详解Flink组件通信——RPC协议

Flink组件通讯过程

RPC（本地/远程）调用，底层是通过Akka提供的tell/ask方法进行通信。

Flink中RPC框架中涉及的主要类：

1、RpcGateway

Flink的RPC协议通过RpcGateway来定义，主要定义通信行为；用于远程调用RpcEndpoint的某些方法，可以理解为客服端代理。

若想与远端Actor通信，则必须提供地址（ip和port），如在Flink-on-Yarn模式下，JobMaster会先启动ActorSystem，此时TaskExecutor的Container还未分配，后面与TaskExecutor通信时，必须让其提供对应地址。

从类继承图可以看到基本上所有组件都实现了RpcGateway接口，其代码如下：

public interface RpcGateway {
/**
 * Returns the fully qualified address underwhich the associated rpc endpoint is reachable.
 *
 * @return Fully qualified (RPC) address underwhich the associated rpc endpoint is reachable
 */
String getAddress();
/**
 * Returns the fully qualified hostname underwhich the associated rpc endpoint is reachable.
 *
 * @return Fully qualified hostname under whichthe associated rpc endpoint is reachable
 */
String getHostname();
}

2、RpcEndpoint

RpcEndpoint是通信终端，提供RPC服务组件的生命周期管理(start、stop)。每个RpcEndpoint对应了一个路径（endpointId和actorSystem共同确定），每个路径对应一个Actor，其实现了RpcGateway接口，其构造函数如下：

protected RpcEndpoint(final RpcService rpcService, final String endpointId) {
// 保存rpcService和endpointId
this.rpcService =checkNotNull(rpcService, "rpcService");
this.endpointId =checkNotNull(endpointId, "endpointId");
// 通过RpcService启动RpcServer
this.rpcServer =rpcService.startServer(this);
// 主线程执行器，所有调用在主线程中串行执行
this.mainThreadExecutor= new MainThreadExecutor(rpcServer, this::validateRunsInMainThread);
}

构造的时候调用rpcService.startServer()启动RpcServer，进入可以接收处理请求的状态，最后将RpcServer绑定到主线程上真正执行起来。

在RpcEndpoint中还定义了一些方法如runAsync(Runnable)、callAsync(Callable, Time)方法来执行Rpc调用，值得注意的是在Flink的设计中，对于同一个Endpoint，所有的调用都运行在主线程，因此不会有并发问题，当启动RpcEndpoint/进行Rpc调用时，其会委托RcpServer进行处理。

3、RpcService和RpcServer

Akka有两种核心的异步通信方式：tell和ask。

RpcService 和 RpcServer是RpcEndPoint的成员变量。

1）RpcService 是Rpc服务的接口，其主要作用如下：

• 根据提供的RpcEndpoint来启动和停止RpcServer（Actor）；
• 根据提供的地址连接到RpcServer，并返回一个RpcGateway；
• 延迟/立刻调度Runnable、Callable；

在Flink中实现类为AkkaRpcService，是 Akka 的 ActorSystem 的封装，基本可以理解成 ActorSystem 的一个适配器。在ClusterEntrypoint（JobMaster）和TaskManagerRunner（TaskExecutor）启动的过程中初始化并启动。

AkkaRpcService中封装了ActorSystem，并保存了ActorRef到RpcEndpoint的映射关系。RpcService跟RpcGateway类似，也提供了获取地址和端口的方法。

在构造RpcEndpoint时会启动指定rpcEndpoint上的RpcServer，其会根据RpcEndpoint类型（FencedRpcEndpoint或其他）来创建不同的AkkaRpcActor（FencedAkkaRpcActor或AkkaRpcActor），并将RpcEndpoint和AkkaRpcActor对应的ActorRef保存起来，AkkaRpcActor是底层Akka调用的实际接收者，RPC的请求在客户端被封装成RpcInvocation对象，以Akka消息的形式发送。

最终使用动态代理将所有的消息转发到InvocationHandler，具体代码如下：

public  RpcServer startServer(C rpcEndpoint) {
... ...
// 生成RpcServer对象，而后对该server的调用都会进入Handler的invoke方法处理，handler实现了多个接口的方法
// 生成一个包含这些接口的代理，将调用转发到InvocationHandler
@SuppressWarnings("unchecked")
   RpcServerserver = (RpcServer) Proxy.newProxyInstance(
     classLoader,
     implementedRpcGateways.toArray(newClass[implementedRpcGateways.size()]),
     akkaInvocationHandler);
return server;
}

