8.scala综合练习-RPC通信、Actor

原创 于 2018-01-09 19:35:52 发布 · 470 阅读 · 1 ·
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#scala #scala练习 #Actor

本文通过实战案例介绍RPC和Actor的基本概念及其在大数据场景中的应用。包括Hadoop RPC的模拟实现和Akka Actor的集群通信机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.前言

本综合练习，既能加强对scala的使用，又能回顾大数据的知识，同时也涉及到部分新的知识点Actor，所有有必要整理一下，由于代码部分不便于边讲解边写，而是直接给出代码，所以对于理解上还是有点困难，本文章是面向复习知识的人而写的，初学者建议找类似的视频看一下，再来阅读有助于你更好的理解。当然，在综合练习前，还要提及一下RPC及Actor等知识，还会有部分小案例代码让你循序渐进的理解这部分的内容。

2.RPC通信

RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用协议   ，其实就是不同进程（代码）间方法的调用而已。协议，也就是接口（规范）。我们也可以这样理解：RPC 其实就是客户端去调用服务端的方法，方法的执行是在服务端。


准备阶段：构建maven项目，pom.xml配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.sutdy</groupId>
    <artifactId>1709RPC</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <scala.compat.version>2.11</scala.compat.version>
        <akka.version>2.4.17</akka.version>
        <hadoop.version>2.6.5</hadoop.version>
    </properties>



    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.typesafe.akka</groupId>
            <artifactId>akka-actor_2.11</artifactId>
            <version>${akka.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.typesafe.akka</groupId>
            <artifactId>akka-remote_2.11</artifactId>
            <version>${akka.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
       //注意，这里要在maven的目录中手动创建scala目录
       <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
                    <args>
                        <arg>-target:jvm-1.7</arg>
                    </args>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <downloadSources>true</downloadSources>
                    <buildcommands>
                        <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>
                    </buildcommands>
                    <additionalProjectnatures>
                        <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>
                    </additionalProjectnatures>
                    <classpathContainers>
                        <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>
                        <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>
                    </classpathContainers>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <reporting>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </reporting>
</project>

案例1：Hadoop(HBase) 源码都是架构在RPC之上的，这里我们简单的模拟一下hadoop 的RPC。

/**
 *  这里我们定义接口，规范
 */
public interface BizProtocal {
    //定义了一个方法
    void sayHello(String  name);
    //创建一个目录
    void mkdirs(String path);
    //版本号 是必须有的
    long versionID=12345L;
}
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;


public class MyClient {
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * Class<T> protocol,
          long clientVersion,
          InetSocketAddress addr,
         Configuration conf
         */
        try {
            final BizProtocal myNamenode = RPC.getProxy(BizProtocal.class,
                    BizProtocal.versionID,
                    new InetSocketAddress("localhost", 8888),
                    new Configuration());

            myNamenode.sayHello("spark ");
            myNamenode.mkdirs("data/output");

            System.out.println("客户端代码调用结束");

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;


//这个就是Hadoop RPC的服务端
public class MyNameNode implements  BizProtocal {
    @Override
    public void sayHello(String name) {
        System.out.println("hell "+name);
    }

    @Override
    public void mkdirs(String path) {
        System.out.println(path +  " 目录已经创建！！");

    }

    public static void main(String[] args) {
        RPC.Server server=null;
        try {
                    server = new RPC.Builder(new Configuration())
                    .setProtocol(BizProtocal.class)
                    .setInstance(new MyNameNode())
                    .setBindAddress("localhost")
                    .setPort(8888)
                    .build();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
       //启动起来 等待别人的调用
        server.start();
    }
}
hadoop的 底层namenode RPC就是这样的： 

public class Namenode{	
 private NameNodeRpcServer rpcServer;
}
NameNodeRpcServer｛
 server = new RPC.Builder(new Configuration())
                    .setProtocol(BizProtocal.class)
                    .setInstance(new MyNameNode())
                    .setBindAddress("localhost")
                    .setPort(8888)
                    .build();
｝
//NameNodeRpcServer实现的接口NamenodeProtocols
class NameNodeRpcServer implements NamenodeProtocols {

