大数据开发：Hadoop的RPC原理解析

Hadoop作为大数据生态的第一代处理框架，其经典性和代表性是毋庸置疑的，而在大数据学习当中，Hadoop这一块也依然是重点。Hadoop框架涉及到诸多知识点，需要一一去搞定。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Hadoop的RPC原理解析。

在Hadoop中，客户端与namenode、datanode与namenode、dfsadmin与namenode、客户端与resourcemanager等模块之间的交互都采用rpc的方式进行。

RPC客户端：

从模块分层的角度来看，RPC客户端通常可以分为如下几层：

最上层的客户端封装层：例如DFSClient，YarnClient，DFSAdmin等等，对外暴露接口调用，内部调用下层接口实现功能。

中间为协议转换层：不同的请求本质上是不同的协议。因此，有众多不同的协议实现类。在这些实现类中，主要负责对各自请求的结构体进行序列化与反序列化的操作。另外，每个协议实现类中，都会有一个代理（RPCProxy）的成员对象，请求通过调用代理的接口向下透传，最终向服务段发送请求并获取到响应内容。

代理层：也可以理解为是RPC引擎层，因为向上提供了通用的代理对象和处理类，向下调用通信层的接口向服务端发送请求。RPCEngine本身是一个接口，具体实现类为ProtobufRpcEngine和WritableRpcEngine，两个引擎中各自都包含了一个invoker类，实现了java动态代理框架中处理类的接口，在invoker内部，则封装了对RPCClient的操作。

网络通信层：RPC的网络通信，具体包括RPC连接（Hadoop中均采用tcp的方式）的建立，请求的发送与响应的接收。RPCClient内部维护了一个连接（Connection）列表，每个连接都是一个独立的线程，在线程内部负责正常请求的发送与响应的接收。

对于采用了高可用的模块而言，例如namenode，resourcemanager，对应的客户端其整体结构，会在协议层与RPC引擎层之间再多加一层抽象，称为重试代理（RetryProxy）。

在该层，会进行请求失败的重试，因为向standby的节点发送请求，或者active的节点异常情况，均无法得到响应，因此需要进行重试。

同样，向上仍旧是通过java动态代理的方式返回代理对象，向下则调用对应引擎层的接口，获取代理对象，并调用对应的方法完成请求。

这样对于上层的客户端，则不需要感知下面的重试逻辑，完全是透明的处理逻辑。

从逻辑流程上来看，RPC请求会分为两个步骤：

获取代理对象

客户端的请求流程中，首先是获取一个接口协议的代理对象。该代理对象通常是由RPC引擎提供的，具体通过java的动态代理方式，返回代理对象。

通过代理对象发送请求

上面讲到了，代理对象是通过java动态代理的方式构建出来的，因此，所有的方法调用最终会调用到invoker的invoke方法中。在invoke方法中，根据不同的请求序列化成不同的请求头，同时对请求也进行序列化，然后通过RPC的Client将序列化的内容发送给服务端。最后从服务端收到请求的响应，反序列化后返回实际结果。

RPC服务端

服务端采用了reactor的设计，以多线程的方式负责RPC请求的处理。

请求处理线程从Call队列中取出RPC请求，并回调完成RPC请求处理后，会根据线程的繁忙程度，将响应数据放到队列中，由另外的线程从队列中取出响应结果发送给客户端，或者是直接进行数据的发送。

所谓空闲连接指的就是当前连接上没有任何RPC请求。

关于大数据开发，Hadoop的RPC原理解析，以上就为大家做了大致的介绍了。RPC原理是Hadoop当中需要理解的一个重要概念，进一步地理解可以去阅读相关源码。