flink源码系列：RPC通信

这里写目录标题

1. 本节课目的
2.开始本节内容
- 2.1.RPC概念
- 3.2.大数据组件常见的RPC实现技术
- 3.3.Pekko（Akka）
- - 3.3.1. Akka、Pekko基本概念
  - 3.3.2.Pekko Demo事例
  - - 3.3.2.1.PekkoData 类
    - 3.3.2.2.PekkoRpcReceiverActor类
    - 3.3.2.3.PekkoRpcSenderActor 类
    - 3.3.2.4. Demo 类
- 3.4.Flink RPC通信
- - 3.4.1Flink RPC整体架构
  - 3.4.2.RpcGateway
  - 3.4.3.RpcEndpoint
  - 3.4.4.RpcService
  - 3.3.5.RpcServer
  - 3.3.6.PekkoRpcActor
  - 3.3.7.场景引导方式查看源码
- 3.5.TaskExecutor向ResourceManager注册 debug

https://qwr78tzaus4.feishu.cn/drive/folder/Geumf5oe7lKrnTdAZLzcQn9Bnqc
https://qwr78tzaus4.feishu.cn/docx/K1fsdEbrgo6C0lxYktkc7FOEnQb
https://www.bilibili.com/video/BV16z421m741/?p=2&vd_source=4fd37f941817afccac1a77e31fec6be7

1. 本节课目的

核心点
1.精通Flink RPC框架整体设计
2.彻底理解Flink RPC底层是如何通信的
用到的知识点
1.ResourceManager:主要负责Flink集群中的计算资源，其中计算资源主要来自TaskManager注册。
2.TaskManager(TaskExecutor):TaskManager负责向整个集群提供Slot计算资源。TaskManager会调用registerTaskExecutor()方法向ResourceManager注册

2.开始本节内容

2.1.RPC概念

RPC，即远程过程调用（Remote Procedure Call），是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务的技术，而无需了解底层网络技术的协议。在RPC中，客户机和服务器位于不同的机器上，客户端通过网络调用在服务器端运行的过程，并将结果发送回客户机。这种技术允许程序像调用本地过程一样调用远程过程，使得跨平台、跨机器的服务调用成为可能。
1.两个进程间的相互调用
2.集群中不同节点服务的通信

3.2.大数据组件常见的RPC实现技术

序号	生态圈技术	RPC实现
1	Hadoop	NIO
2	Spark	Spark1(Akka),Spark2(Netty)
3	Flink	Akka+Netty(Pekko+Netty)

3.3.Pekko（Akka）

3.3.1. Akka、Pekko基本概念

Flink1.18版本内部RPC通信封装用的是Apache Pekko。Apache Pekko是Akka 2.6.x的一个分支。为什么会改因为Akka将来Apache许可证更改为Business Source License (BSL) v1.1，该协议不是开源的。
Akka、Pekko 用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的开发库。
1、提供基于异步非阻塞、高性能的事件驱动编程模型
2、轻量级的事件处理（每GB堆内存几百万Actor）
3、使用Akka可以在单机上构建高并发程序，也可以在网络中构建分布式程序。
注意：Akka是基于Actor模型的并发框架，每个Actor的实例在运行时只占用非常少的资源，大约只有300字节。这意味着在1G的内存中可以容纳接近300万个Actor，这使得Akka在处理大量并发请求时能够保持高效的内存使用。
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
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：pekko.tcp://flink@localhost:6123/user/rpc/resourcemanager_* 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。
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。
8.如果构建actor进行通信,Pekko版本中必须继承AbstractActor 实现createReceive（）方法

3.3.2.Pekko Demo事例

3.3.2.1.PekkoData 类

1.定义了通信的类型信息也就是PekkoData
2.内部声明一个字符串类型的info

package com.source.pekko;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class PekkoData {
    private String info;
}