}
//NamenodeProtocols该接口继承了如下众多协议
//namenode 的RPC有哪些？如下
public interface NamenodeProtocols
  extends ClientProtocol,
          DatanodeProtocol,
          NamenodeProtocol,
          RefreshAuthorizationPolicyProtocol,
          RefreshUserMappingsProtocol,
          RefreshCallQueueProtocol,
          GenericRefreshProtocol,
          GetUserMappingsProtocol,
          HAServiceProtocol,
          TraceAdminProtocol {

}
 HDFS API:
      客户端调用服务端的方法，方法的执行在服务端（namenode）

   final FileSystem fileSystem = FileSystem.newInstance(new Configuration());
   fileSystem.mkdirs(new Path(""));

   public class DistributedFileSystem extends FileSystem

   ==============> DFSClient

   namenode:ClientProtocol

    return namenode.mkdirs(src, absPermission, createParent);

3.Actor



在做综合练习之前，我们为了更好的理解，还有进行一个小的练习：

案例2：需求如图


直接上代码：这里基本都是固定的套路用法，只要了解需要用到什么就行啦。

 客户端：

package lesson01

import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}
import akka.actor.Actor.Receive
import com.typesafe.config.ConfigFactory

/**
  * 客户端
  */
class MyNodeManager extends  Actor{
  //Actor跟servlet很像
  //Actor一开始启动首先调用的生命周期的方法
  override def preStart(): Unit = {

    val myRMRef = context.actorSelection("akka.tcp://MyResourceManagerActorSystem@localhost:19888/user/MyResourceManagerActor")

    myRMRef !  "hello"

  }

  override def receive: Receive = {
    case "hi" =>{
      println("我是NodeManager 我接收到resourcemanager发送过来的hi的消息")

    }

  }
}

object MyNodeManager{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val str=
      """
        |akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
        |akka.remote.netty.tcp.hostname = localhost
      """.stripMargin
    val config = ConfigFactory.parseString(str)
    val actorSystem = ActorSystem("MyNodeManagerActorSystem",config)
    //创建并启动了Actor
    actorSystem.actorOf(Props(new MyNodeManager() ),"MyNodeManagerActor")
  }
 服务端：
package lesson01

import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}
import akka.actor.Actor.Receive
import com.typesafe.config.{Config, ConfigFactory}

/**
  * 服务端
  */
class MyResourceManager  extends  Actor {
  /**
    * 偏函数：偏函数是用来做匹配的
    * Any 参数一
    * Unit 参数二
    * 参数一：传入需要匹配的数据的数据类型（任何类型都可以）
    * 参数二：返回值类型 Unit 代表我们的这儿没有返回值
    * type Receive = PartialFunction[Any, Unit]
    * @return
    */
  override def receive: Receive = {
    case "hello"  => {
      println("我接收到客户端给我传了hello消息")
      //sender()  接收到谁 的消息  这个就是谁
      sender() ! "hi"

    }

  }
}

object MyResourceManager{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //def apply(name: String, config: Config): ActorSystem
    val str="""
  |akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
  |akka.remote.netty.tcp.hostname =localhost
  |akka.remote.netty.tcp.port=19888
      """.stripMargin
    val config: Config = ConfigFactory.parseString(str)
    //创建ActorSystem
    val actorSystem = ActorSystem("MyResourceManagerActorSystem",config)
    //def actorOf(props: Props, name: String): ActorRef
    //使用ActorSystem创建并启动Actor
    actorSystem.actorOf(Props(new MyResourceManager),"MyResourceManagerActor")

  }
}
好啦，以上只是真正综合练习的热身，接下来就是这个综合练习啦。

4.综合练习

需求如图：


代码：

样例类：作为消息别传递的样例类。

package lesson02

/**
  *Message样例类
  */
trait Message extends  Serializable
//NodeManager  -> ResourceManager 进行注册
case class RegisterNodeManager(val NodeManagerId:String,val cpu:Int,val memory:Int) extends Message
//ResourceManager -> NodeManager
case class RegisteredNodeManager(val ResourceManagerURL:String) extends Message
//心跳消息
case class Heartbeat(val NodeManagerId:String) extends  Message

