spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClientFactory剖析

TransportContext

首先官方文档对TransportContext的说明如下:

Contains the context to create a TransportServer, TransportClientFactory, and to setup Netty Channel pipelines with a TransportChannelHandler. There are two communication protocols that the TransportClient provides, control-plane RPCs and data-plane "chunk fetching". The handling of the RPCs is performed outside of the scope of the TransportContext (i.e., by a user-provided handler), and it is responsible for setting up streams which can be streamed through the data plane in chunks using zero-copy IO. The TransportServer and TransportClientFactory both create a TransportChannelHandler for each channel. As each TransportChannelHandler contains a TransportClient, this enables server processes to send messages back to the client on an existing channel.

首先这个上下文对象是一个创建TransportServer, TransportClientFactory,使用TransportChannelHandler建立netty channel pipeline的上下文,这也是它的三个主要功能。

TransportClient 提供了两种通信协议:控制层面的RPC以及数据层面的 "chunk抓取"。

用户通过构造方法传入的 rpcHandler 负责处理RPC 请求。并且 rpcHandler 负责设置流,这些流可以使用零拷贝IO以数据块的形式流式传输。

TransportServer 和 TransportClientFactory 都为每一个channel创建一个 TransportChannelHandler对象。每一个TransportChannelHandler 包含一个 TransportClient,这使服务器进程能够在现有通道上将消息发送回客户端。

成员变量:

1. logger: 负责打印日志的对象

2. conf:TransportConf对象

3. rpcHandler:RPCHandler的实例

4. closeIdleConnections:空闲时是否关闭连接

5. ENCODER: 网络层数据的加密,MessageEncoder实例

6. DECODER:网络层数据的解密,MessageDecoder实例

三类方法:

1. 创建TransportClientFactory,两个方法如下:

2. 创建TransportServer,四个方法如下:

3. 建立netty channel pipeline,涉及方法以及调用关系如下:

注意:TransportClient就是在 建立netty channel pipeline时候被调用的。整个rpc模块,只有这个方法可以实例化TransportClient对象。

TransportClientFactory

TransportClientFactory

使用 TransportClientFactory 的 createClient 方法创建 TransportClient。这个factory维护到其他主机的连接池,并应为同一远程主机返回相同的TransportClient。所有TransportClients共享一个工作线程池,TransportClients将尽可能重用。

在完成新TransportClient的创建之前,将运行所有给定的TransportClientBootstraps。

其内部维护了一个连接池,如下:

TransportClientFactory 类图如下:

TransportClientFactory成员变量如下:

1. logger 日志类

2. context 是 TransportContext 实例

3. conf 是 TransportConf 实例

4. clientBootstraps是一个 List<TransportClientBootstrap>实例

5. connectionPool 是一个 ConcurrentHashMap<SocketAddress, ClientPool>实例,维护了 SocketAddress和ClientPool的映射关系,即连接到某台机器某个端口的信息被封装到

6. rand是一个Random 随机器,主要用于在ClientPool中选择TransportClient 实例

7. numConnectionsPerPeer 表示到一个rpcAddress 的连接数

8. socketChannelClass 是一个 Channel 的Class 对象

9. workerGroup 是一个EventLoopGroup 主要是为了注册channel 对象

10. pooledAllocator是一个 PooledByteBufAllocator 对象,负责分配buffer 的11.metrics是一个 NettyMemoryMetrics对象,主要负责从 PooledByteBufAllocator 中收集内存使用metric 信息

其成员方法比较简单,简言之就是几个创建TransportClient的几个方法。

创建受管理的TransportClient,所谓的受管理,其实指的是创建的对象被放入到了connectionPool中:

创建不受管理的TransportClient,新对象创建后不需要放入connectionPool中:

上面的两个方法都调用了核心方法 createClient 方法,其源码如下:

其中Bootstrap类目的是为了让client 更加容易地创建channel。Bootstrap可以认为就是builder模式中的builder。

将复杂的channel初始化过程隐藏在Bootstrap类内部。

至于TransportClient是在初始化channel过程中被初始化的,由于本篇文章长度限制,我们下节剖析。

spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClientFactory剖析的更多相关文章

  1. spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox、Outbox剖析

    在上篇 spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRPCEnv 中,涉及到了Diapatcher 内容,未做过多的剖析.本篇来剖析一下它的工作原理. Dispatc ...

