【深入淺出 Yarn 架構與實現】2-2 Yarn 基礎庫 - 底層通信庫 RPC

来源:https://www.cnblogs.com/shuofxz/archive/2022/11/09/16874715.html
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RPC(Remote Procedure Call) 是 Hadoop 服務通信的關鍵庫,支撐上層分散式環境下複雜的進程間(Inter-Process Communication, IPC)通信邏輯,是分散式系統的基礎。允許運行於一臺電腦上的程式像調用本地方法一樣,調用另一臺電腦的子程式。由於 ...


RPC(Remote Procedure Call) 是 Hadoop 服務通信的關鍵庫,支撐上層分散式環境下複雜的進程間(Inter-Process Communication, IPC)通信邏輯,是分散式系統的基礎。允許運行於一臺電腦上的程式像調用本地方法一樣,調用另一臺電腦的子程式。
由於 RPC 服務整體知識較多,本節僅針對對 Yarn RPC 進行簡略介紹,詳細內容會後續開專欄介紹。

一、RPC 通信模型介紹

為什麼會有 RPC 框架?
在分散式或微服務情境下,會有大量的服務間交互,如果用傳統的 HTTP 協議埠來通信,需要耗費大量時間處理網路數據交換上,還要考慮編解碼等問題。如下圖所示。
image.png

  • 客戶端通過 RPC 框架的動態代理得到一個代理類實例,稱為 Stub(樁)
  • 客戶端調用介面方法(實際是 Stub 對應的方法),Stub 會構造一個請求,包括函數名和參數
  • 服務端收到這個請求後,先將服務名(函數)解析出來,查找是否有對應的服務提供者
  • 服務端找到對應的實現類後,會傳入參數調用
  • 服務端 RPC 框架得到返回結果後,再進行封裝返回給客戶端
  • 客戶端的 Stub 收到返回值後,進行解析,返回給調用者,完成 RPC 調用。

二、Hadoop RPC 介紹

一)簡介

Hadoop RPC 是 Hadoop 自己實現的一個 RPC 框架,主要有以下幾個特點:

  • 透明性:像調用本地方法一樣調用遠程方法。
  • 高性能:Hadoop 各個系統均採用 Master/Slave 結構,Master 是一個 RPC Server 用於處理各個 Slave 節點發送的請求,需要有高性能。
  • 可控性:由於 JDK 中的 RPC 框架 RMI 重量級過大,且封裝度太高,不方便控制和修改。因此實現了自己的 RPC 框架,以保證輕量級、高性能、可控性。

框架原理和整體執行流程與第一節介紹的 RPC 框架一致,感興趣可深入源碼進行瞭解。

二)總體架構

Hadoop RPC 架構底層依靠 Java 的 nio、反射、動態代理等功能實現「客戶端 - 伺服器(C/S)」通信模型。
上層封裝供程式調用的 RPC 介面。
image.png

三、案例 demo

下麵兩個案例的 demo 已上傳至 github。有幫助的話點個⭐️。
https://github.com/Simon-Ace/hadoop_rpc_demo

一)RPC Writable 案例實現

1、新建一個 maven 工程,添加依賴

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.8.5</version>
</dependency>

2、定義 RPC 協議

public interface BusinessProtocol {
    void mkdir(String path);
    String getName(String name);
    long versionID = 345043000L;
}

3、定義協議實現

public class BusinessIMPL implements BusinessProtocol {
    @Override
    public void mkdir(String path) {
        System.out.println("成功創建了文件夾 :" + path);
    }

    @Override
    public String getName(String name) {
        System.out.println("成功打了招呼: hello :" + name);
        return "bigdata";
    }
}

4、通過 Hadoop RPC 構建一個 RPC 服務端

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;

public class MyServer {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 構建一個 RPC server 端,提供了一個 BussinessProtocol 協議的 BusinessIMPL 服務實現
            RPC.Server server = new RPC.Builder(new Configuration())
                    .setProtocol(BusinessProtocol.class)
                    .setInstance(new BusinessIMPL())
                    .setBindAddress("localhost")
                    .setPort(6789)
                    .build();

            server.start();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

5、構建一個 RPC 客戶端

import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class MyClient {
    public static void main(String[] args) {
        try {
        	// 獲取代理類實例,也就是 Stub
            BusinessProtocol proxy = RPC.getProxy(BusinessProtocol.class, BusinessProtocol.versionID,
                    new InetSocketAddress("localhost", 6789), new Configuration());

            // 通過 Stub 發送請求,實際使用就像調用本地方法一樣
            proxy.mkdir("/tmp/ABC");
            String res = proxy.getName("Simon");
            System.out.println("從 RPC 服務端接收到的返回值:" + res);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

6、測試,先啟動服務端,再啟動客戶端
服務端輸出

成功創建了文件夾 :/tmp/ABC
成功打了招呼: hello :Simon

客戶端輸出

從 RPC 服務端接收到的返回值:bigdata

二)RPC Protobuf 案例實現

項目結構如下
image.png

對 proto 文件格式不熟悉的同學,參考上一篇文章《2-1 Yarn 基礎庫概述》

MyResourceTrackerMessage.proto 定義數據格式

syntax = "proto3";
option java_package = "com.shuofxz.protobuf_rpc.proto";
option java_outer_classname = "MyResourceTrackerMessageProto";
option java_generic_services = true;
option java_generate_equals_and_hash = true;

message MyRegisterNodeManagerRequestProto {
    string hostname = 1;
    int32 cpu = 2;
    int32 memory = 3;
}

message MyRegisterNodeManagerResponseProto {
    string flag = 1;
}

MyResourceTracker.proto 定義 rpc 介面

syntax = "proto3";

import "com/shuofxz/protobuf_rpc/proto/MyResourceTrackerMessage.proto";
option java_package = "com.shuofxz.protobuf_rpc.proto";
option java_outer_classname = "MyResourceTrackerProto";
option java_generic_services = true;
option java_generate_equals_and_hash = true;

service MyResourceTrackerService {
    rpc registerNodeManager(MyRegisterNodeManagerRequestProto) returns (MyRegisterNodeManagerResponseProto);
}

