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bute

对于Network通信，不管传输的是序列化后的对象还是文件，在网络上表现的都是字节流。在传统IO中，字节流表示为Stream；在NIO中，字节流表示为ByteBuffer；在Netty中字节流表示为ByteBuff或FileRegion；在Spark中，针对Byte也做了一层包装，支持对Byte和文件流进行处理，即ManagedBuffer；

ManagedBuffer是一个接口，包含了三个函数createInputStream()，nioByteBuffer()，convertToNetty()
起作用分别是获取InputStream，ByteBuffer，ByteBuff或FileRegion；它有三种具体的现

• NioManagedBuffer
• NettyManagedBuffer
• FileSegmentManagedBuffer

查看其接口注释

只有FileSegmentManagedBuffer.convertToNetty() 返回的是 FileRegion, 其他的实现返回都是ByteBuff

public Object convertToNetty() throws IOException {
if (conf.lazyFileDescriptor()) {
return new LazyFileRegion(file, offset, length);
} else {
FileChannel fileChannel = new FileInputStream(file).getChannel();
return new DefaultFileRegion(fileChannel, offset, length);
}
}

更好的理解ManagedBuffer：比如Shuffle BlockManager模块需要在内存中维护本地executor生成的shuffle-map输出的文件引用，从而可以提供给shuffleFetch进行远程读取，此时文件表示为FileSegmentManagedBuffer，shuffleFetch远程调用FileSegmentManagedBuffer.nioByteBuffer/createInputStream函数从文件中读取为Bytes，并进行后面的网络传输。如果已经在内存中bytes就更好理解了，比如将一个字符数组表示为NettyManagedBuffer。

协议

协议是应用层通信的基础，它提供了应用层通信的数据表示，以及编码和解码的能力。在Spark Network Common中，继承AKKA中的定义，将协议命名为Message，它继承Encodable，提供了encode的能力。以下是message的层级结构。

Message根据请求响应可以划分为RequestMessage和ResponseMessage两种；对于Response，根据处理结果，可以划分为Failure和Success两种类型；根据功能的不同，z主要划分为Stream，ChunkFetch，Rpc。

	request	response
Stream	StreamRequest	StreamResponse, StreamFailure
ChunkFetch	ChunkFetchRequest	StreamFailure
Rpc	RpcRequest	RpcResponse, RpcFailure

Stream消息就是上面提到的ManagedBuffer中的Stream流，在Spark内部，比如SparkContext.addFile操作会在Driver中针对每一个add进来的file/jar会分配唯一的StreamID（file/[]filename]，jars/[filename]）；worker通过该StreamID向Driver发起一个StreamRequest的请求，Driver将文件转换为FileSegmentManagedBuffer返回给Worker，这就是StreamMessage的用途之一

ChunkFetch也有一个类似Stream的概念，ChunkFetch的对象是“一个内存中的Iterator[ManagedBuffer]”，即一组Buffer，每一个Buffer对应一个chunkIndex，整个Iterator[ManagedBuffer]由一个StreamID标识。Client每次的ChunkFetch请求是由（streamId，chunkIndex）组成的唯一的StreamChunkId，Server端根据StreamChunkId获取为一个Buffer并返回给Client； 不管是Stream还是ChunkFetch，在Server的内存中都需要管理一组由StreamID与资源之间映射，即StreamManager类

StreamManager提供了getChunk和openStream两个接口来分别响应ChunkFetch与Stream两种操作。它只有两个实现类，OneForOneStreamManager和NettyStreamManager。

OneForOneStreamManager的主要目的是向StreamManager注册ManagedBuffer，并且针对Server的ChunkFetch，可调用OneForOneStreamManager.registerStream(String appId, Iterator < ManagedBuffer> buffers)来注册一组Buffer,比如可以将BlockManager中一组BlockID对应的Iterator[ManagedBuffer]注册到StreamManager，从而支持远程Block Fetch操作。NettyStreamManager主要负责提供文件服务（文件、JAR文件、目录）。

RPC是第三种核心的Message，和Stream/ChunkFetch的Message不同，每次通信的Body是类型是确定的，在rpcHandler可以根据每种Body的类型进行相应的处理。 在Spark1.6.*版本中，也正式使用基于Netty的RPC框架来替代Akka。

