【Flink网络通讯(一)】Flink RPC框架的整体设计

本文详细介绍了Akka库的Actor模型,展示了如何在Flink中利用Akka进行RPC通信,包括ActorSystem的创建、Actor通信、RpcEndpoint的设计与实现,以及FlinkRPC框架如何利用Akka的Actor模型实现远程过程调用。

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我们从整体的角度看一下Flink RPC通信框架的设计与实现,了解其底层Akka通信框架的基础概念及二者之间的关系。

 

1. Akka基本概念与Actor模型

Akka是使用Scala语言编写的库,用于在JVM上简化编写具有可容错、高可伸缩性的Java或Scala的Actor模型。Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展、弹性、快速响应的应用程序的平台。

Actor 模型是一种并发计算模型,Actor 模型的核心思想是将计算单元抽象为独立的并发实体,称为 “actors”,这些 actors 之间通过消息传递进行通信。

以下是 Actor 模型的一些关键概念:

  1. Actor:Actor 是计算模型的基本执行单元。每个 Actor 都有自己的状态、行为和邮箱(用于接收消息)。Actor 之间是相互独立的,它们通过消息传递进行通信。
  2. 消息传递:在 Actor 模型中,通信是通过消息传递来实现的。一个 Actor 可以向另一个 Actor 发送消息,消息包含了要执行的操作或者改变状态的请求。这种异步消息传递使得系统更具有弹性和可伸缩性。
  3. 地址:每个 Actor 都有一个唯一的地址,用于唯一标识该 Actor。其他 Actor 可以使用地址向目标 Actor 发送消息。
  4. 邮箱:每个 Actor 都有一个邮箱,用于存储接收到的消息。Actor 处理消息的速度可能不同,但由于消息传递是异步的,这不会阻塞发送者。
  5. 行为:Actor 的行为定义了对消息的响应方式,包括状态的修改、消息的处理等。行为可以随着时间和接收到的消息而动态变化。

 

Actor由状态(State)、行为(Behavior)和邮箱(Mailbox)三部分组成。

actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应,这使得可以执行同步操作。但是,强烈不建议同步消息,因为它们限制了系统的伸缩性(?怎么实现的伸缩性)。

actor系统
在这里插入图片描述

每个actor是一个单一的线程,它不断地从其邮箱中poll(拉取)消息,并且连续不断地处理。对于已经处理过的消息的结果,actor可以改变它自身的内部状态或者发送一个新消息或者孵化一个新的actor

 

2. Akka相关demo

2.1. 创建Akka系统

Akka系统的核心组件包括ActorSystem和Actor,构建一个Akka系统,首先需要创建ActorSystem,然后通过ActorSystem创建Actor。

需要注意的是:

  • Akka不允许直接创建Actor实例,只能通过ActorSystem.actorOf和ActorContext.actorOf等特定接口创建Actor。
  • 只能通过ActorRef与Actor进行通信,ActorRef对原生Actor实例做了良好的封装,外界不能随意修改其内部状态。

如代码所示,Akka系统中包含了创建ActorSystem以及Actor的基本实例。

// 1. 构建ActorSystem
// 使用缺省配置
ActorSystem system = ActorSystem.create("sys");
// 也可显示指定appsys配置
// ActorSystem system1 = ActorSystem.create("helloakka", ConfigFactory.load("appsys"));

// 2. 构建Actor,获取该Actor的引用,即ActorRef
ActorRef helloActor = system.actorOf(
### 各种分布式计算模式的特性及其优缺点 #### MapReduce 计算模型 MapReduce 是种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。该模型简化了编写可扩展程序的过程,允许开发者专注于业务逻辑而不是复杂的底层细节。 优点在于易于理解和实现复杂算法;能够自动处理机器故障;适用于批处理作业[^1]。然而,由于其两阶段执行方式(映射和减少),对于迭代型应用程序效率较低,并且难以支持实时查询需求。 #### 流式处理框架 (如 Apache Storm, Flink) 流式处理系统旨在持续不断地接收、处理来自多个源头的数据记录序列。这类架构非常适合于需要即时响应的应用场合,例如金融交易监控或者社交网络活动跟踪。 优势体现在可以做到事件驱动式的近线/在线分析以及具备良好的容错机制来保障数据准确性[^4]。但是构建高效的流处理器可能较为困难,而且当面对海量输入源时可能会遇到性能瓶颈。 #### RPC/RMI 远程过程调用 远程方法调用使得客户端可以直接像本地对象样操作服务器端的服务实例。这种方式促进了模块化软件开发和服务导向架构的发展。 它的好处是可以让程序员忽略掉通信协议的具体实现细节从而更加关注功能层面的设计[^2]。不过RPC/RMI通常依赖特定平台或语言环境,这限制了定程度上的互操作性和灵活性。 #### 消息队列中间件 (RabbitMQ, Kafka 等) 消息传递接口提供了个解耦生产者与消费者之间关系的方法论。通过引入中介组件负责转发信息给目标接受方,实现了异步通讯模式下的松散连接结构。 这种方案有助于提高系统的可靠性和伸缩能力,特别是在高负载条件下表现尤为突出[^3]。另方面,如果配置不当则可能导致延迟增加甚至丢失重要通知的风险存在。 #### P2P 对等网络 在点对点(Peer-to-Peer)体系下,所有节点既是服务请求发起者也是其他成员所提供资源共享者的角色。这样的组网形式打破了传统客户机-服务器(C/S)范式所带来的单点失效隐患。 尽管拥有去中心化的天然属性赋予更强健的生命力,但在缺乏有效监管的情况下容易滋生版权侵犯等问题,同时也面临着如何确保信息安全传输方面的挑战. ### 总结 不同的分布式计算模式各有千秋,在选择具体实施方案之前应当充分考量项目实际需求和技术栈现状等因素后再做决定。 ```python # Python 示例代码展示如何简单模拟个基于函数的消息发送器 def send_message(message): print(f"Sending message: {message}") send_message("Hello Distributed Systems!") ```
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