2、對 proto 文件編譯,生成 java 類

# 在項目根目錄執行,路徑按照自己的進行修改
protoc -I=src/main/java --java_out=src/main/java src/main/java/com/shuofxz/protobuf_rpc/proto/MyResource.proto

protoc -I=src/main/java --java_out=src/main/java src/main/java/com/shuofxz/protobuf_rpc/proto/MyResourceTracker.proto

3、定義調用方法介面 MyResourceTracker

import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto;

public interface MyResourceTracker {
    MyRegisterNodeManagerResponseProto registerNodeManager(MyRegisterNodeManagerRequestProto request) throws Exception;
}

4、對調用方法介面的實現(服務端)

import com.shuofxz.protobuf_rpc.interf.MyResourceTracker;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerMessageProto;

public class MyResourceTrackerImpl implements MyResourceTracker {
    @Override
    public MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto registerNodeManager(
            MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto request) {

        // 輸出註冊的消息
        String hostname = request.getHostname();
        int cpu = request.getCpu();
        int memory = request.getMemory();
        System.out.println("NodeManager 的註冊消息: hostname = " + hostname + ", cpu = " + cpu + ", memory = " + memory);

        // 省略處理邏輯
        // 構建一個響應對象,用於返回
        MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto.Builder builder =
                MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto.newBuilder();
        // 直接返回 True
        builder.setFlag("true");
        MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto response = builder.build();
        return response;
    }
}

5、編寫 proto 的協議介面

import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerProto;
import org.apache.hadoop.ipc.ProtocolInfo;

@ProtocolInfo(protocolName = "com.shuofxz.blablabla", protocolVersion = 1)
public interface MyResourceTrackerPB extends MyResourceTrackerProto.MyResourceTrackerService.BlockingInterface {
}

6、編寫 proto 的協議介面實現(服務端)

import com.google.protobuf.RpcController;
import com.google.protobuf.ServiceException;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.interf.MyResourceTracker;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerMessageProto;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.interf.MyResourceTrackerPB;

public class MyResourceTrackerServerSidePB implements MyResourceTrackerPB {
    final private MyResourceTracker server;

    public MyResourceTrackerServerSidePB(MyResourceTracker server) {
        this.server = server;
    }

    @Override
    public MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto registerNodeManager(
            RpcController controller, MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto request) throws ServiceException {
        try {
            return server.registerNodeManager(request);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

7、RPC Server 的實現

import com.shuofxz.protobuf_rpc.interf.MyResourceTrackerPB;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerProto;

import java.io.IOException;

public class ProtobufRpcServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();

        RPC.setProtocolEngine(conf, MyResourceTrackerPB.class, ProtobufRpcEngine.class);

        // 構建 Rpc Server
        RPC.Server server = new RPC.Builder(conf)
                .setProtocol(MyResourceTrackerPB.class)
                .setInstance(MyResourceTrackerProto.MyResourceTrackerService
                        .newReflectiveBlockingService(new MyResourceTrackerServerSidePB(new MyResourceTrackerImpl())))
                .setBindAddress("localhost")
                .setPort(9998)
                .setNumHandlers(1)
                .setVerbose(true)
                .build();

        // Rpc Server 啟動
        server.start();
    }
}

8、RPC Client 的實現

import com.google.protobuf.ServiceException;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.proto.MyResourceTrackerMessageProto;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import com.shuofxz.protobuf_rpc.interf.MyResourceTrackerPB;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class ProtobufRpcClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 設置 RPC 引擎為 ProtobufRpcEngine
        Configuration conf = new Configuration();
        String hostname = "localhost";
        int port = 9998;
        RPC.setProtocolEngine(conf, MyResourceTrackerPB.class, ProtobufRpcEngine.class);

        // 獲取代理
        MyResourceTrackerPB protocolProxy = RPC
                .getProxy(MyResourceTrackerPB.class, 1, new InetSocketAddress(hostname, port), conf);

        // 構建請求對象
        MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto.Builder builder =
                MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto.newBuilder();
        MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerRequestProto bigdata02 =
                builder.setHostname("bigdata02").setCpu(64).setMemory(128).build();

        // 發送 RPC 請求,獲取響應
        MyResourceTrackerMessageProto.MyRegisterNodeManagerResponseProto response = null;
        try {
            response = protocolProxy.registerNodeManager(null, bigdata02);
        } catch (ServiceException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 處理響應
        String flag = response.getFlag();
        System.out.println("最終註冊結果: flag = " + flag);
    }
}

9、測試
先啟動服務端,在啟動客戶端。

四、總結

本節介紹了 Hadoop 底層通信庫 RPC。首先介紹了 RPC 的框架和原理,之後對 Hadoop 自己實現的 RPC 進行了介紹,並給出了兩個 demo 實踐。
強烈建議瞭解基礎知識後,跟著 demo 實現一個案例出來,可以更好的幫助你理解。
文中 Demo:https://github.com/Simon-Ace/hadoop_rpc_demo


參考文章:
YARN-RPC網路通信架構設計
YARN-高併發RPC源碼實現
Hadoop3.2.1 【 HDFS 】源碼分析 : RPC原理 [八] Client端實現&源碼
Hadoop RPC機制詳解
Hadoop2源碼分析-RPC探索實戰
《Hadoop 技術內幕 - 深入解析 Yarn 結構設計與實現原理》3.3 節


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