Server的结构

Server构建在Netty之上，它提供两种模型NIO和Epoll，可以通过参数（spark.[module].io.mode)进行配置，最基础的module就是shuffle，不同的IOMode选型，对应了Netty底层不同的实现，Server的Init过程中，最重要的步骤就是根据不同的IOModel完成EventLoop和Pipeline的构造，如下所示：

//根据IO模型的不同，构造不同的EventLoop/ClientChannel/ServerChannel

EventLoopGroup createEventLoop(IOMode mode, int numThreads, String threadPrefix) {
    switch (mode) {
    case NIO:
        return new NioEventLoopGroup(numThreads, threadFactory);
    case EPOLL:
        return new EpollEventLoopGroup(numThreads, threadFactory);
    }
}

 Class< extends Channel> getClientChannelClass(IOMode mode) {
    switch (mode) {
    case NIO:
        return NioSocketChannel.class;
    case EPOLL:
        return EpollSocketChannel.class;
    }
}

Class< extends ServerChannel> getServerChannelClass(IOMode mode) {
    switch (mode) {
    case NIO:
        return NioServerSocketChannel.class;
    case EPOLL:
        return EpollServerSocketChannel.class;
    }
}

//构造pipelet
responseHandler = new TransportResponseHandler(channel);
TransportClient client = new TransportClient(channel, responseHandler);
requestHandler = new TransportRequestHandler(channel, client,rpcHandler);
channelHandler = new TransportChannelHandler(client, responseHandler, requestHandler,
                                 conf.connectionTimeoutMs(), closeIdleConnections);
channel.pipeline()
   .addLast("encoder", encoder)
   .addLast(TransportFrameDecoder.HANDLER_NAME, NettyUtils.createFrameDecoder())
   .addLast("decoder", decoder)
   .addLast("idleStateHandler", new IdleStateHandler())
   .addLast("handler", channelHandler);

其中，MessageEncoder/Decoder针对网络包到Message的编码和解码，而最为核心就TransportRequestHandler，它封装了对所有请求/响应的处理；TransportChannelHandler内部实现也很简单，它封装了responseHandler和requestHandler，当从Netty中读取一条Message以后，根据判断路由给相应的responseHandler和requestHandler。

public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Message request) throws Exception {
    if (request instanceof RequestMessage) {
        requestHandler.handle((RequestMessage) request);
    } else {
        responseHandler.handle((ResponseMessage) request);
    }
}

Sever提供的RPC，ChunkFecth，Stream的功能都是依赖TransportRequestHandler来实现的；从原理上来说，RPC与ChunkFecth/Stream还是有很大不同的，其中RPC对于TransportRequestHandler来说是功能依赖，而ChunkFecth/Stream对于TransportRequestHandler来说只是数据依赖。怎么理解？即TransportRequestHandler已经提供了ChunkFecth/Stream的实现，只需要在构造的时候，向TransportRequestHandler提供一个streamManager，告诉RequestHandler从哪里可以读取到Chunk或者Stream。而RPC需要向TransportRequestHandler注册一个rpcHandler，针对每个RPC接口进行功能实现，同时RPC与ChunkFecth/Stream都会有同一个streamManager的依赖，因此注入到TransportRequestHandler中的streamManager也是依赖rpcHandler来实现，即rpcHandler中提供了RPC功能实现和streamManager的数据依赖。

//参考TransportRequestHandler的构造函数
public TransportRequestHandler(RpcHandler rpcHandler) {
    this.rpcHandler = rpcHandler;//****注入功能****
    this.streamManager = rpcHandler.getStreamManager();//****注入streamManager****
}
//实现ChunkFecth的功能
private void processFetchRequest(final ChunkFetchRequest req) {
    buf = streamManager.getChunk(req.streamId, req.chunkIndex);
    respond(new ChunkFetchSuccess(req.streamChunkId, buf));
}
//实现Stream的功能
private void processStreamRequest(final StreamRequest req) {
    buf = streamManager.openStream(req.streamId);
    respond(new StreamResponse(req.streamId, buf.size(), buf));
}
//实现RPC的功能
private void processRpcRequest(final RpcRequest req) {
    rpcHandler.receive(reverseClient, req.body().nioByteBuffer(), 
        new RpcResponseCallback() {
            public void onSuccess(ByteBuffer response) {
            respond(new RpcResponse(req.requestId, new NioManagedBuffer(response)));
            }
    });
}