3.3.2.2.PekkoRpcReceiverActor类

1.PekkoRpcReceiverActor接收Actor类继承了AbstractActor
2.也就是说该类可以进行接收发送消息
3.接收消息会进入到createReceive
4.根据消息类型匹配进入到handleMessage
5.获取发送者、自身的ActorRef
6.打印信息并向发送者回复消息

package com.source.pekko;

import org.apache.pekko.actor.AbstractActor;
import org.apache.pekko.actor.ActorRef;
import org.apache.pekko.japi.pf.ReceiveBuilder;

/**
 * 继承AbstractActor定义自己的actor
 * Actor可以发送和接收消息
 */
public class PekkoRpcReceiverActor extends AbstractActor {
    /**
     * 实现接收消息
     * @return
     */
    @Override
    public Receive createReceive() {
        return ReceiveBuilder.create()
                /**接收到PekkoData消息交给handleMessage处理
                 * flink PekkoRpcActor 155行也是这样处理的
                 */
                .match(PekkoData.class, this::handleMessage)
                .build();
    }

    /**
     * 处理具体消息
     * @param message
     */
    private void handleMessage(final PekkoData message) {
        /** 获取发送者，发送者对应的就是actorRef */
        ActorRef sender = getSender();
        ActorRef self = getSelf();
        /** 打印 */
        System.out.println("PekkoRpcReceiverActor类收到：" +sender + ":发送者=>" + message.getInfo());
        /** 回复消息 向发送者sender 回复word 的消息 回复者是当前actorRef*/
        /** 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  */
        sender.tell(new PekkoData("word"),self);

    }
}

3.3.2.3.PekkoRpcSenderActor 类

1.PekkoRpcSenderActor 发送Actor类继承了AbstractActor
2.也就是说该类可以进行接收发送消息
3.接收消息会进入到createReceive
4.根据消息类型匹配进入到handleMessage
5.获取发送者的ActorRef
6.打印信息

package com.source.pekko;

import org.apache.pekko.actor.AbstractActor;
import org.apache.pekko.actor.ActorRef;
import org.apache.pekko.japi.pf.ReceiveBuilder;

/**
 * 继承AbstractActor定义自己的actor
 * Actor可以发送和接收消息
 */
public class PekkoRpcSenderActor extends AbstractActor {
    /**
     * 实现接收消息
     * @return
     */
    @Override
    public Receive createReceive() {
        return ReceiveBuilder.create()
                /**接收到PekkoData消息交给handleMessage处理
                 * flink PekkoRpcActor 155行也是这样处理的
                 */
                .match(PekkoData.class, this::handleMessage)
                .build();
    }


    private void handleMessage(final PekkoData message) {
        /** 获取发送者，发送者对应的就是actorRef */
        ActorRef sender = getSender();
        /** 打印 */
        System.out.println("PekkoRpcSenderActor类收到：" +sender + ":发送者=>" + message.getInfo());

    }
}

3.3.2.4. Demo 类

1.创建ActorSystem，名字为flink
2.获取PekkoRpcReceiverActor的ActorRef这样就可以进行发送消息了、接收消息了
3.获取PekkoRpcSenderActor的ActorRef这样就可以进行发送消息了、接收消息了
4.通过PekkoRpcSenderActor的actorRef 向PekkoRpcReceiverActor发送消息
5.PekkoRpcReceiverActor类中的createReceive接收到消息后会匹配类型转入handleMessage
6.打印信息，然后通过自身actorRef 向PekkoRpcSenderActor回复消息
7.PekkoRpcSenderActor的createReceive方法接收到后转入handleMessage
8.打印回复信息。
9结束程序。

package com.source.pekko;

import org.apache.pekko.actor.ActorRef;
import org.apache.pekko.actor.ActorSystem;
import org.apache.pekko.actor.Props;

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        /**创建actorSystem*/
        ActorSystem actorSystem = ActorSystem.create("flink");
        /**构建PekkoRpcActor的ActorRef*/
        ActorRef pekkoRpcRef = actorSystem.actorOf(Props.create(PekkoRpcReceiverActor.class), "PekkoRpcReceiverActor");
        /**构建PekkoRpcSenderActor的ActorRef*/
        ActorRef pekkoRpcSenderRef = actorSystem.actorOf(Props.create(PekkoRpcSenderActor.class), "PekkoRpcSenderActor");
        /** pekkoRpcSenderActor作为发送者 向PekkoRpcActor发送 hello*/
        pekkoRpcRef.tell(new PekkoData("hello"),pekkoRpcSenderRef);
    }
}

