1. 前言
对于Flink中各个组件(JobMaster、TaskManager、Dispatcher等),其底层RPC框架基于Akka实现,本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
2. Akka介绍
由于Flink底层Rpc是基于Akka实现,我们先了解下Akka的基本使用。
Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现,和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中,所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应,这使得可以执行同步操作。但是,强烈不建议同步消息,因为它们限制了系统的伸缩性。每个actor有一个邮箱(mailbox),它收到的消息存储在里面。另外,每一个actor维护自身单独的状态。一个Actors网络如下所示:
每个actor是一个单一的线程,它不断地从其邮箱中poll(拉取)消息,并且连续不断地处理。对于已经处理过的消息的结果,actor可以改变它自身的内部状态或者发送一个新消息或者孵化一个新的actor。尽管单个的actor是自然有序的,但一个包含若干个actor的系统却是高度并发的并且极具扩展性的。因为那些处理线程是所有actor之间共享的。这也是我们为什么不该在actor线程里调用可能导致阻塞的“调用”。因为这样的调用可能会阻塞该线程使得他们无法替其他actor处理消息。
2.1. 创建Akka系统
Akka系统的核心ActorSystem和Actor,若需构建一个Akka系统,首先需要创建ActorSystem,创建完ActorSystem后,可通过其创建Actor(注意:Akka不允许直接new一个Actor,只能通过 Akka 提供的某些 API 才能创建或查找 Actor,一般会通过 ActorSystem#actorOf和ActorContext#actorOf来创建 Actor),另外,我们只能通过ActorRef(Actor的引用, 其对原生的 Actor 实例做了良好的封装,外界不能随意修改其内部状态)来与Actor进行通信。如下代码展示了如何配置一个Akka系统。
// 1. 构建ActorSystem
// 使用缺省配置
ActorSystem system = ActorSystem.create("sys");
// 也可显示指定appsys配置
// ActorSystem system1 = ActorSystem.create("helloakka", ConfigFactory.load("appsys"));
// 2. 构建Actor,获取该Actor的引用,即ActorRef
ActorRef helloActor = system.actorOf(Props.create(HelloActor.class), "helloActor");
// 3. 给helloActor发送消息
helloActor.tell("hello helloActor", ActorRef.noSender());
// 4. 关闭ActorSystem
system.terminate();
在Akka中,创建的每个Actor都有自己的路径,该路径遵循 ActorSystem 的层级结构,大致如下:
本地:akka://sys/user/helloActor
远程:akka.tcp://[email protected]:2020/user/remoteActor
其中本地路径含义如下:
- sys,创建的ActorSystem的名字;
- user,通过ActorSystem#actorOf和ActorContext#actorOf 方法创建的 Actor 都属于/user下,与/user对应的是/system, 其是系统层面创建的,与系统整体行为有关,在开发阶段并不需要对其过多关注;
- helloActor,我们创建的HelloActor。
其中远程部分路径含义如下:
- akka.tcp,远程通信方式为tcp;
- [email protected]:2020,ActorSystem名字及远程主机ip和端口号。
2.2. 根据path获取Actor
若提供了Actor的路径,可以通过路径获取到ActorRef,然后与之通信,代码如下所示:
ActorSystem system = ActorSystem.create("sys");
ActorSelection as = system.actorSelection("/path/to/actor");
Timeout timeout = new Timeout(Duration.create(2, "seconds"));
Future fu = as.resolveOne(timeout);
fu.onSuccess(new OnSuccess() {
@Override
public void onSuccess(ActorRef actor) {
System.out.println("actor:" + actor);
actor.tell("hello actor", ActorRef.noSender());
}
}, system.dispatcher());
fu.onFailure(new OnFailure() {
@Override
public void onFailure(Throwable failure) {
System.out.println("failure:" + failure);
}
}, system.dispatcher());
由上面可知,若需要与远端Actor通信,路径中必须提供ip:port。
2.3. 与Actor通信
2.3.1. tell方式
当使用tell方式时,表示仅仅使用异步方式给某个Actor发送消息,无需等待Actor的响应结果,并且也不会阻塞后续代码的运行,如:
helloActor.tell("hello helloActor", ActorRef.noSender());
其中:第一个参数为消息,它可以是任何可序列化的数据或对象,第二个参数表示发送者,通常来讲是另外一个 Actor 的引用, ActorRef.noSender()表示无发送者((实际上是一个 叫做deadLetters的Actor)。
2.3.2. ask方式
当我们需要从Actor获取响应结果时,可使用ask方法,ask方法会将返回结果包装在scala.concurrent.Future中,然后通过异步回调获取返回结果。 如调用方:
// 异步发送消息给Actor,并获取响应结果
Future
HelloActor处理消息方法的代码大致如下:
private void handleMessage(Object object) {
if (object instanceof String) {
