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Hadoop中IPC的源碼分析

大數(shù)據(jù) Hadoop
最近開始看 Hadoop 的一些源碼,展開 hadoop 的源碼包,各個組件分得比較清楚,于是開始看一下 IPC 的一些源碼。

最近開始看Hadoop的一些源碼,展開 hadoop 的源碼包,各個組件分得比較清楚,于是開始看一下IPC的一些源碼。

IPC模塊,也就是 進(jìn)程間通信模塊,如果是在不同的機(jī)器上,那就可以理解為 RPC 了,也就是遠(yuǎn)程調(diào)用。事實上, hadoop 中的 IPC 也就是基于 RPC 實現(xiàn)的。

使用 sloccount 統(tǒng)計一下 ipc 包中代碼的行數(shù),一共是 2884 行。也就是說,IPC 作為hadoop的基礎(chǔ)組件,僅僅用了不到3000行的代碼,就完成得穩(wěn)定且富有效率。

IPC 中的關(guān)鍵類關(guān)系:

 

 

對用戶而言,可以直接使用的就是綠色的類。

通過 RPC 這個門面:

  • 客戶端可以創(chuàng)建相應(yīng)的 proxy,接著就可以進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)用。
  • 而服務(wù)提供者則可以創(chuàng)建相應(yīng)的 server,并進(jìn)行相應(yīng)的生命周期管理(start、stop),從而提供服務(wù)。

序列化

從上圖也可以看出,client 和 server 的交互,是通過網(wǎng)絡(luò) connection, 而走網(wǎng)絡(luò)的調(diào)用,是需要走序列化/反序列話的過程的。

這個過程, IPC 使用了 Hadoop 的自己的序列化機(jī)制,一切都在 Writable 接口中,只要給定 writable 的 DataOutput 和 DataInput,就可以讓 Writable 自己實現(xiàn)序列化。

一些問題和思考

  • client 是單例的嗎 —— 可以理解為是,但其實不一定。可以跟蹤 getProxy 的代碼,雖然每次都會新建一個代理對象,但底層的 Client 還是和 SocketFactory 對應(yīng)的。一般默認(rèn)的,都是使用默認(rèn)的 SocketFactory, 但如果你設(shè)置了 "hadoop.rpc.socket.factory.class.default" ,則會有新的Client與你自定義的 SocketFactory 對應(yīng)。這時候, client 就不是單例的。

  • client 與同一個 server 有幾個連接 —— 一個 client與一個 server 只有一個連接,具體可以看生成的代理中,有一個 remoteId, 這個 remoteId 是和 client關(guān)聯(lián)的,client 進(jìn)行調(diào)用的使用,會將此 remoteId 作為一個 connectionId。因此,一般一個 client 是一個連接。

  • 如果 client 是一個連接,那么對此 client 的調(diào)用,不都是串行的嗎? —— 看你怎么理解了,在用戶層面,也就是 client 調(diào)用的方法,是可以并發(fā)的。client 底層是使用一個連接來進(jìn)可能的完成吞吐量。每個 request 和 response 都會有一個 id 關(guān)聯(lián)起來。因此一個連接上可以跑滿請求和相應(yīng)。

  • 由于網(wǎng)絡(luò)問題,client調(diào)用服務(wù)失敗后,有重試機(jī)制嗎 —— 在IPC中沒有看到call的重試,需要上層去保證了。但是后面的調(diào)用會重新建立連接。

  • server 是單例的嗎 —— 不一定。如果你只 getServer 一次的話。創(chuàng)建一個 server 的代價是非常重的。通過上圖你也可以知道,他需要有一個線程 (Listener)來 accept socket,同時需要一些 Reader線程 來進(jìn)行 socket 的 read,還有一個 Responder 來進(jìn)行 socket 的 write,另外,還有若干個 handler線程 來進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。因此,如果可以減少 server 的個數(shù),就應(yīng)該減少 server 個數(shù)。

  • 暴露出的服務(wù)是否應(yīng)該是線程安全的 —— 是的,一定要線程安全。server 底層是通過 nio 進(jìn)行 socket 操作的,因此雖然只有一個線程負(fù)責(zé) accept,但是能夠支持很多的client連接。這些連接在到達(dá) server 端之后,很有可能就會并發(fā)執(zhí)行同一方法(如果你的業(yè)務(wù)handler不止一個的話)

  • 一個 server 要消耗多少線程資源? —— 讓我們來算一下,一個 Listener 線程,若干個 Reader 線程(默認(rèn)1個),若干個 Handler 線程(在 getServer 的時候指定,一般1 - 10個),一個 Responder 線程。如果都按照默認(rèn)值來計算的話。最少需要 1 + 1 + 1 + 1 = 4 個線程。也許,不應(yīng)該算多,如果請求量不大的話,這些線程應(yīng)該都被 blocked 住的。

總結(jié)

  • Hadoop 的 IPC 是一個比較輕量級別的 RPC
  • 從代碼來看,只支持 java 進(jìn)程之間的通信
  • 從沒有重試機(jī)制、一個 Client 只有一個連接的機(jī)制來看,適合與應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境較好的場景,適合同機(jī)架或者同機(jī)房的集群。

P.S. 看了一下 io 包中,其實有個 retry 的 package,里面就是一個重試機(jī)制。奇怪的是為啥這個 package 被包含在 io package 中。

原文鏈接:http://my.oschina.net/zavakid/blog/119020

責(zé)任編輯:林師授 來源: zavakid的博客
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