异步（Asynchronous）机制(二)--异步消息机制以及Hadoop RPC_unexpected error reading responses on connection t-优快云博客

上篇说了半天，却回避了一个重要的问题：为什么要用异步呢，它有什么样的好处？坦率的说，我对这点的认识不是太深刻（套句俗语，只可意会，不可言传）。还是举个例子吧：
比如Client向Server发送一个request，Server收到后需要100ms的处理时间，为了方便起见，我们忽略掉网络的延迟，并且，我们认为Server端的处理能力是无穷大的。在这个use case下，如果采用同步机制，即Client发送request -> 等待结果 -> 继续发送，那么，一个线程一秒钟之内只能够发送10个request，如果希望达到10000 request/s的发送压力，那么Client端就需要创建1000个线程，而这么多线程的context switch就成为client的负担了。而采用异步机制，就不存在这个问题了。Client将request发送出去后，立即发送下一个request，理论上，它能够达到网卡发送数据的极限。当然，同时需要有机制不断的接收来自Server端的response。

以上的例子其实就是这篇的主题，异步的消息机制，基本的流程是这样的：

如果仔细琢磨的话，会发现这个流程中有两个很重要的问题需要解决：
1. 当client接收到response后，怎样确认它到底是之前哪个request的response呢？
2. 如果发送一个request后，这个request对应的response由于种种原因（比如server端出问题了）一直没有返回。client怎么能够发现类似这样长时间没有收到response的request呢？

对于第一个问题，一般会尝试给每个request分配一个独一无二的ID，返回的Response会同时携带这个ID，这样就能够将request和response对应上了。
对于第二个问题，需要有一个timeout机制，对于每一个request都有一个定时器，如果到指定时间仍然没有返回结果，那么会触发timeout操作。多说一句，timeout机制其实对于涉及网络的同步机制也是非常有必要的，因为有可能client与server之间的链接坏了，在极端情况下，client会被一直阻塞住。

纸上谈兵了这么久，还是看一个实际的例子。我在这里用Hadoop的RPC代码举例。这里需要事先说明的是，Hadoop的RPC对外的接口其实是同步的，但是，RPC的内部实现其实是异步消息机制。多说无益，直接看代码吧（讨论的所有代码都在org.apache.hadoop.ipc.Client.java里）：

[java] view plain copy

public Writable call(Writable param, ConnectionId remoteId)
throws InterruptedException, IOException {
//具体的代码一会再看...
}

这就是Client.java对外提供的接口。一共有两个参数，param是希望发送的request，remoteId是指远程server对应的Id。函数的返回就是response（也是继承自writable）。所以说，这是一个同步调用，一旦call函数返回，那么response也就拿到了。

call函数的具体实现一会再看，先介绍Client中两个重要的内部类：

[java] view plain copy

private class Call {
int id; // call id
Writable param; // parameter
Writable value; // value, null if error
IOException error; // exception, null if value
boolean done; // true when call is done
protected Call(Writable param) {
this.param = param;
synchronized (Client.this) {
this.id = counter++;
}
}
protected synchronized void callComplete() {
this.done = true;
notify(); // notify caller
}
//.........
public synchronized void setValue(Writable value) {
this.value = value;
callComplete();
}
public synchronized Writable getValue() {
return value;
}
}

call这个类对应的就是一次异步请求。它的几个成员变量：
id：这个就是之前提过的，对于每一个request都需要分配一个唯一标示符，这样接收到response后才能知道到底对应哪个request；
param：需要发送到server的request；
value：从server发送过来的response；
error：可能发生的异常（比如网络读写错误，server挂了，等等）；
done: 表示这个call是否成功完成了，即是否接收到了response；

[java] view plain copy

private class Connection extends Thread {
private InetSocketAddress server; // server ip:port
// .........
private Socket socket = null; // connected socket
private DataInputStream in;
private DataOutputStream out;
//............
// currently active calls
private Hashtable<Integer, Call> calls = new Hashtable<Integer, Call>();
// .......
private synchronized boolean addCall(Call call) {
if (shouldCloseConnection.get())
return false;
calls.put(call.id, call);
notify();
return true;
}
private void receiveResponse() {
if (shouldCloseConnection.get()) {
return;
}
touch();
try {
int id = in.readInt(); // try to read an id
if (LOG.isDebugEnabled())
LOG.debug(getName() + " got value #" + id);
Call call = calls.get(id);
int state = in.readInt(); // read call status
if (state == Status.SUCCESS.state) {
Writable value = ReflectionUtils.newInstance(valueClass, conf);
value.readFields(in); // read value
call.setValue(value);
calls.remove(id);
} else if (state == Status.ERROR.state) {
call.setException(new RemoteException(WritableUtils.readString(in),
WritableUtils.readString(in)));
calls.remove(id);
} else if (state == Status.FATAL.state) {
// Close the connection
markClosed(new RemoteException(WritableUtils.readString(in),
WritableUtils.readString(in)));
}
} catch (IOException e) {
markClosed(e);
}
}
public void run() {
if (LOG.isDebugEnabled())
LOG.debug(getName() + ": starting, having connections "
+ connections.size());
try {
while (waitForWork()) {//wait here for work - read or close connection
receiveResponse();
}
} catch (Throwable t) {
LOG.warn("Unexpected error reading responses on connection " + this, t);
markClosed(new IOException("Error reading responses", t));
}
close();
if (LOG.isDebugEnabled())
LOG.debug(getName() + ": stopped, remaining connections "
+ connections.size());
}
public void sendParam(Call call) {
if (shouldCloseConnection.get()) {
return;
}
DataOutputBuffer d=null;
try {
synchronized (this.out) {
if (LOG.isDebugEnabled())
LOG.debug(getName() + " sending #" + call.id);
//for serializing the
//data to be written
d = new DataOutputBuffer();
d.writeInt(call.id);
call.param.write(d);
byte[] data = d.getData();
int dataLength = d.getLength();
out.writeInt(dataLength); //first put the data length
out.write(data, 0, dataLength);//write the data
out.flush();
}
} catch(IOException e) {
markClosed(e);
} finally {
//the buffer is just an in-memory buffer, but it is still polite to
// close early
IOUtils.closeStream(d);
}
}
}