String str = (String) object;
log.info("[HelloActor] message is {}, sender is {}", str, getSender().path().toString());
// 给发送者发送消息
getSender().tell(str, getSelf());
}
}
上面主要介绍了Akka中的ActorSystem、Actor,及与Actor的通信;Flink借此构建了其底层通信系统。
3. RPC类图结构
下图展示了Flink中RPC框架中涉及的主要类。
3.1. RpcGateway
Flink的RPC协议通过RpcGateway来定义;由前面可知,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 under which the associated rpc endpoint is reachable.
*
* @return Fully qualified (RPC) address under which the associated rpc endpoint is reachable
*/
String getAddress();
/**
* Returns the fully qualified hostname under which the associated rpc endpoint is reachable.
*
* @return Fully qualified hostname under which the associated rpc endpoint is reachable
*/
String getHostname();
}
3.2. RpcEndpoint
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);
}
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。
3.3. RpcService
Rpc服务的接口,其主要作用如下:
- 根据提供的RpcEndpoint来启动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;
- 停止RpcServer(Actor)或自身服务;
在Flink中其实现类为AkkaRpcService。
3.3.1. AkkaRpcService
AkkaRpcService中封装了ActorSystem,并保存了ActorRef到RpcEndpoint的映射关系,在构造RpcEndpoint时会启动指定rpcEndpoint上的RpcServer,其会根据Endpoint类型(FencedRpcEndpoint或其他)来创建不同的Actor(FencedAkkaRpcActor或AkkaRpcActor),并将RpcEndpoint和Actor对应的ActorRef保存起来,然后使用动态代理创建RpcServer,具体代码如下:
public RpcServer startServer(C rpcEndpoint) {
checkNotNull(rpcEndpoint, "rpc endpoint");
CompletableFuture terminationFuture = new CompletableFuture<>();
final Props akkaRpcActorProps;
// 根据RpcEndpoint类型创建不同类型的Props
if (rpcEndpoint instanceof FencedRpcEndpoint) {
akkaRpcActorProps = Props.create(
FencedAkkaRpcActor.class,
rpcEndpoint,
terminationFuture,
getVersion(),
configuration.getMaximumFramesize());
} else {
akkaRpcActorProps = Props.create(
AkkaRpcActor.class,
rpcEndpoint,
terminationFuture,
getVersion(),
configuration.getMaximumFramesize());
}
ActorRef actorRef;
// 同步块,创建Actor,并获取对应的ActorRef
synchronized (lock) {
checkState(!stopped, "RpcService is stopped");
actorRef = actorSystem.actorOf(akkaRpcActorProps, rpcEndpoint.getEndpointId());
actors.put(actorRef, rpcEndpoint);
}
LOG.info("Starting RPC endpoint for {} at {} .", rpcEndpoint.getClass().getName(), actorRef.path());
// 获取Actor的路径
final String akkaAddress = AkkaUtils.getAkkaURL(actorSystem, actorRef);
final String hostname;
Option host = actorRef.path().address().host();
if (host.isEmpty()) {
hostname = "localhost";
} else {
hostname = host.get();
}
// 解析该RpcEndpoint实现的所有RpcGateway接口
Set> implementedRpcGateways = new HashSet<>(RpcUtils.extractImplementedRpcGateways(rpcEndpoint.getClass()));
// 额外添加RpcServer和AkkaBasedEnpoint类
implementedRpcGateways.add(RpcServer.class);
implementedRpcGateways.add(AkkaBasedEndpoint.class);
final InvocationHandler akkaInvocationHandler;
// 根据不同类型动态创建代理对象
if (rpcEndpoint instanceof FencedRpcEndpoint) {
// a FencedRpcEndpoint needs a FencedAkkaInvocationHandler
akkaInvocationHandler = new FencedAkkaInvocationHandler<>(
akkaAddress,
hostname,
actorRef,
configuration.getTimeout(),