运行结果
[图片]

3.4.Flink RPC通信

3.4.1Flink RPC整体架构

Flink RPC框架设计相对比较复杂，底层基于Pekko构建的通信系统，Java 动态代理构建RpcGateway接口的代理类
Flink RPC UML图
[图片]

如上图 Flink RPC UML图
1.RpcGateway接口Flink RPC底层通信用到的动态代理，动态代理中使用的目标类实现的接口最终都是RpcGateway（也就是说动态代理创建的接口最上层都是RpcGateway）
2.RpcEndpoint消息通信组件，底层都有的通信实体都要继承RpcEndpoint
3.FenceRpcEndpoint类是内部会有一个fenceToken发送消息的时候两个 token一样的时候才能发成功，FencePekkoInvocationHandler、FenceRpcGateway也一样
4.RpcEndpoint 内部使用到了RpcService、RpcService
5.RpcService就是用来服务Flink RPC通信的服务类，内部会创建RpcEndpoint的自身代理，获取远程代理。RpcService实现类是PekkoRpcService
6.RpcService 在具体通信类构建对象的时候super父类构造器也就是RpcEndpoint类的时候会初始化RpcServer代表自身代理。
7.PekkoInvocationHandler、FencePekkoInvocationHandler实现了java InvocationHandler接口，也就是说他们里面肯定有实现的invoke方法
8.Dispatcher及其子类、ResourceManager及其子类、JobMaster最终都继承了RpcEndpoint，也就是说他们都具备了通信的特质

3.4.2.RpcGateway

Rpc网关，用于远程调用的代理接接口，RPC通信的接口都继承RpcGateway，java动态代理类最终创建。
Proxy类:这个类提供了创建动态代理类和实例的静态方法。

public static Object newProxyInstance(ClassLoader loader,                                       Class<?>[] interfaces,                                       InvocationHandler h)  
interfaces=>实现了RpcGateWay的接口
如：ResourceManagerGateway、JobMasterGateway、TaskExecutorGateway

3.4.3.RpcEndpoint

1）RpcEndpoint抽象类中定义了RPC组件的基本实现，所有需要实现RPC服务的组件都会继承RpcEndpoint，
RpcEndpoint内部包含了endpointId 用来标识当前RPC节点的唯一标识，RpcEndpoint借助RpcService启动RpcServer。
2）FencedRpcEndpoint继承RpcEndpoint，内部增加了fencingToken字段，实现了FencedRpcEndpoint的节点都会有一个fencingToken，当远程RPC调用时，会比较访问者和被访问者的fencingToken是否一致，一致了才会进行后续操作。
3）FencedRpcEndpoint实现类有ResourceManager、JobMaster、TaskExecutor，RpcEndpoint的实现类有TaskExecutor

3.4.4.RpcService

创建时间ClusterEntrypoint 开始启动集群初始化的时候

private RpcService commonRpcService;
ClusterEntrypoint .runCluster ->
initializeServices ->
 commonRpcService =
                    RpcUtils.createRemoteRpcService(
                            rpcSystem,
                            configuration,
                            configuration.get(JobManagerOptions.ADDRESS),
                            getRPCPortRange(configuration),
                            configuration.get(JobManagerOptions.BIND_HOST),
                            configuration.getOptional(JobManagerOptions.RPC_BIND_PORT));

内部提供了RpcServer的创建和启动方法，启动RpcServer(startServer)过程中，通过RpcEndpoint地址创建Akka actor实例，并基于Actor实例构建RpcServer接口的动态代理类
connect方法：连接到所提供地址下的远程rpc服务器。返回一个rpc网关（代理对象），该网关可以用于与rpc服务器通信