Client的结构

Server是通过监听一个端口，注入rpcHandler和streamManager从而对外提供RPC，ChunkFecth，Stream的服务，而Client即为一个客户端类，通过该类，可以将一个streamId/chunkIndex对应的ChunkFetch请求，streamId对应的Stream请求，以及一个RPC数据包对应的RPC请求发送到服务端，并监听和处理来自服务端的响应；其中最重要的两个类即为TransportClient和TransportResponseHandler分别为上述的“客户端类”和“监听和处理来自服务端的响应”。

那么TransportClient和TransportResponseHandler是怎么配合一起完成Client的工作呢？

如上所示，由TransportClient将用户的RPC，ChunkFecth，Stream的请求进行打包并发送到Server端，同时将用户提供的回调函数注册到TransportResponseHandler，在上面一节中说过，TransportResponseHandler是TransportChannelHandler的一部分，在TransportChannelHandler接收到数据包，并判断为响应包以后，将包数据路由到TransportResponseHandler中，在TransportResponseHandler中通过注册的回调函数，将响应包的数据返回给客户端

//以TransportResponseHandler中处理ChunkFetchSuccess响应包的处理逻辑
public void handle(ResponseMessage message) throws Exception {
    String remoteAddress = NettyUtils.getRemoteAddress(channel);
    if (message instanceof ChunkFetchSuccess) {
        resp = (ChunkFetchSuccess) message;
        listener = outstandingFetches.get(resp.streamChunkId);
        if (listener == null) {
            //没有监听的回调函数
        } else {
            outstandingFetches.remove(resp.streamChunkId);
            //回调函数，并把resp.body()对应的chunk数据返回给listener
            listener.onSuccess(resp.streamChunkId.chunkIndex, resp.body());
            resp.body().release();
        }
    }
}
//ChunkFetchFailure/RpcResponse/RpcFailure/StreamResponse/StreamFailure处理的方法是一致的

Spark Network的功能应用–BlockTransfer&&Shuffle

无论是BlockTransfer还是ShuffleFetch都需要跨executor的数据传输，在每一个executor里面都需要运行一个Server线程（后面也会分析到，对于Shuffle也可能是一个独立的ShuffleServer进程存在）来提供对Block数据的远程读写服务。

在每个Executor里面，都有一个BlockManager模块，它提供了对当前Executor所有的Block的“本地管理”，并对进程内其他模块暴露getBlockData(blockId: BlockId): ManagedBuffer的Block读取接口，但是这里GetBlockData仅仅是提供本地的管理功能，对于跨远程的Block传输，则由NettyBlockTransferService提供服务。

NettyBlockTransferService本身即是Server，为其他其他远程Executor提供Block的读取功能，同时它即为Client，为本地其他模块暴露fetchBlocks的接口，支持通过host/port拉取任何Executor上的一组的Blocks。

NettyBlockTransferService作为一个Server

NettyBlockTransferService作为一个Server，与Executor或Driver里面其他的服务一样，在进程启动时，由SparkEnv初始化构造并启动服务，在整个运行时的一部分。

val blockTransferService =
    new NettyBlockTransferService(conf, securityManager, hostname, numUsableCores)

val envInstance = new SparkEnv(executorId,rpcEnv,serializer, closureSerializer,
    blockTransferService,//为SparkEnv的一个组成
    ....,conf)

在上文，我们谈到，一个Server的构造依赖RpcHandler提供RPC的功能注入以及提供streamManager的数据注入。对于NettyBlockTransferService，该RpcHandler即为NettyBlockRpcServer，在构造的过程中，需要与本地的BlockManager进行管理，从而支持对外提供本地BlockMananger中管理的数据

“RpcHandler提供RPC的功能注入”在这里还是属于比较“简陋的”，毕竟他是属于数据传输模块，Server中提供的chunkFetch和stream已经足够满足他的功能需要，那现在问题就是怎么从streamManager中读取数据来提供给chunkFetch和stream进行使用呢？

