
 val error = synchronized {
 val data = endpoints.get(endpointName)
 if (stopped) {
 Some(new RpcEnvStoppedException())
 } else if (data == null) {
 Some(new SparkException(s"Could not find $endpointName."))
 } else {
 data.inbox.post(message)
 receivers.offer(data)
 None
 }
 }
 // We don't need to call `onStop` in the `synchronized` block
 error.foreach(callbackIfStopped)
 }

5.5 Dispatcher内存模型

image-20200319212955683.png

6.发件箱OutBox

从上面的体系结构图可知，OnBox作用于客户端。类似于收件箱InBox，它与TransportClient是一对一的关系，而一个TransportClient对应着一个远程的RpcEndPoint。

6.1 OutBoxMessage

具体的消息发送逻辑则交由OutboxMessage的实现来完成，OutboxMessage有两个子类，OneWayOutboxMessage和RpcOutboxMessage，分别对应调用RpcEndpoint的receive和receiveAndReply方法。

对于OneWayOutboxMessage，由于不需要返回值，则简单地通过调用传输层client.send方法将消息发出。

private[netty] case class OneWayOutboxMessage(content: ByteBuffer) extends OutboxMessage
 with Logging {
​
 override def sendWith(client: TransportClient): Unit = {
 client.send(content)
 }
​
 override def onFailure(e: Throwable): Unit = {
 e match {
 case e1: RpcEnvStoppedException => logWarning(e1.getMessage)
 case e1: Throwable => logWarning(s"Failed to send one-way RPC.", e1)
 }
 }
​
}

对于RpcOutboxMessage，由于需要服务器的响应结果，因此需要实现传输层提供的RpcResponseCallback接口，并提供onFailure和onSuccess的方法实现。在实际的发送消息时会使用client.sendRpc方法，将消息内容和RpcResponseCallback对象传递给传输层，该方法会立即返回一个requestId。

而传输层底层会有独立的线程负责将消息序列化并且发送出去，每个Message都会返回一个UUID，由底层来维护一个发送出去消息与其Callback的HashMap。

  1. 如果请求超时，会通过requestId在传输层中移除该RPC请求，从而达到取消消息发送的效果；

  2. 如果请求的消息成功返回，则会使用RpcResponseCallback对象根据返回的状态回调对应的onFailure和onSuccess的方法，进而回调Spark core中的业务逻辑，执行Promise/Future的done方法，上层退出阻塞。

private[netty] case class RpcOutboxMessage(
 content: ByteBuffer,
 _onFailure: (Throwable) => Unit,
 _onSuccess: (TransportClient, ByteBuffer) => Unit)
 extends OutboxMessage with RpcResponseCallback with Logging {
​
 private var client: TransportClient = _
 private var requestId: Long = _
​
 override def sendWith(client: TransportClient): Unit = {
 this.client = client
 this.requestId = client.sendRpc(content, this)
 }
​
 def onTimeout(): Unit = {
 if (client != null) {
 client.removeRpcRequest(requestId)
 } else {
 logError("Ask timeout before connecting successfully")
 }
 }
​
 override def onFailure(e: Throwable): Unit = {
 _onFailure(e)
 }
​
 override def onSuccess(response: ByteBuffer): Unit = {
 _onSuccess(client, response)
 }
​
}

6.2 发送消息

/**
 * 用于发送消息。
 * - 如果目前没有可用的连接，则将消息缓存并建立一个连接。
 * - 如果[[Outbox]]已经停止，那么sender将会抛出一个[[SparkException]]
 */
 def send(message: OutboxMessage): Unit = {
 val dropped = synchronized {
 if (stopped) {
 true
 } else {
 //将RpcEnv中所有转发给某个RpcEndPoint的消息都先放到一个messages链表中
 messages.add(message)
 false
 }
 }
 if (dropped) {
 message.onFailure(new SparkException("Message is dropped because Outbox is stopped"))
 } else {
 drainOutbox()
 }
 }

6.3 清空发件箱

drainOutbox主要用于清空发件箱中的消息，消息会通过传输层TransportClient发送给远端服务器。该方法会在开始处进行一系列的检查，需要保证传输层的连接已经建立，如果没有建立，则向nettyEnv.clientConnectionExecutor提交建立连接的任务后并返回，待连接任务完成后会再次调用drainOutox方法。另外，drainOutox会保证线程安全性，通过布尔值draining可以保证同一时刻只会有一个线程能够进行消息的处理和发送。

6.4 关闭发件箱

网络连接错误和RpcEnv的停止运行都会触发OutBox的关闭和资源的清理，OutBox关闭的处理逻辑如下：

  1. 如果connectFuture不为空，说明这会正在执行连接任务，那么调用connectFuture.cancel(true)方法，将任务取消。

  2. 调用closeClient方法，关闭客户端，这里仅仅将client引用置为null，但并不是真正的关闭，因为需要重用连接。

  3. 调用nettyEnv.removeOutbox(remoteAddress)方法，从nettyEnv中移除OutBox，因此将来的消息将会使用一个新的或原有的client连接并创建一个新的OutBox。

  4. 执行所有还未处理的消息的onFailure方法，并告知失败的原因。

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