Connection这个类要比之前的Call复杂得多，所以我省略了很多这里不会被讨论的代码。
Connection对应于一个连接，即一个socket。但同时，它又继承自Thread，所有它本身又对应于一个线程。可以看出，在Hadoop的RPC中，一个连接对应于一个线程。先看他的成员变量：
server：这是远程server的地址；
socket：对应的socket；
in / out: socket的输入流和输出流；
calls：重要的成员变量。它是一个hash表，维护了这个connection正在进行的所有call和它们对应的id之间的关系。当读取到一个response后，就通过id在这张表中找到对应的call；
再看看它的run()函数。这是Connection这个线程的启动函数，我贴的代码中这个函数没做任何的删减，你可以发现，刨除一些冗余代码，这个函数其实就只做了一件事：receiveResponse，即等待接收response。

OK。回到call()这个函数，看看它到底做了什么：

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public Writable call(Writable param, ConnectionId remoteId)
throws InterruptedException, IOException {
Call call = new Call(param);
Connection connection = getConnection(remoteId, call);
connection.sendParam(call); // send the parameter
boolean interrupted = false;
synchronized (call) {
while (!call.done) {
try {
call.wait(); // wait for the result
} catch (InterruptedException ie) {
// save the fact that we were interrupted
interrupted = true;
}
}
if (interrupted) {
// set the interrupt flag now that we are done waiting
Thread.currentThread().interrupt();
}
if (call.error != null) {
if (call.error instanceof RemoteException) {
call.error.fillInStackTrace();
throw call.error;
} else { // local exception
throw wrapException(remoteId.getAddress(), call.error);
}
} else {
return call.value;
}
}
}

首先，它创建了一个新的call（这个call是Call类的实体，注意和call()函数的区分），然后根据remoteId找到对应的connection（Client类中维护了一个connection pool），然后调用connection.sendParam()。从前面找到这个函数，你会发现它就是将request写入到socket，发送出去。
但值得一提的是，它使用的write是最普通的blocking IO，也是同步IO（后面会看到，它读取response也是用的blcoking IO，所以，hadoop RPC虽然是异步机制，但是采用的是同步blocking IO，所以，异步消息机制还采用什么样的IO机制是没有关系的）。
接下来，调用了call.wait(),将线程阻塞在这里。直到在某个地方调用了call.notify()，它才重新运行起来，然后一通判断后返回call.value，即接收到的response。

所以，剩下的问题是，到底是哪调用了call.notify()？
回到connection的receiveResponse函数：
首先，它从socket的输入流中读到一个id，然后根据这个id找到对应的call，调用call.setValue将从socket中读取的response放入到call的value中，然后调用calls.remove(id)将这个call从队列中移除。这里要注意的是call.setValue，这个函数将value设置好之后，调用了call.notify()！

好了，让我们再重头将流程捋一遍：
这里其实有两个线程，一个线程是调用Client.call()，希望向远程server发送请求的线程，另外一个线程就是connection对应的那个线程。当然，虽然有两个线程，但server对应的只有一个socket。第一个线程创建call，然后调用call.sendParam将request通过这个socket发送出去；而第二个线程不断的从socket中读取response。因此，request的发送和response的接收被分隔到不同的线程中执行，而且这两个线程之间关于socket的读写并没有任何的同步机制，因此我认为这个RPC是异步消息机制实现的，只不过通过call.wait()/call.notify()使得对外的接口看上去像是同步。

好了，Hadoop的RPC介绍完了（虽然我略掉了很多内容，比如timeout机制我这里就没写），说说我个人的评价吧。我认为，Hadoop的这个设计还是挺巧妙的，底层采用的是异步机制，但对外的接口提供的又是一般人比较习惯的同步方式。但是，我觉着缺点不是没有，一个问题是一个链接就要产生一个线程，这个如果是在几千台的cluster中，仍然会带来巨大的线程context switch的开销；另一个问题是对于同一个remote server只有一个socket来进行数据的发送和接收，这样的设计网络的吞吐量很有可能上不去。