就是NettyBlockRpcServer作为RpcHandler提供的一个Rpc接口之一：OpenBlocks，它接受由Client提供一个Blockids列表，Server根据该BlockIds从BlockManager获取到相应的数据并注册到streamManager中，同时返回一个StreamID，后续Client即可以使用该StreamID发起ChunkFetch的操作。

//case openBlocks: OpenBlocks =>
val blocks: Seq[ManagedBuffer] =
    openBlocks.blockIds.map(BlockId.apply).map(blockManager.getBlockData)
val streamId = streamManager.registerStream(appId, blocks.iterator.asJava)
responseContext.onSuccess(new StreamHandle(streamId, blocks.size).toByteBuffer)

NettyBlockTransferService作为一个Client

从NettyBlockTransferService作为一个Server，我们基本可以推测NettyBlockTransferService作为一个Client支持fetchBlocks的功能的基本方法：

• Client将一组Blockid表示为一个openMessage请求，发送到服务端，服务针对该组Blockid返回一个唯一的streamId
• Client针对该streamId发起size(blockids)个fetchChunk操作。

核心代码如下：

//发出openMessage请求
client.sendRpc(openMessage.toByteBuffer(), new RpcResponseCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(ByteBuffer response) {
        streamHandle = (StreamHandle)response;//获取streamId
        //针对streamid发出一组fetchChunk
        for (int i = 0; i < streamHandle.numChunks; i++) {
            client.fetchChunk(streamHandle.streamId, i, chunkCallback);
        }
    }
});

同时，为了提高服务端稳定性，针对fetchBlocks操作NettyBlockTransferService提供了非重试版本和重试版本的BlockFetcher，分别为OneForOneBlockFetcher和RetryingBlockFetcher，通过参数（spark.[module].io.maxRetries)进行配置，默认是重试3次，除非你蛋疼，你不重试！！！

在Spark，Block有各种类型，可以是ShuffleBlock，也可以是BroadcastBlock等等，对于ShuffleBlock的Fetch，除了由Executor内部的NettyBlockTransferService提供服务以外，也可以由外部的ShuffleService来充当Server的功能，并由专门的ExternalShuffleClient来与其进行交互，从而获取到相应Block数据。功能的原理和实现，基本一致，但是问题来了？为什么需要一个专门的ShuffleService服务呢？主要原因还是为了做到任务隔离，即减轻因为fetch带来对Executor的压力，让其专心的进行数据的计算。

其实外部的ShuffleService最终是来自Hadoop的AuxiliaryService概念，AuxiliaryService为计算节点NodeManager常驻的服务线程，早期的MapReduce是进程级别的调度，ShuffleMap完成shuffle文件的输出以后，即立即退出，在ShuffleReduce过程中由谁来提供文件的读取服务呢？即AuxiliaryService，每一个ShuffleMap都会将自己在本地的输出，注册到AuxiliaryService，由AuxiliaryService提供本地数据的清理以及外部读取的功能。

在目前Spark中，也提供了这样的一个AuxiliaryService：YarnShuffleService，但是对于Spark不是必须的，如果你考虑到需要“通过减轻因为fetch带来对Executor的压力”，那么就可以尝试尝试。

同时，如果启用了外部的ShuffleService，对于shuffleClient也不是使用上面的NettyBlockTransferService，而是专门的ExternalShuffleClient，功能逻辑基本一致！

Spark Network的功能应用–新的RPC框架

Akka的通信模型是基于Actor，一个Actor可以理解为一个Service服务对象，它可以针对相应的RPC请求进行处理，如下所示，定义了一个最为基本的Actor：

class HelloActor extends Actor {
    def receive = {
        case "hello" => println("world")
        case _       => println("huh")
    }
}
//
Receive = PartialFunction[Any, Unit]

Actor内部只有唯一一个变量（当然也可以理解为函数了），即Receive，它为一个偏函数，通过case语句可以针对Any信息可以进行相应的处理，这里Any消息在实际项目中就是消息包。