configuration.getMaximumFramesize(),
terminationFuture,
((FencedRpcEndpoint>) rpcEndpoint)::getFencingToken);
implementedRpcGateways.add(FencedMainThreadExecutable.class);
} else {
akkaInvocationHandler = new AkkaInvocationHandler(
akkaAddress,
hostname,
actorRef,
configuration.getTimeout(),
configuration.getMaximumFramesize(),
terminationFuture);
}
// Rather than using the System ClassLoader directly, we derive the ClassLoader
// from this class . That works better in cases where Flink runs embedded and all Flink
// code is loaded dynamically (for example from an OSGI bundle) through a custom ClassLoader
ClassLoader classLoader = getClass().getClassLoader();
// 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
@SuppressWarnings("unchecked")
RpcServer server = (RpcServer) Proxy.newProxyInstance(
classLoader,
implementedRpcGateways.toArray(new Class>[implementedRpcGateways.size()]),
akkaInvocationHandler);
return server;
}
当启动RpcServer后,即创建了相应的Actor(注意此时Actor的处于停止状态)和动态代理对象,需要调用RpcEndpoint#start启动启动Actor,此时启动RpcEndpoint流程如下(以非FencedRpcEndpoint为例):
-
调用RpcEndpoint#start;
-
委托给RpcServer#start;
-
调用动态代理的AkkaInvocationHandler#invoke;发现调用的是StartStoppable#start方法,则直接进行本地方法调用;invoke方法的代码如下:
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { Class> declaringClass = method.getDeclaringClass(); Object result; // 先匹配指定类型(handler已实现接口的方法),若匹配成功则直接进行本地方法调用;若匹配为FencedRpcGateway类型,则抛出异常(应该在FencedAkkaInvocationHandler中处理);其他则进行Rpc调用 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 the call FencedRpcGateway#" + method.getName() + ". This indicates that you retrieved a FencedRpcGateway without specifying a " + "fencing token. Please use RpcService#connect(RpcService, F, Time) with F being the fencing token to " + "retrieve a properly FencedRpcGateway."); } else { result = invokeRpc(method, args); } return result; }
-
调用AkkaInvocationHandler#start;
-
通过ActorRef#tell给对应的Actor发送消息
rpcEndpoint.tell(ControlMessages.START, ActorRef.noSender());
; -
调用AkkaRpcActor#handleControlMessage处理控制类型消息;
-
在主线程中将自身状态变更为Started状态;
经过上述步骤就完成了Actor的启动过程,Actor启动后便可与Acto通信让其执行代码(如runSync/callSync等)和处理Rpc请求了。下面分别介绍处理执行代码和处理Rpc请求;
3.3.1.1. 执行代码
与Actor通信,通过调用runSync/callSync等方法其直接执行代码。
下面以scheduleRunAsync方法为例分析请求Actor执行代码流程,方法代码如下:
public void scheduleRunAsync(Runnable runnable, long delayMillis) {
checkNotNull(runnable, "runnable");
checkArgument(delayMillis >= 0, "delay must be zero or greater");
// 判断是否为本地Actor
if (isLocal) {
long atTimeNanos = delayMillis == 0 ? 0 : System.nanoTime() + (delayMillis * 1_000_000);
// 向Actor发送消息runnable
tell(new RunAsync(runnable, atTimeNanos));
} else {
// 抛出异常,不支持远程发送Runnable消息
throw new RuntimeException("Trying to send a Runnable to a remote actor at " +
rpcEndpoint.path() + ". This is not supported.");
}
}
-
AkkaInvocationHandler#invoke -> AkkaInvocation#scheduleRunAsync;
-
AkkaRpcActor#handleMessage -> AkkaRpcActor#handleRpcMessage,其中handleRpcMessage方法如下:
