Hadoop源码分析之一(RPC机制之Server)

Rpc源码分析比较给力，详细：

源码级强力分析hadoop的RPC机制：http://weixiaolu.iteye.com/blog/1504898

http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/77251p2.htm

网上已经有很多关于Hadoop源码分析的好文，在这记录的目的是把自己在看Hadoop源码时自己的一些体会，方便日后查询巩固。

相关阅读：Hadoop源码分析之二(RPC机制之Call处理) http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/77252.htm

想了解Hadoop是如何工作的，首先需要了解Hadoop RPC原理。Hadoop提供了一个统一的RPC机制来处理client-namenode, namenode-dataname,client-dataname之间的通信。整个机制中主要运用了如下技术：



Java dynamic proxy：主要用于处理client的代理来统一向Server端发送信息；
Google Protocal Buffer：主要用于把Request和Response序列化和反序列化成byte进行通信；
Java NIO：主要用于RPC Client与Server之间的通信；

下面主要介绍RPC Server主要的实现逻辑：



如上图Server端主要Listener, Responer Thread和Handler, Reader Thread Pool。

Listener Thread：Server端会启一个Listener线程主要用于监听Client发送过来的Request，Listener主要完成创建一个Connection Object并启动一组Reader Thread Pool，并把Connection通过NIO的SelectionKey传递给Reader，这样就解决了Listener单线程带来的可能的性能瓶颈，因为Listener只作了一层转发；
Reader Thread Pool：主要用于读取Listener传过来的Connection，并调用Connection的readAndProcess方法来读取Request，并封装成一个Call放到Call Queue中；
Hanlder Thread Pool：Server会启动一组线程组来处理Call Queue中Call，并把处理的Respone中放到response queue中，Hanlder怎么处理Call会在后续介绍；
Responder Thread：主要处理response queue中的response，并把response发送给client，如果当前response queue为空，在加了新的response时会马上发送给client端，不会通过responer thread来发送。

下面主要结合实际代码来介绍一下Hadoop RPC Server端整个的处理过程：（整个核心逻辑都在org.apache.hadoop.ipc.Server这个类中实现）

首先在Server的start方法中启用相关的线程，start方法会在相关的Server中调用，如NameNode, DataNode等

public synchronized void start() {

responder.start();

listener.start();

handlers = new Handler[handlerCount];



for (int i = 0; i < handlerCount; i++) {

handlers[i] = new Handler(i);

handlers[i].start();

}

}

如上可以看到启动了listener,responer和handler threand pool，可以通过ipc.server.handler.queue.size来配置handler的个数，默认为100个。

在Server中有一个Listener的内部类，Listener的创造函数中会启动相应的Reader Thread Pool，可以通过ipc.server.read.threadpool.size来配置Reader的线程数，默认为1个。Listener会监听OP_ACCEPT事件，并在doAccpet中创建一个Connection传递给Reader，如下：

while ((channel = server.accept()) != null) {

channel.configureBlocking(false);

channel.socket().setTcpNoDelay(tcpNoDelay);

//get one reader instance for reader pool

Reader reader = getReader();

try {

//lock this reader

reader.startAdd();

SelectionKey readKey = reader.registerChannel(channel);

//build Connection instance

c = new Connection(readKey, channel, Time.now());

readKey.attach(c);

synchronized (connectionList) {

connectionList.add(numConnections, c);

numConnections++;

}

} finally {

//unlock this reader

reader.finishAdd();

}

}

}

在Reader中主要通用Connection来读取Requeset并封装成Call，读取Request分为2种处理，一种为权限读取，另一种为普通读取，具体的实现可以查看hadoop源码，这里不粘出。但是这里会介绍一下整个request在整个传送过程中的结构，request由head和conent组成。

Head的组成如下：

* +----------------------------------+

* | "hrpc" 4 bytes |

* +----------------------------------+

* | Version (1 bytes) |

* +----------------------------------+

* | Authmethod (1 byte) |

* +----------------------------------+

* | IpcSerializationType (1 byte) |

* +----------------------------------+

conent主要有4 bytes的是date length和具体的data byte array组成。

Handler怎么处理具体的Call会在后续具体介绍，这里不做具体展开。

Responder主要处理Call产生的Response并通过NIO传输给具体的client， 使用的socket channel与request为同一个，Responder会做相应的check，如下：



//check select key channel is same as call.connection.channel

if (key.channel() != call.connection.channel) {

throw new IOException("doAsyncWrite: bad channel");

}



// Extract the first call

call = responseQueue.removeFirst();

SocketChannel channel = call.connection.channel;

// Using call channel to send as much data as we can in the non-blocking fashion

int numBytes = channelWrite(channel, call.rpcResponse);



整个Hadoop RPC Server处理的机制就介绍到这里，后续会介绍call怎么处理到具体的处理及Client如何向Server发送信息。