//以下不是最初就能想到的设计，而是代码敲到某部分，需要这样的设计而出现的
case object Sendheartbeat

case object CheckTimeOut

服务端： 

package lesson02

import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config.{Config, ConfigFactory}

import scala.collection.mutable
import scala.concurrent.duration._

/**
  * Created by Administrator on 2018/1/9.
  */
class MyResourceManager(var hostname:String,var port:Int) extends  Actor {

  private val id2nodemanagerInfo = new mutable.HashMap[String,NodeManagerInfo]()
  //为了方便遍历NodeManagerInfo而声明的这个变量
  private val nodeManagerInfoes = new mutable.HashSet[NodeManagerInfo]()


  override def preStart(): Unit = {
    import context.dispatcher
    //定时10s检查心跳
    context.system.scheduler.schedule(0 millis,10000 millis,self,CheckTimeOut )//发送给了自己
  }




  /**
    * 偏函数：偏函数是用来做匹配的
    * Any 参数一
    * Unit 参数二
    * 参数一：传入需要匹配的数据的数据类型（任何类型都可以）
    * 参数二：返回值类型 Unit 代表我们的这儿没有返回值
    * type Receive = PartialFunction[Any, Unit]
    * @return
    */
  override def receive: Receive = {


    case RegisterNodeManager(nodemanagerid,cpu,memory)  => {
      /**
        * 我们思路，现在NodeManager已经把 内存，CPU，ID 号这些信息带过来了。
        * 然后我们应该就是要存储起来？
        * 集合/数组
        *  Map<key,value>
        *  key:id
        *  value: RegisterNodeManager(id,cpu,memory)
        */
      val managerInfo = new NodeManagerInfo(nodemanagerid,cpu,memory)

      id2nodemanagerInfo(nodemanagerid)=managerInfo
      //id2nodemanagerInfo += (nodemanagerid -> managerInfo)
     //id2nodemanagerInfo.put(nodemanagerid,managerInfo)
      nodeManagerInfoes += managerInfo
      /**
        * 其实这儿人家设计的时候，内存易丢失
        * spark的设计：
        * 1）HDFS
        * 2）Zookeeper
        * hadoop1 hadoop2
        */

      //sender()  接收到谁 的消息  这个就是谁
      sender() ! RegisteredNodeManager(s"${hostname}  ${port}")

    }

    case Heartbeat(nodemanagerid)  =>{

      val nodeManagerInfo = id2nodemanagerInfo(nodemanagerid)
      //修改了心跳时间
      nodeManagerInfo.lastHeartBeatTime=System.currentTimeMillis()

      id2nodemanagerInfo(nodemanagerid) = nodeManagerInfo
      nodeManagerInfoes += nodeManagerInfo

    }

    case CheckTimeOut  =>{
      val currentTimeMillis = System.currentTimeMillis()
      //  var tmp=new mutable.HashSet[NodeManagerInfo]()
//      for(nm <- nodeManagerInfoes){
//        if(currentTimeMillis  - nm.lastHeartBeatTime  > 15000){
//          //超时的
//          tmp += nm
//        }
//      }
//
//      for(deadNodeManger <- tmp){
//        nodeManagerInfoes  -= deadNodeManger
//        id2nodemanagerInfo -= deadNodeManger.NodeManagerId
//      }

      //set 函数式编程
     nodeManagerInfoes.filter( nodemanager => currentTimeMillis  - nodemanager.lastHeartBeatTime > 15000)//15s算超时剔除该节点
        .foreach( deadNodeManager =>{
          nodeManagerInfoes  -= deadNodeManager
          id2nodemanagerInfo -= deadNodeManager.NodeManagerId
        })


      println("当前成功注册的节点有"+nodeManagerInfoes.size + " 个 ！！！")


    }

  }


}

object MyResourceManager{

  val RESOURCEMANAGER_ACOTRYSYSTEM_NAME="MyResourceManagerActorSystem"
  val RESOURCEMANAGER_ACTORY_NAME="MyResourceManagerActor"