protected void handleRpcMessage(Object message) { // 根据消息类型不同进行不同的处理 if (message instanceof RunAsync) { handleRunAsync((RunAsync) message); } else if (message instanceof CallAsync) { handleCallAsync((CallAsync) message); } else if (message instanceof RpcInvocation) { handleRpcInvocation((RpcInvocation) message); } else { log.warn( "Received message of unknown type {} with value {}. Dropping this message!", message.getClass().getName(), message); sendErrorIfSender(new AkkaUnknownMessageException("Received unknown message " + message + " of type " + message.getClass().getSimpleName() + '.')); } }
-
AkkaRpcActor#handleRunAsync,其代码如下:
private void handleRunAsync(RunAsync runAsync) { // 获取延迟调度时间 final long timeToRun = runAsync.getTimeNanos(); final long delayNanos; // 若为0或已经到了调度时间,则立刻进行调度 if (timeToRun == 0 || (delayNanos = timeToRun - System.nanoTime()) <= 0) { // run immediately try { runAsync.getRunnable().run(); } catch (Throwable t) { log.error("Caught exception while executing runnable in main thread.", t); ExceptionUtils.rethrowIfFatalErrorOrOOM(t); } } else { // schedule for later. send a new message after the delay, which will then be immediately executed // 计算出延迟时间 FiniteDuration delay = new FiniteDuration(delayNanos, TimeUnit.NANOSECONDS); // 重新封装消息 RunAsync message = new RunAsync(runAsync.getRunnable(), timeToRun); final Object envelopedSelfMessage = envelopeSelfMessage(message); // 等待指定延迟时间后给自己再发送一个消息 getContext().system().scheduler().scheduleOnce(delay, getSelf(), envelopedSelfMessage, getContext().dispatcher(), ActorRef.noSender()); } }
注意:当还未到调度时间时,该Actor会延迟一段时间后再次给自己发送消息;
3.3.1.2. 处理Rpc请求
当调用非AkkaInvocationHandler实现的方法时,则进行Rpc请求。
下面分析处理Rpc调用的流程。
-
AkkaInvocationHandler#invokeRpc,其方法如下:
private Object invokeRpc(Method method, Object[] args) throws Exception { // 获取方法相应的信息 String methodName = method.getName(); Class>[] parameterTypes = method.getParameterTypes(); Annotation[][] parameterAnnotations = method.getParameterAnnotations(); Time futureTimeout = extractRpcTimeout(parameterAnnotations, args, timeout); // 创建RpcInvocationMessage(可分为LocalRpcInvocation/RemoteRpcInvocation) final RpcInvocation rpcInvocation = createRpcInvocationMessage(methodName, parameterTypes, args); Class> returnType = method.getReturnType(); final Object result; // 无返回,则使用tell方法 if (Objects.equals(returnType, Void.TYPE)) { tell(rpcInvocation); result = null; } else { // execute an asynchronous call // 有返回,则使用ask方法 CompletableFuture> resultFuture = ask(rpcInvocation, futureTimeout); CompletableFuture> completableFuture = resultFuture.thenApply((Object o) -> { // 调用返回后进行反序列化 if (o instanceof SerializedValue) { try { return ((SerializedValue>) o).deserializeValue(getClass().getClassLoader()); } catch (IOException | ClassNotFoundException e) { throw new CompletionException( new RpcException("Could not deserialize the serialized payload of RPC method : " + methodName, e)); } } else { // 直接返回 return o; } }); // 若返回类型为CompletableFuture则直接赋值 if (Objects.equals(returnType, CompletableFuture.class)) { result = completableFuture; } else { try { // 从CompletableFuture获取 result = completableFuture.get(futureTimeout.getSize(), futureTimeout.getUnit()); } catch (ExecutionException ee) { throw new RpcException("Failure while obtaining synchronous RPC result.", ExceptionUtils.stripExecutionException(ee)); } } } return result; }