  2. Spark源码分析之Spark Shell(下)

    继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上 ...

  3. spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv

    在前面源码剖析介绍中,spark 源码分析之二 -- SparkContext 的初始化过程 中的SparkEnv和 spark 源码分析之四 -- TaskScheduler的创建和启动过程 中的C ...

  4. Spark源码分析之八:Task运行(二)

    在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中 ...

  5. Spark源码分析之Spark Shell(上)

    终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其 ...

  6. spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析

    RpcEndpoint 文档对RpcEndpoint的解释:An end point for the RPC that defines what functions to trigger given ...

  7. spark 源码分析之十二 -- Spark内置RPC机制剖析之八Spark RPC总结

    在spark 源码分析之五 -- Spark内置RPC机制剖析之一创建NettyRpcEnv中,剖析了NettyRpcEnv的创建过程. Dispatcher.NettyStreamManager.T ...

  8. Spark 源码分析系列

    如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六- ...

  9. spark 源码分析之十一--Spark RPC剖析之TransportClient、TransportServer剖析

    TransportClient类说明 先来看,官方文档给出的说明: Client for fetching consecutive chunks of a pre-negotiated stream. ...

随机推荐

  1. Hystrix断路器配置属性解析

    HystrixCommand 配置方式 我们的配置都是基于 HystrixCommand 的,我们通过在方法上添加 @HystrixCommand 注解并配置注解的参数来实现配置,但有的时候一个类里面 ...

  2. 玩转java多线程(wait和notifyAll的正确使用姿势)

    转载请标明博客的地址 本人博客和github账号,如果对你有帮助请在本人github项目AioSocket上点个star,激励作者对社区贡献 个人博客:https://www.cnblogs.com/ ...

  3. 用nodejs调用webservice

    用nodejs调用webservice,是用soap包实现的. 步骤如下: 第一步:安装soap包 npm  install soap 第二部:调用webservice var soap = requ ...

  4. centos 5.5版本中添加ext4格式

    1.我在使用centos 5.5版本做练习的时候发现默认是不支持ext4文件格式. 在添加硬盘后,用fdisk -l 查看到信息如下: 分区完后,使用命令:mkfs -t ext4 /dev/sdb会 ...

  5. vue项目接入api接口

    我们在做项目时,一切基础在于数据上面,所以接入api接口是关键. 访问接口是我们会遇到跨域,而,vue-cli给我们提供了反向代理,所以我们只需要配置一下就可以了. 在config文件中找到index ...

  6. 一篇文章概括 Java Date Time 的使用

    本文目的:掌握 Java 中日期和时间常用 API 的使用. 参考:Jakob Jenkov的英文教程Java Date Time Tutorial 和 JavaDoc 概览 Java 8 新增 AP ...

  7. tomcat配置多个数据源

    应用场景: 公司tomcat服务器中运行着多个工程,工程链接的mysql数据库不同,所以每个工程的Spring总配置文件中都配置了数据源. 需求:   将数据源统一拿到tomcat中配置. 本来指派给 ...

  8. webpack中添加px2rem-loader

    在buid->util.js const px2remLoader = { loader: 'px2rem-loader', options: { remUnit: 75 } } // gene ...

  9. 12 | 从0到1:你的第一个GUI自动化测试

  10. 使用MVVM的常见误区(1)在ViewModel中和用户交互

    缺点,不能进行单元测试 比如,用户在界面点击按钮,实现用户选择一个文件,然后对文件内容进行解析.常见错误如下 using Microsoft.Win32; namespace View和ViewMod ...