flink-源码探索-RPC-分析
背景介绍：
对flink整个流程进行分析，首先第一步需要了解每个组件之前的通讯方式，以及调用的流程，这样就可以对后面研究的代码，主要分析flink1.14.2比较新的版本。
主要分析大体如以下的内容:
1、 Flink RPC 网络通信框架。
2、 Flink RPC 案例。
3、 Flink基础组件的RPC实现。
一、 Flink RPC 网络通信框架。
flink的rpc主要组件如下图：
从上面可以看出来Flink PRC是基于Akka实现的。那么Akka的工作机制又是什么呢?
关于akka的工作机制原理如下：
1、ActorSystem 是管理 Actor 生命周期的组件，Actor 是负责进行通信的组件
2、每个 Actor 都有一个 MailBox，别的 Actor 发送给它的消息都首先储存在 MailBox 中，通过这种方式可以实现异步通信。
3、每个 Actor 是单线程的处理方式，不断的从 MailBox 拉取消息执行处理，所以对于 Actor 的消息处理，不适合调用会阻塞的处理方法。
4、Actor 可以改变他自身的状态，可以接收消息，也可以发送消息，还可以生成新的 Actor（谁生的谁养）
5、每一个 ActorSystem 和 Actor 都在启动的时候会给定一个 name，如果要从 ActorSystem 中，获取一个 Actor，则通过以下的方式来进行 Actor 的获取：akka.tcp://actorsystem_name@bigdata02:9527/user/actor_name 来进行定位
6、如果一个 Actor 要和另外一个 Actor 进行通信，则必须先获取对方 Actor 的 ActorRef 对象，然后通过该对象发送消息即可。actorRef = actorSystem.actorOf("akka.tcp://actorsystem_name@bigdata02:9527/user/actor_name")// 获取和对方 actor 进行通信的一个 actorRef 对象，类似于一个本地调用，但事实上，actorRef 和 对方actor 的通信细节被封装了。actorRef = actorSystem.actorOf("schema://actorsystem_name@hostname:port/user/actor_name")actorRef.getNow()
7、通过 tell 发送异步消息，不接收响应，通过 ask 发送异步消息，得到 Future 返回，通过异步回到返回处理结果
简单总结：
1、RpcGateway 路由，RPC 的老祖宗，各种其他 RPC 服务组件，都是 RpcGateWay 的子类，类似于 Hadoop 中的通信协议 Protocol
2、RpcEndpoint 业务逻辑载体，对应的 Actor 的封装
3、RpcService 对应 ActorSystem 的封装，类似于 Spark 中的 RpcEnv
4、RpcServer RpcService（ActorSystem）和 RpcEndpoint（Actor）之间的粘合层
最后总结：RpcEndpoint 下面有四个比较重要的子类
1、TaskExecutor 集群中从节点中最重要的角色，负责资源管理
2、Dispatcher 主节点中的一个工作角色，负责 job 调度执行
3、JobMaster 应用程序中的主控程序，类似于 Spark 中的 Driver 的作用，或者 MapReduce 中的 MRAppMaster
4、ResourceManager 集群中的主节点 JobManager 中的负责资源管理的角色，和 TaskExecutor 一起构成资源管理的主从架构
二、RPC案例demo
pom.xml 添加如下几个依赖：
org.apache.flink flink-core ${flink.version} org.apache.flink flink-runtime_2.12 ${flink.version}
java code如下：
package com.mazh.flink.rpc.service;
import akka.actor.ActorSystem;
import com.mazh.flink.rpc.demo01.HelloRpcEndpoint;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.akka.AkkaUtils;
import org.apache.flink.runtime.rpc.RpcService;
import org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService;
import org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcServiceConfiguration;
public class MyService {
public static void main(String[] args) {
// ActorSystem actorSystem = AkkaUtils.createDefaultActorSystem();
Configuration configuration = new Configuration();
ActorSystem actorSystem = AkkaUtils.createActorSystem(configuration, "localhoust", 9999);
// 创建 RpcService， 基于 AKKA 的实现
RpcService rpcService = new AkkaRpcService(actorSystem, AkkaRpcServiceConfiguration.defaultConfiguration());
HelloRpcEndpoint helloRpcEndpoint = new HelloRpcEndpoint(rpcService);
String address = helloRpcEndpoint.getAddress();
System.out.println(address);
helloRpcEndpoint.start();
}
}
import org.apache.flink.runtime.rpc.RpcEndpoint;
import org.apache.flink.runtime.rpc.RpcService;
/**
* Author：
* Description：
*/
public class HelloRpcEndpoint extends RpcEndpoint implements HelloGateway {
public HelloRpcEndpoint(RpcService rpcService) {
super(rpcService);
}
@Override
public String hello() {
return "Hello Flink RPC";
}
}
package com.mazh.flink.rpc.service;
import akka.actor.ActorSystem;
import com.mazh.flink.rpc.demo01.HelloGateway;
import org.apache.flink.runtime.akka.AkkaUtils;
import org.apache.flink.runtime.rpc.RpcService;
import org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcService;
import org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcServiceConfiguration;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class MyClient {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ActorSystem actorSystem = AkkaUtils.createDefaultActorSystem();
RpcService akkaRpcService = new AkkaRpcService(actorSystem, AkkaRpcServiceConfiguration.defaultConfiguration());
HelloGateway getNowGateway = akkaRpcService.connect("akka.tcp://flink@localhoust:9999/user/rpc/e18c9493-e5bc-4e9f-a6df-ccb71d7c755b", HelloGateway.class).get();
System.out.println(getNowGateway.hello())
}
}
结果如下：