-
AkkaRpcActor#handleRpcInvocation,其代码如下:
private void handleRpcInvocation(RpcInvocation rpcInvocation) { Method rpcMethod = null; try { // 获取方法的信息 String methodName = rpcInvocation.getMethodName(); Class>[] parameterTypes = rpcInvocation.getParameterTypes(); // 在RpcEndpoint中找指定方法 rpcMethod = lookupRpcMethod(methodName, parameterTypes); } catch (ClassNotFoundException e) { log.error("Could not load method arguments.", e); // 异常处理 RpcConnectionException rpcException = new RpcConnectionException("Could not load method arguments.", e); getSender().tell(new Status.Failure(rpcException), getSelf()); } catch (IOException e) { log.error("Could not deserialize rpc invocation message.", e); // 异常处理 RpcConnectionException rpcException = new RpcConnectionException("Could not deserialize rpc invocation message.", e); getSender().tell(new Status.Failure(rpcException), getSelf()); } catch (final NoSuchMethodException e) { log.error("Could not find rpc method for rpc invocation.", e); // 异常处理 RpcConnectionException rpcException = new RpcConnectionException("Could not find rpc method for rpc invocation.", e); getSender().tell(new Status.Failure(rpcException), getSelf()); } if (rpcMethod != null) { try { // this supports declaration of anonymous classes rpcMethod.setAccessible(true); // 返回类型为空则直接进行invoke if (rpcMethod.getReturnType().equals(Void.TYPE)) { // No return value to send back rpcMethod.invoke(rpcEndpoint, rpcInvocation.getArgs()); } else { final Object result; try { result = rpcMethod.invoke(rpcEndpoint, rpcInvocation.getArgs()); } catch (InvocationTargetException e) { log.debug("Reporting back error thrown in remote procedure {}", rpcMethod, e); // tell the sender about the failure getSender().tell(new Status.Failure(e.getTargetException()), getSelf()); return; } final String methodName = rpcMethod.getName(); // 方法返回类型为CompletableFuture if (result instanceof CompletableFuture) { final CompletableFuture> responseFuture = (CompletableFuture>) result; // 发送结果(使用Patterns发送结果给调用者,并会进行序列化并验证结果大小) sendAsyncResponse(responseFuture, methodName); } else { // 类型非CompletableFuture,发送结果(使用Patterns发送结果给调用者,并会进行序列化并验证结果大小) sendSyncResponse(result, methodName); } } } catch (Throwable e) { log.error("Error while executing remote procedure call {}.", rpcMethod, e); // tell the sender about the failure getSender().tell(new Status.Failure(e), getSelf()); } } }
-
将结果返回给调用者AkkaInvocationHandler#ask;
经过上述步骤就完成Rpc(本地/远程)调用,可以看到底层也是通过Akka提供的tell/ask方法进行通信;
4. 总结
RPC框架是Flink任务运行的基础,Flink整个RPC框架基于Akka实现,并对Akka中的ActorSystem、Actor进行了封装和使用,文章主要分析了Flink底层RPC通信框架的实现和相关流程,Flink整个通信框架的组件主要由RpcEndpoint、RpcService、RpcServer、AkkaInvocationHandler、AkkaRpcActor等构成。RpcEndpoint定义了一个Actor的路径;RpcService提供了启动RpcServer、执行代码体等方法;RpcServer/AkkaInvocationHandler提供了与Actor通信的接口;AkkaRpcActor为Flink封装的Actor。