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Hadoop的RPC

1. 关于RPC

（1）RPC的概念

   RPC（Remote Procedure Call）--远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如;TCP或者UDP，为通信程序之间携带信息数据，在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式程序在内的应用程序更加容易。

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（2）OSI网络七层模型

Hadoop的RPC
第一层：物理层。这一层主要就是传输这些二进制数据。
第二层：链路层。将上面的网络层的数据包封装成数据帧，便于物理层传输；
第三层：网络层。定义网络设备间如何传输数据；
第四层：传输层。管理着网络中的端到端的数据传输；
第五层：会话层。管理用户的会话，控制用户间逻辑连接的建立和中断；
第六层：表示层。定义不同的系统中数据的传输格式，编码和解码规范等；
第七层：应用层。定义了用于在网络中进行通信和传输数据的接口；

（3）RPC工作机制

   RPC 采用客户机/服务器模式：请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在 服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进 程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收 答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
   通俗的说： RPC 是指远程过程调用，也就是说两台服务器 A,B，一个应用部署在 A 服务器， 想要调用 B 服务器提供的函数和方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过 网络来表达调用的语义和传达调用的数据。也可以理解成不同进程之间的服务调用。
     Hadoop的RPC
实现的具体步骤：
  第一（通讯问题）：主要是通过在客户端和服务器之间建立 TCP 连接，远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接，调用结束后就断掉，也可以是长连接，多个远程过程调用共享同一个连接。
  第二（寻址问题）：A 服务器上的应用怎么告诉底层的 RPC 框架，如何连接到 B 服务器（如主机或 IP 地址）以及特定的端口，方法的名称以及名称是什么，这样才能完成调用。
  第三（方法参数的网络传递）：当 A 服务器上的应用发起远程过程调用时，方法的参数需要通过底层的网络协议如 TCP 传递到 B 服务器，由于网络协议是基于二进制的，内存中的参数的值要序列化成二进制 的形式，也就是序列化（Serialize）或编组（marshal），通过寻址和传输将序列化的二进制 发送给 B 服务器。
  第四（反序列化）：B 服务器收到请求后，需要对参数进行反序列化（序列化的逆操作），恢复为内存中 的表达方式，然后找到对应的方法（寻址的一部分）进行本地调用，然后得到返回值。
  第五（返回值）：返回值还要发送回服务器 A 上的应用，也要经过序列化的方式发送，服务器 A 接到 后，再反序列化，恢复为内存中的表达方式，交给 A 服务器上的应用

（4）RPC的作用

   -让调用方感觉就像调用本地函数一样调用远端函数、让服务提供方感觉就像实现一个本地函数一样来实现服务，并且屏蔽编程语言的差异性。
   -让构建分布式计算（应用）更容易，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性
   -在客户端 A 上来说，会生成一个服务器 B 的代理。（总结）

（5）JAVA中流行的RPC框架

  RMI（远程方法调用）：JAVA 自带的远程方法调用工具，不过有一定的局限性，毕竟是 JAVA 语言最开始时的设计， 后来很多框架的原理都基于 RMI。
  Hessian（基于 HTTP 的远程方法调用）：基于 HTTP 协议传输，在性能方面还不够完美，负载均衡和失效转移依赖于应用的负载均衡 器，Hessian 的使用则与 RMI 类似，区别在于淡化了 Registry 的角色，通过显示的地址调用， 利用 HessianProxyFactory 根据配置的地址 create 一个代理对象，另外还要引入 Hessian 的 Jar 包。
  Dubbo（阿里开源的基于 TCP 的 RPC 框架）：基于 Netty 的高性能 RPC 框架。
       Hadoop的RPC
 