2）RpcServer负责接收响应远端RPC消息请求。有两个实现：

• AkkaInvocationHandler
• FencedAkkaInvocationHandler

RpcServer的启动是通知底层的AkkaRpcActor切换为START状态，开始处理远程调用请求：

class AkkaInvocationHandler implements InvocationHandler, AkkaBasedEndpoint,RpcServer {
         @Override
         public void start() {
                  rpcEndpoint.tell(ControlMessages.START,ActorRef.noSender());
         }
}

4、AkkaRpcActor

AkkaRpcActor是Akka的具体实现，主要负责处理如下类型消息：

1）本地Rpc调用LocalRpcInvocation

会指派给RpcEndpoint进行处理，如果有响应结果，则将响应结果返还给Sender。

2）RunAsync & CallAsync

这类消息带有可执行的代码，直接在Actor的线程中执行。

3）控制消息ControlMessages

用来控制Actor行为，START启动，STOP停止，停止后收到的消息会丢弃掉。

5、RPC交互过程

RPC通信过程分为请求和响应。

1、 RPC请求发送

在RpcService中调用connect()方法与对端的RpcEndpoint建立连接，connect()方法根据给的地址返回InvocationHandler(AkkaInvocationHandler或
FencedAkkaInvocationHandler，也就是RpcServer的实现)。

前面分析到客户端提供代理对象RpcServer，代理对象会调用AkkaInvocationHandler的invoke方法并传入RPC调用的方法和参数信息，代码如下：

AkkaInvocationHandler.java

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
 Class declaringClass =method.getDeclaringClass();
 Object result;
// 判断方法所属的class
if(declaringClass.equals(AkkaBasedEndpoint.class) ||
 declaringClass.equals(Object.class) ||
 declaringClass.equals(RpcGateway.class) ||
 declaringClass.equals(StartStoppable.class) ||
 declaringClass.equals(MainThreadExecutable.class)||
 declaringClass.equals(RpcServer.class)) {
 result = method.invoke(this, args);
 } else if(declaringClass.equals(FencedRpcGateway.class)) {
throw new UnsupportedOperationException("AkkaInvocationHandler does not support thecall FencedRpcGateway#" +
 method.getName() + ". This indicates thatyou retrieved a FencedRpcGateway without specifying a " +
"fencingtoken. Please use RpcService#connect(RpcService, F, Time) with F being thefencing token to " +
"retrieve aproperly FencedRpcGateway.");
 } else {
 // rpc调用
 result = invokeRpc(method, args);
 }
return result;
}

代码中判断所属的类，如果是RPC方法，则调用invokeRpc方法。将方法调用封装为RPCInvocation消息。如果是本地则生成LocalRPCInvocation，本地消息不需要序列化，如果是远程调用则创建RemoteRPCInvocation。

判断远程方法调用是否需要等待结果，如果无需等待(void)，则使用向Actor发送tell类型的消息，如果需要返回结果，则向Acrot发送ask类型的消息，代码如下：

AkkaInvocationHandler.java

private Object invokeRpc(Method method, Object[]args) throws Exception {
         String methodName = method.getName();
         Class[] parameterTypes =method.getParameterTypes();
         Annotation[][] parameterAnnotations =method.getParameterAnnotations();
         Time futureTimeout =extractRpcTimeout(parameterAnnotations, args, timeout);
 
         final RpcInvocation rpcInvocation =createRpcInvocationMessage(methodName, parameterTypes, args);
 
         Class returnType =method.getReturnType();
 
         final Object result;
 
         if (Objects.equals(returnType, Void.TYPE)) {
                  tell(rpcInvocation);
 
                  result = null;
         } else {
                  // Capture the call stack. Itis significantly faster to do that via an exception than
                  // via Thread.getStackTrace(),because exceptions lazily initialize the stack trace, initially only
                  // capture a lightweightnative pointer, and convert that into the stack trace lazily when needed.
                  final ThrowablecallStackCapture = captureAskCallStack ? new Throwable() : null;
 
                  // execute an asynchronouscall
                  // 异步调用等待返回
                  final CompletableFuture resultFuture = ask(rpcInvocation, futureTimeout);
 
                  final CompletableFuture