RPC（Remote Procedure Call） 是 Hadoop 服务通信的关键库，支撑上层分布式环境下复杂的进程间（Inter-Process Communication, IPC）通信逻辑，是分布式系统的基础。允许运行于一台计算机上的程序像调用本地方法一样，调用另一台计算机的子程序。
由于 RPC 服务整体知识较多，本节仅针对对 Yarn RPC 进行简略介绍，详细内容会后续开专栏介绍。
一、RPC 通信模型介绍
为什么会有 RPC 框架？
在分布式或微服务情境下，会有大量的服务间交互，如果用传统的 HTTP 协议端口来通信，需要耗费大量时间处理网络数据交换上，还要考虑编解码等问题。如下图所示。
- 客户端通过 RPC 框架的动态代理得到一个代理类实例，称为 Stub（桩）
- 客户端调用接口方法（实际是 Stub 对应的方法），Stub 会构造一个请求，包括函数名和参数
- 服务端收到这个请求后，先将服务名（函数）解析出来，查找是否有对应的服务提供者
- 服务端找到对应的实现类后，会传入参数调用
- 服务端 RPC 框架得到返回结果后，再进行封装返回给客户端
- 客户端的 Stub 收到返回值后，进行解析，返回给调用者，完成 RPC 调用。
二、Hadoop RPC 介绍
一）简介
Hadoop RPC 是 Hadoop 自己实现的一个 RPC 框架，主要有以下几个特点：
- 透明性：像调用本地方法一样调用远程方法。
- 高性能：Hadoop 各个系统均采用 Master/Slave 结构，Master 是一个 RPC Server 用于处理各个 Slave 节点发送的请求，需要有高性能。
- 可控性：由于 JDK 中的 RPC 框架 RMI 重量级过大，且封装度太高，不方便控制和修改。因此实现了自己的 RPC 框架，以保证轻量级、高性能、可控性。
框架原理和整体执行流程与第一节介绍的 RPC 框架一致，感兴趣可深入源码进行了解。
二）总体架构
Hadoop RPC 架构底层依靠 Java 的 nio、反射、动态代理等功能实现「客户端 - 服务器（C/S）」通信模型。
上层封装供程序调用的 RPC 接口。
三、案例 demo
下面两个案例的 demo 已上传至 github。有帮助的话点个??。
https://github.com/Simon-Ace/hadoop_rpc_demo
一）RPC Writable 案例实现
1、新建一个 maven 工程，添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.8.5</version>
</dependency>
2、定义 RPC 协议
public interface BusinessProtocol {
void mkdir(String path);
String getName(String name);
long versionID = 345043000L;
}
3、定义协议实现
public class BusinessIMPL implements BusinessProtocol {
@Override
public void mkdir(String path) {
System.out.println("成功创建了文件夹 ：" + path);
}
@Override
public String getName(String name) {
System.out.println("成功打了招呼： hello ：" + name);
return "bigdata";
}
}
4、通过 Hadoop RPC 构建一个 RPC 服务端
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 {
// 构建一个 RPC server 端，提供了一个 BussinessProtocol 协议的 BusinessIMPL 服务实现
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、构建一个 RPC 客户端
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 {
// 获取代理类实例，也就是 Stub
BusinessProtocol proxy = RPC.getProxy(BusinessProtocol.class, BusinessProtocol.versionID,
new InetSocketAddress("localhost", 6789), new Configuration());
// 通过 Stub 发送请求，实际使用就像调用本地方法一样
proxy.mkdir("/tmp/ABC");
String res = proxy.getName("Simon");
System.out.println("从 RPC 服务端接收到的返回值：" + res);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
6、测试，先启动服务端，再启动客户端
服务端输出
成功创建了文件夹 ：/tmp/ABC
成功打了招呼： hello ：Simon
客户端输出
从 RPC 服务端接收到的返回值：bigdata
二）RPC Protobuf 案例实现
项目结构如下
对 proto 文件格式不熟悉的同学，参考上一篇文章《2-1 Yarn 基础库概述》
MyResourceTrackerMessage.proto 定义数据格式
syntax = "proto3";
option java_package = "com.shuofxz.protobuf_rpc.proto";
option java_outer_classname = "MyResourceTrackerMessageProto"