2. Hadoop的RPC

（1）相关概念介绍

  同其他 RPC 框架一样，Hadoop RPC 分为四个部分：
   - 序列化层：Client 与 Server 端通信传递的信息采用了 Hadoop 里提供的序列化类或自定义 的 Writable 类型；
   - 函数调用层：Hadoop RPC 通过动态代理以及 Java 反射实现函数调用；
   - 网络传输层：Hadoop RPC 采用了基于 TCP/IP 的 socket 机制；
   - 服务器端框架层：RPC Server利用Java NIO以及采用了事件驱动的I/O模型，提高RPC Server 的并发处理能力；
  Hadoop RPC 在整个 Hadoop 中应用非常广泛，Client、DataNode、NameNode 之间的通讯全 靠它了。例如：我们平时操作 HDFS 的时候，使用的是 FileSystem 类，它的内部有个 DFSClient 对象，这个对象负责与 NameNode 打交道。在运行时，DFSClient 在本地创建一个 NameNode 的代理，然后就操作这个代理，这个代理就会通过网络，远程调用到 NameNode 的方法， 也能返回值。
        Hadoop的RPC

（2）涉及到的相关技术点

  - 代理：动态代理可以提供对另一个对象的访问，同时隐藏实际对象的具体事实，代理对 象对客户隐藏了实际对象。目前 Java 开发包中提供了对动态代理的支持，但现在只支持对 接口的实现。
  - 反射：动态加载类
  - 序列化：用于将对象进行网络传输
  - NIO：非阻塞的异步

（3）HadoopRPC的构建步骤

  - 定义PRC协议：RPC 协议是客户端和服务器端之间的通信接口，它定义了服务器端对外提供的服务接口。
  - 实现PRC协议：Hadoop RPC 协议通常是一个 Java 接口，用户需要实现该接口。
  - 构造和启动RPC server ：直接使用静态类 Builder 构造一个 RPC Server，并调用函数 start()启动该 Server。
  - 构建RPC client 并发送请求：使用静态方法 getProxy 构造客户端代理对象，直接通过代理对象调用远程端的方法。

（3）HadoopRPC 入门案例

  1.定义协议
//定义PRC协议

public interface BussinessProtocol {
    //在client和server通信的时候，需要版本一致
    long versionID=11511056056L;
    void mkdir(String name);
    void hello(String message);
}

  2.实现协议

//实现RPC协议
public class BussinessProtocolImpl implements BussinessProtocol {

    @Override
    public void mkdir(String name) {
        System.out.println("创建了："+name);
    }

    @Override
    public void hello(String message) {
        System.out.println("你好"+message);
    }
}

  3.构建服务端

//构建RPCserver并启动服务端
public class MyRPCServer {
    public static void main(String[] args) {
        RPC.Server server = null;
        try {
            /**
             * 在new RPC.Builder：传入Configuration对象
             *  setProtocol(BussinessProtocol.class)：设置协议类
             *  setInstance(new BussinessProtocolImpl())：协议实现类对象
             *  setBindAddress("localhost")：绑定的主机
             *  setPort(6789)：设置端口
             */
            server = new RPC.Builder(new Configuration())
                    .setProtocol(BussinessProtocol.class)
                    .setInstance(new BussinessProtocolImpl())
                    .setBindAddress("localhost")
                    .setPort(6666)
                    .build();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //启动服务
        server.start();
    }
}

  4.构建客户端
//构建 RPC Client 并发出请求

public class MyRPCClient {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            /**
             * 获取代理类对象,客户端通过这个代理可以调用服务端的方法进行逻辑处理:
             * Class protocol 协议类的class对象
             * long clientVersion：版本
             * InetSocketAddress addr：主机端口
             * Configuration conf：配置文件对象
             */
            BussinessProtocol proxy = RPC.getProxy(BussinessProtocol.class,
                    BussinessProtocol.versionID,
                    new InetSocketAddress("localhost", 6666),
                    new Configuration());
            //在客户端调用了服务端的代理对象的方法
            //其实正真的代码在服务端运行
            proxy.hello("zs");
            proxy.mkdir("/root/zy");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

  5.启动测试
启动服务端：运行:
Hadoop的RPC
启动客户端 运行：
Hadoop的RPC
观察服务端console：
Hadoop的RPC


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