spark 2.4.0源码分析--(四)Spark Netty RPC实现及Endpoint

本文深入剖析Spark 2.4.0中Netty RPC环境（NettyRpcEnv）的实现，包括Netty Rpc的总体流程、客户端发送数据及outboxes机制、服务器接收数据与dispatcher处理。通过NettyRpcEndpointRef的send和ask方法理解消息发送，详细阐述了dispatcher如何分发消息以及Endpoint的响应处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

一、主线NettyRpcEnv
二、client发送数据及outboxes
三、server接收数据及dispatcher & inbox

一、主线NettyRpcEnv

上一篇文章，我们分析了Spark Netty在数据传输层相关的实现，及Transport命令相关的类，包括TransportConf、TransportContext、TransportServer、TransportClientFactory、TransportChannelHandler。这些介绍的主要类，均在NettyRpcEnv中创建了成员变量。
在本文，我们将分析NettyRpcEnv中对上述类的包装及使用，即如何实现RPC

1、Netty Rpc总体流程

在这里插入图片描述

序号①为一个本地发送消息的特例，表示通过NettyRpcEndpointRef的ask和send方法，向本地节点的RpcEndpoint发送消息，由于是同一节点，直接调用Dispatcher的postLocalMessage或postOnewayMessage方法，将消息放入EndpointData内部的Inbox的Message列表中。Message-Loop线程最后处理消息，并将消息发送给对应的Endpoint处理。
序号②为一个向远端发送消息的流程，表示通过NettyRpcEndpointRed的ask和send方法，向远端节点的RpcEndpoint发送消息，这种情况下，消息先被封装为OutboxMessage，然后放入到远端RPCEndpoint地址对应的OutBox的messages列表中。
序号③表示每个Outbox的drainOutbox方法通过循环，不断从messages列表中取得OutboxMessage。
序号④表示每个Outbox的drainOutbox方法，使用内部的TransportClient向远端的NettyRpcEnv发送序号③所取得的OutboxMessage
序号⑤表示序号④发出的请求在与远端NettyRpcEnv的TransportServer建立了连接后（即launchConnectTask()创建TransportClient）,请求消息首先结果Netty管道的处理，然后经过NettyRpccHandler的处理，最后NettyRpcHandler的receive方法会调用Dispatcher的postRemoteMessage或postOneWayMessage方法，将消息放入EndpointData内部的Inbox的messages列表中，MessageLoop线程最后处理消息，并将消息发送给对应的RpcEndpoint处理。

2、创建NettyRpcEnv

NettyRpcEnv是一个主线类，通过它可以分析：

Client数据调用postToOutbox()发送到outboxes进行分发

Server端TransportChannelHandler接收到数据，调用NettyRpcHandler的receive()方法，将数据分发到dispatcher中。

NettyRpcEnv既有Server相关变量和接口函数，也有Client相关变量和接口函数，一些读者在初步接触时，容易混淆。

事实上NettyRpcEnv既存在于driver创建的SparkEnv中，也存在于executor创建的SparkEnv中，存在于driver时，会默认创建TransportServer，这样就好理解些了。

在这里插入图片描述

上图中标注①，在executor和driver中均创建了NettyRpcEnv，即driver也可以使用client的相关特性，例如向其它远端server发送消息，这里只做了解。

private[rpc] class NettyRpcEnvFactory extends RpcEnvFactory with Logging {
	def create(config: RpcEnvConfig): RpcEnv = {
    val sparkConf = config.conf
    val javaSerializerInstance =
      new JavaSerializer(sparkConf).newInstance().asInstanceOf[JavaSerializerInstance]
    val nettyEnv =
      new NettyRpcEnv(sparkConf, javaSerializerInstance, config.advertiseAddress,
        config.securityManager, config.numUsableCores)
    if (!config.clientMode) {
      val startNettyRpcEnv: Int => (NettyRpcEnv, Int) = { actualPort =>
        nettyEnv.startServer(config.bindAddress, actualPort)
        (nettyEnv, nettyEnv.address.port)
      }
      try {
        Utils.startServiceOnPort(config.port, startNettyRpcEnv, sparkConf, config.name)._1
      } catch {
        case NonFatal(e) =>
          nettyEnv.shutdown()
          throw e
      }
    }
    nettyEnv
  }
}

3、NettyRpcEnv成员变量及方法分类介绍

NettyRpcEnv具有server、client相关特性，按以下图示，进行分类说明：

图中上部分为Server相关实现，包括streamManager、transportServer、dispatcher

图中下部分为Client相关实现，包括clientFactory、outboxes、clientConnectionExecutor

在这里插入图片描述

二、client发送数据及outboxes

1、NettyRpcEndpointRef发送数据接口

NettyRpcEndpointRef提供了send()、ask()方法，用于向server发送单向消息和需要回执的RPC消息，其内部实际上是调用NettyRpc对应的接口:

private[netty] class NettyRpcEndpointRef(
    private val conf: SparkConf,
    private val endpointAddress: RpcEndpointAddress,
    private var nettyEnv: NettyRpcEnv) extends Rp