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //def apply(name: String, config: Config): ActorSystem
    /**
      * 假设这儿我们写了代码，我们代码可以去读取配置文件
      * 最后我们也不去读配置文件yarn-site.xml了，而是传参，因为这里主要讲解的不是这部分知识
      */
     //主机名
    val hostname=args(0)
    val port=args(1).toInt
    val str=s"""
  |akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
  |akka.remote.netty.tcp.hostname =${hostname}
  |akka.remote.netty.tcp.port=${port}
      """.stripMargin
    val config: Config = ConfigFactory.parseString(str)
    //创建ActorSystem
    val actorSystem = ActorSystem(RESOURCEMANAGER_ACOTRYSYSTEM_NAME,config)
    //def actorOf(props: Props, name: String): ActorRef
    //使用ActorSystem创建并启动Actor
    actorSystem.actorOf(Props(new MyResourceManager(hostname,port)),RESOURCEMANAGER_ACTORY_NAME)

  }
}

客户端： 

package lesson02

import java.util.UUID

import akka.actor.{Actor, ActorSelection, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config.ConfigFactory

import scala.concurrent.duration._
import io.aeron.driver.Sender

/**
  * 客户端
  */
class MyNodeManager(var RMhostname:String,var RMport:Int,var cpu:Int,var memory:Int) extends  Actor{
  var myRMRef :ActorSelection= _  //
  val nodemanagerId = UUID.randomUUID().toString
  //Actor跟servlet很像
  //Actor一开始启动首先调用的生命周期的方法
  override def preStart(): Unit = {
    //获取到服务端的引用
    myRMRef = context.actorSelection(s"akka.tcp://${MyResourceManager.RESOURCEMANAGER_ACOTRYSYSTEM_NAME}@${RMhostname}:${RMport}/user/${MyResourceManager.RESOURCEMANAGER_ACTORY_NAME}")

    //给服务端发送了一个RegisterNodeManager
    myRMRef !  RegisterNodeManager(nodemanagerId,cpu,memory)

  }

  override def receive: Receive = {
    case RegisteredNodeManager(url) =>{
     //js 定时器
      /**
        *    initialDelay: FiniteDuration, 多长时间以后开始执行
             interval:     FiniteDuration, 每隔多长时间执行一次
             receiver:     ActorRef, 给谁发送消息
             message:      Any  消息内容
        */
      import context.dispatcher
    context.system.scheduler.schedule(0 millis,10000 millis,self,Sendheartbeat )//发送给了自己

    }

    case Sendheartbeat =>{
      //我这儿这个地方是不是可以写一些代码，做前期的准备工作！！！
      myRMRef ! Heartbeat(nodemanagerId)

    }

  }
}

object MyNodeManager{

  val NODEMANAGER_ACTORYSYSTEM_NAME="MyNodeManagerActorSystem"
  val NODEMAANGER_ACTOR_NAME="MyNodeManagerActor"
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
      * 假设这儿我们写了代码，我们代码可以去读取配置文件
      * 最后我们也不去读配置文件yarn-site.xml了，而是传参，因为这里主要讲解的不是这部分知识
       */
       //NodeManager的主机名
    val hostname=args(0)
    //ResourceManager的主机名
    val resourceManagerHostName=args(1)
    val resourceManagerPort=args(2).toInt
    val cpu=args(3).toInt
    val memory=args(4).toInt
    //NodeManger工作的端口号 因为在一台机器上模拟，为了防止端口号冲突，这个参数每次启动以个nodemanager的时候都要不同
    val port=args(5).toInt

    val str=
      s"""
        |akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
        |akka.remote.netty.tcp.hostname = ${hostname}
        |akka.remote.netty.tcp.port=${port}
      """.stripMargin

    val config = ConfigFactory.parseString(str)
    val actorSystem = ActorSystem(NODEMANAGER_ACTORYSYSTEM_NAME,config)
    //创建并启动了Actor
    actorSystem.actorOf(Props(new MyNodeManager(resourceManagerHostName,resourceManagerPort,cpu,memory) ),NODEMAANGER_ACTOR_NAME)
  }
}

测试：

服务端开启：


结果：每隔10s出现一次提示


开启一个node客户端：


结果：

在开启一个node客户端：注意 node 的端口不要重复。

关闭一个node客户端，查看服务端是否会剔除该node。

至此，大功告成！！！





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