1、Spark組件之間使用RPC機制進行通信。RPC的客戶端在本地編寫並調用業務介面，介面在本地通過RPC框架的動態代理機制生成一個對應的實現類，在這個實現類中完成soket通信、遠程調用等功能的邏輯包裝，而在RPC的服務端既編寫業務介面也編寫了具體的業務實現類，通過RPC框架以介面的方式暴露出來， ...
1、Spark組件之間使用RPC機制進行通信。RPC的客戶端在本地編寫並調用業務介面，介面在本地通過RPC框架的動態代理機制生成一個對應的實現類，在這個實現類中完成soket通信、遠程調用等功能的邏輯包裝，而在RPC的服務端既編寫業務介面也編寫了具體的業務實現類，通過RPC框架以介面的方式暴露出來，供客戶端遠程調用。
Spark2.x之前使用的是Akka作為底層框架來實現Actor模型的，Spark2.x之後用Netty替換了Akka作為底層框架，來實現Actor模型（Akka底層用的也是Netty）。
BIO：客戶端調用後一直等待服務端的執行返回，客戶端才能繼續執行自生在調用點位後面的邏輯，造成客戶端邏輯的阻塞。
NIO：客戶端調用後，繼續執行調用點位後的本地邏輯，通過事件監聽等機制獲得服務端的返回，客戶端無阻塞，但是客戶端需要付出額為的精力去實時監聽服務端的執行是否完畢。
AIO：客戶端調用後，繼續執行調用點位後的本地邏輯，服務端主動將結果發送到共用的地方，客戶端靈活取用，客戶端無阻塞也無額外開銷，（服務端通常使用call-back等機制實現對客戶端的通知、Feature來約定共用數據區）但是目前Linux不支持AIO，Windows支持。
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2、Actor模型：每一個通信端點都擁有一對inbox-outbox**，任何信息的接收都通過inbox，同樣任何信息的發送都必須通過outbox，多條信息就在box中排序處理。
