RPC（Remote Procedure Call） 是 Hadoop 服务通信的关键库，支撑上层分布式环境下复杂的进程间（Inter-Process Communication, IPC）通信逻辑，是分布式系统的基础。允许运行于一台计算机上的程序像调用本地方法一样，调用另一台计算机的子程序。
由于 RPC 服务整体知识较多，本节仅针对对 Yarn RPC 进行简略介绍，详细内容会后续开专栏介绍。

一、RPC 通信模型介绍

为什么会有 RPC 框架？
在分布式或微服务情境下，会有大量的服务间交互，如果用传统的 HTTP 协议端口来通信，需要耗费大量时间处理网络数据交换上，还要考虑编解码等问题。如下图所示。

• 客户端通过 RPC 框架的动态代理得到一个代理类实例，称为 Stub（桩）
• 客户端调用接口方法（实际是 Stub 对应的方法），Stub 会构造一个请求，包括函数名和参数
• 服务端收到这个请求后，先将服务名（函数）解析出来，查找是否有对应的服务提供者
• 服务端找到对应的实现类后，会传入参数调用
• 服务端 RPC 框架得到返回结果后，再进行封装返回给客户端
• 客户端的 Stub 收到返回值后，进行解析，返回给调用者，完成 RPC 调用。

二、Hadoop RPC 介绍

一）简介

Hadoop RPC 是 Hadoop 自己实现的一个 RPC 框架，主要有以下几个特点：

• 透明性：像调用本地方法一样调用远程方法。
• 高性能：Hadoop 各个系统均采用 Master/Slave 结构，Master 是一个 RPC Server 用于处理各个 Slave 节点发送的请求，需要有高性能。
• 可控性：由于 JDK 中的 RPC 框架 RMI 重量级过大，且封装度太高，不方便控制和修改。因此实现了自己的 RPC 框架，以保证轻量级、高性能、可控性。

框架原理和整体执行流程与第一节介绍的 RPC 框架一致，感兴趣可深入源码进行了解。

二）总体架构

Hadoop RPC 架构底层依靠 Java 的 nio、反射、动态代理等功能实现「客户端 - 服务器（C/S）」通信模型。
上层封装供程序调用的 RPC 接口。

三、案例 demo

一）RPC Writable 案例实现

1、新建一个 maven 工程，添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.8.5</version>
</dependency>

2、定义 RPC 协议

public interface BusinessProtocol {
    void mkdir(String path);
    String getName(String name);
    long versionID = 345043000L;
}

3、定义协议实现

public class BusinessIMPL implements BusinessProtocol {
    @Override
    public void mkdir(String path) {
        System.out.println("成功创建了文件夹 ：" + path);
    }

    @Override
    public String getName(String name) {
        System.out.println("成功打了招呼： hello ：" + name);
        return "bigdata";
    }
}

4、通过 Hadoop RPC 构建一个 RPC 服务端

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;

public class MyServer {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 构建一个 RPC server 端，提供了一个 BussinessProtocol 协议的 BusinessIMPL 服务实现
            RPC.Server server = new RPC.Builder(new Configuration())
                    .setProtocol(BusinessProtocol.class)
                    .setInstance(new BusinessIMPL())
                    .setBindAddress("localhost")
                    .setPort(6789)
                    .build();

            server.start();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

5、构建一个 RPC 客户端

import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class MyClient {
    public static void main(String[] args) {
        try {
        	// 获取代理类实例，也就是 Stub
            BusinessProtocol proxy = RPC.getProxy(BusinessProtocol.class, BusinessProtocol.versionID,
                    new InetSocketAddress("localhost", 6789), new Configuration());

            // 通过 Stub 发送请求，实际使用就像调用本地方法一样
            proxy.mkdir("/tmp/ABC");
            String res = proxy.getName("Simon");
            System.out.println("从 RPC 服务端接收到的返回值：" + res);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

6、测试，先启动服务端，再启动客户端
服务端输出

成功创建了文件夹 ：/tmp/ABC
成功打了招呼： hello ：Simon

客户端输出

从 RPC 服务端接收到的返回值：bigdata

二）RPC Protobuf 案例实现

对 proto 文件格式不熟悉的同学，参考上一篇文章《2-1 Yarn 基础库概述》

标签：Yarn,架构,基础,底层,模型,框架,服务端,客户端,定义,STUB,请求, 来源：

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