3.3.5.RpcServer

创建时间RpcEndpoint 构建的时候创建
RpcServer接口通过PekkoInvocationHandler动态代理类实现，所有远程获本地的执行请求，最终都会转换到PekkoInvocationHandler代理类中执行，也就是InvocationHandler的invoke方法
public ResourceManagersuper() ->
protected FencedRpcEndpoint super() ->
RpcEndpoint -> this.rpcServer = rpcService.startServer(this);
核心点：所有RpcEndpoint启动的时候调用start()方法，最终都会流转到RpcEndpoint的onStart()方法
原因如下：

ClusterEntrypoint.dispatcherResourceManagerComponentFactory.create() ->
DefaultDispatcherResourceManagerComponentFactory.create ->
resourceManagerService.start() ->
ResourceManagerServiceImpl.start() ->
StandaloneLeaderElection.startLeaderElection->
ResourceManagerServiceImpl.grantLeadership->
startNewLeaderResourceManager()->
startResourceManagerIfIsLeader->resourceManager.start();
RpcEndpoint.start ->
    public void start() {
        rpcEndpoint.tell(ControlMessages.START, ActorRef.noSender());
    }
   ===========================================
PekkoRpcActor.createReceive() ->
handleControlMessage() ->
StoppedState.start() ->
RpcEndpoint.internalCallOnStart()->
onStart()

3.3.6.PekkoRpcActor

继承了AbstractActor，实现了createReceive()，也就是说Flink RPC 所有通信都会被createReceive
之后根据消息类型流转到对应的handleMessage()，消息类型有RemoteHandshakeMessage握手消息、ControlMessages 控制类消息比如start,其他消息（RpcInvocation）
暂时无法在飞书文档外展示此内容

3.3.7.场景引导方式查看源码

假设设计一个TaskExecutor进程向ResourceManager进程注册，如何设？
1.TaskExecutor、ResourceManager要是可以进行通信的（RpcEndpoint）
1.TaskManager要能获取到ResourceManager的代理对象（TaskExecutorGateway、ResourceManagerGateway）
2.TaskManager获取到代理对象之后要知道调用ResourceManager的那个方法进行注册（ResourceManagerGateway.registerTaskExecutor）
3.要实现有能连接ResourceManager进程的通信服务(RpcService)
4.建立通信连接后要有能处理消息的公共类(PekkoRpcActor)
5.满足以上条件了，就相当于TaskManager、ResourceManager本身就是一个可以通信的进程，本地通信自己与自己通信（RpcServer）
基于上面的设计，我们从Flink代码中可以找到对应的实现类、接口

3.5.TaskExecutor向ResourceManager注册 debug

TaskExecutor创建对象启动的时候会触发 onStart方法
Flink 内部所有的RpcEndpoint 实现（TaskExecutor,ResourceManager、JobMaster）等第一次启动都会触发onstart方法的执行，这是pekko的内部机制
1.进入到TaskExecutor的onStart方法后，调用startResourceManagerServices启动相关的服务
[图片]

startResourceManagerServices方法内部做了如下操作
2.resourceManagerLeaderRetriever监听服务中构建一个ResourceManagerLeaderListener会监听ResourceManager Leader,该类中的notifyLeaderAddress方法会在第一次启动、ResourceManager Leader的时候触发
3.启动taskSlotTable（后面章节进行分析）
4.启动jobLeaderService（后面章节进行分析）

[图片]

4.notifyLeaderAddress方法会在第一次启动、ResourceManager Leader的时候触发，直接进去方法内部
[图片]

5.获取ResourceManager地址
6.reconnectToResourceManager真正向ResouceManager注册的方法
[图片]

7.关闭历史已经连接的ResourceManager
8.启动注册超时时间
9.试图连接ResourceManager（内部会调用connectToResourceManager）
[图片]

10.方法内部调用继续下一步
[图片]

11.TaskExecutorRegistration是TaskExecutor在注册到ResourceManager时提供的信息
12.TaskExecutorToResourceManagerConnection维护TaskExecutor与ResourceManager的连接
13.start真正连接注册的方法

[图片]