另外一个很重要的概念就是ActorSystem，它是一个Actor的容器，多个Actor可以通过name->Actor的注册到Actor中，在ActorSystem中可以根据请求不同将请求路由给相应的Actor。ActorSystem和一组Actor构成一个完整的Server端，此时客户端通过host:port与ActorSystem建立连接，通过指定name就可以相应的Actor进行通信，这里客户端就是ActorRef。所有Akka整个RPC通信系列是由Actor，ActorRef，ActorSystem组成。

Spark基于这个思想在上述的Network的基础上实现一套自己的RPC Actor模型，从而取代Akka。其中RpcEndpoint对于Actor，RpcEndpointRef对应ActorRef，RpcEnv即对应了ActorSystem。

下面我们具体进行分析它的实现原理。

private[spark] trait RpcEndpoint {
    def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
        case _ => throw new SparkException()
    }
    def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
        case _ => context.sendFailure(new SparkException())
    }
    //onStart(),onStop()
}

RpcEndpoint与Actor一样，不同RPC Server可以根据业务需要指定相应receive/receiveAndReply的实现，在Spark内部现在有N多个这样的Actor，比如Executor就是一个Actor，它处理来自Driver的LaunchTask/KillTask等消息。

RpcEnv相对于ActorSystem：

• 首先它作为一个Server，它通过NettyRpcHandler来提供了Server的服务能力
• 其次它作为RpcEndpoint的容器，它提供了setupEndpoint(name，endpoint)接口，从而实现将一个RpcEndpoint以一个Name对应关系注册到容器中，从而通过Server对外提供Service
• 最后它作为Client的适配器，它提供了setupEndpointRef/setupEndpointRefByURI接口，通过指定Server端的Host和PORT，并指定RpcEndpointName，从而获取一个与指定Endpoint通信的引用。

RpcEndpointRef即为与相应Endpoint通信的引用，它对外暴露了send/ask等接口，实现将一个Message发送到Endpoint中

这就是新版本的RPC框架的基本功能，它的实现基本上与Akka无缝对接，业务的迁移的功能很小，目前基本上都全部迁移完了。

RpcEnv内部实现原理

RpcEnv不仅从外部接口与Akka基本一致，在内部的实现上，也基本差不多，都是按照MailBox的设计思路来实现的

与上图所示，RpcEnv即充当着Server，同时也为Client内部实现。 当As Server，RpcEnv会初始化一个Server，并注册NettyRpcHandler，在前面描述过，RpcHandler的receive接口负责对每一个请求进行处理，一般情况下，简单业务可以在RpcHandler直接完成请求的处理，但是考虑一个RpcEnv的Server上会挂载了很多个RpcEndpoint，每个RpcEndpoint的RPC请求频率不可控，因此需要对一定的分发机制和队列来维护这些请求，其中Dispatcher为分发器，InBox即为请求队列；

在将RpcEndpoint注册到RpcEnv过程中，也间接的将RpcEnv注册到Dispatcher分发器中，Dispatcher针对每个RpcEndpoint维护一个InBox，在Dispatcher维持一个线程池（线程池大小默认为系统可用的核数，当然也可以通过spark.rpc.netty.dispatcher.numThreads进行配置），线程针对每个InBox里面的请求进行处理。当然实际的处理过程是由RpcEndpoint来完成。

这就是RpcEnv As Server的基本过程！

其次RpcEnv也完成Client的功能实现，RpcEndpointRef是以RpcEndpoint为单位，即如果一个进程需要和远程机器上N个RpcEndpoint服务进行通信，就对应N个RpcEndpointRef（后端的实际的网络连接是公用，这个是TransportClient内部提供了连接池来实现的），当调用一个RpcEndpointRef的ask/send等接口时候，会将把“消息内容+RpcEndpointRef+本地地址”一起打包为一个RequestMessage，交由RpcEnv进行发送。注意这里打包的消息里面包括RpcEndpointRef本身是很重要的，从而可以由Server端识别出这个消息对应的是哪一个RpcEndpoint。

和发送端一样，在RpcEnv中，针对每个remote端的host:port维护一个队列，即OutBox，RpcEnv的发送仅仅是把消息放入到相应的队列中，但是和发送端不一样的是：在OutBox中没有维护一个所谓的线程池来定时清理OutBox，而是通过一堆synchronized来实现的，这点值得商讨。