Spark RPC 之 Executor 向Driver下载 Jar、File 流程

我们先回顾下 Spark 的 client 和 server 通过RPC通信流程，先看下流程图：
client 通过 NettyRpcEndpointRef 调用 ask 通过 NettyRpcEnv 把消息传给 OutBox 的 Messages：

OutBox 调用 send ，通过 TransportClient 然后 TransportResponseHandler 把消息发给 server：

在 TransportClient.sendRpc 方法中，生成了 RequestID 和 message 进行绑定，client 通过 requestId 来追踪请求。

server 通过 TransportChannelHandler 的 channelRead 收到消息，并调用 TransportRequestHandler 的 handle 方法，在这里对 requestMessage 的类型进行了区分，以分别处理。然后调用 NettyRpcEnv 的receive 方法，把消息传递给 Dispatcher，通过 Dispatcher、Inbox Messages 和 Message Loop 完成对请求消息的分发及处理，如图所示：

然后 Dispatcher 把消息分发到 EndPoint，调用 RemoteNettyRpcCallContext RpcResponseCallBack TransportRequestHandler，把消息发给Client：

client 还是通过 TransportChannelHandler 的 channelRead 接收消息，然后调用 TransportResponse 然后回调到 RpcResponseCallBack 的 onSuccess 方法：

上面的流程详细的可参考：https://blog.csdn.net/u011564172/article/details/62043236

下载 jar file

RpcEnvFileServer 作用于 driver 程序，为executor提供jar和file的远程下载服务，内部实现有两个，NettyStreamManager、HttpBasedFileServer，底层实现分别为netty和jetty，同时介绍了RpcEnvFileServer提供下载服务的流程：
NettyStreamManager：

上面这个流程 和 server 接收 client 消息一样的，只不过是 在 TransportRequestHandler 的 handle 方法中 对 requestMessage 做了区分，如果是 Stream 类型消息，则调用 processStreamRequest 方法：

handle方法中处理Stream请求的processStreamRequest方法，如上图，StreamManager调用openStream方法，返回file对象的封装，至此，流程结束。