flink源码系列：RPC通信

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1. 本节课目的

核心点
1.精通Flink RPC框架整体设计
2.彻底理解Flink RPC底层是如何通信的
用到的知识点
1.ResourceManager:主要负责Flink集群中的计算资源，其中计算资源主要来自TaskManager注册。
2.TaskManager(TaskExecutor):TaskManager负责向整个集群提供Slot计算资源。TaskManager会调用registerTaskExecutor()方法向ResourceManager注册

2.开始本节内容

2.1.RPC概念

RPC，即远程过程调用（Remote Procedure Call），是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务的技术，而无需了解底层网络技术的协议。在RPC中，客户机和服务器位于不同的机器上，客户端通过网络调用在服务器端运行的过程，并将结果发送回客户机。这种技术允许程序像调用本地过程一样调用远程过程，使得跨平台、跨机器的服务调用成为可能。
1.两个进程间的相互调用
2.集群中不同节点服务的通信

3.2.大数据组件常见的RPC实现技术

序号	生态圈技术	RPC实现
1	Hadoop	NIO
2	Spark	Spark1(Akka),Spark2(Netty)
3	Flink	Akka+Netty(Pekko+Netty)

3.3.Pekko（Akka）

3.3.1. Akka、Pekko基本概念

Flink1.18版本内部RPC通信封装用的是Apache Pekko。Apache Pekko是Akka 2.6.x的一个分支。为什么会改因为Akka将来Apache许可证更改为Business Source License (BSL) v1.1，该协议不是开源的。
Akka、Pekko 用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的开发库。
1、提供基于异步非阻塞、高性能的事件驱动编程模型
2、轻量级的事件处理（每GB堆内存几百万Actor）
3、使用Akka可以在单机上构建高并发程序，也可以在网络中构建分布式程序。
注意：Akka是基于Actor模型的并发框架，每个Actor的实例在运行时只占用非常少的资源，大约只有300字节。这意味着在1G的内存中可以容纳接近300万个Actor，这使得Akka在处理大量并发请求时能够保持高效的内存使用。
1、ActorSystem 是管理 Actor 生命周期的组件，Actor 是负责进行通信的组件
2、每个 Actor 都有一个 MailBox，别的 Actor 发送给它的消息都首先储存在 MailBox 中，通过这种方式可以实现异步通信。
3、每个 Actor 是单线程的处理方式，不断的从 MailBox 拉取消息执行处理，所以对于 Actor 的消息处理，不适合调用会阻塞的处理方法。
4、Actor 可以改变他自身的状态，可以接收消息，也可以发送消息，还可以生成新的 Actor
5、每一个 ActorSystem 和 Actor都在启动的时候会给定一个 name，如果要从 ActorSystem 中，获取一个 Actor，则通过以下的方式来进行 Actor 的
获取：pekko.tcp://flink@localhost:6123/user/rpc/resourcemanager_* 来进行定位
6、如果一个 Actor 要和另外一个 Actor 进行通信，则必须先获取对方 Actor 的 ActorRef 对象，然后通过该对象发送消息即可。
7、通过 tell 发送异步消息，不接收响应，通过 ask 发送异步消息，得到 Future 返回，通过异步回到返回处理结果。
8.如果构建actor进行通信,Pekko版本中必须继承AbstractActor 实现createReceive（）方法

3.3.2.Pekko Demo事例

3.3.2.1.PekkoData 类

1.定义了通信的类型信息也就是PekkoData
2.内部声明一个 字符串类型的info

package com.source.pekko;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class PekkoData {
   
    private String info;
}

3.3.2.2.PekkoRpcReceiverActor类

1.PekkoRpcReceiverActor接收Actor类继承了AbstractActor
2.也就是说该类可以进行接收发送消息
3.接收消息会进入到createReceive
4.根据消息类型匹配进入到handleMessage
5.获取发送者、自身的ActorRef
6.打印信息并向发送者回复消息

package com.source.pekko;

import org.apache.pekko.actor.AbstractActor;
import org.apache.pekko.actor.ActorRef;
import org.apache.pekko.japi.pf.ReceiveBuilder;

/**
 * 继承AbstractActor定义自己的actor
 * Actor可以发送和接收消息
 */
public class PekkoRpcReceiverActor extends AbstractActor {
   
    /**
     * 实现接收消息
     * @return
     */
    @Override
    public Receive createReceive() {
   
        return ReceiveBuilder.create()
                /**接收到PekkoData消息交给handleMessage处理
                 * flink PekkoRpcActor 155行也是这样处理的
                 */
                .match(PekkoData.class, this::handleMessage)