【FLink】Flink 源码阅读笔记(4)- RPC

x33g5p2x  于2022-02-07 转载在 Flink  
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1.概述

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【Flink】Flink 源码之RPC调用

Flink】FLink 通讯组件 RPC

作为一个分布式系统,Flink 内部不同组件之间通信依赖于 RPC 机制。这篇文章将对 Flink 的 RPC 框架加以分析。

2.例子

先来看一个简单的例子,了解 Flink 内部的 RPC 框架是如何使用的。

public class RpcTest {
	private static final Time TIMEOUT = Time.seconds(10L);
	private static ActorSystem actorSystem = null;
	private static RpcService rpcService = null;

	// 定义通信协议
	public interface HelloGateway extends RpcGateway {
		String hello();
	}

	public interface HiGateway extends RpcGateway {
		String hi();
	}

	// 具体实现
	public static class HelloRpcEndpoint extends RpcEndpoint implements HelloGateway {
		protected HelloRpcEndpoint(RpcService rpcService) {
			super(rpcService);
		}

		@Override
		public String hello() {
			return "hello";
		}
	}

	public static class HiRpcEndpoint extends RpcEndpoint implements HiGateway {
		protected HiRpcEndpoint(RpcService rpcService) {
			super(rpcService);
		}

		@Override
		public String hi() {
			return "hi";
		}
	}

	@BeforeClass
	public static void setup() {
		actorSystem = AkkaUtils.createDefaultActorSystem();
		// 创建 RpcService, 基于 AKKA 的实现
		rpcService = new AkkaRpcService(actorSystem, AkkaRpcServiceConfiguration.defaultConfiguration());
	}

	@AfterClass
	public static void teardown() throws Exception {

		final CompletableFuture<Void> rpcTerminationFuture = rpcService.stopService();
		final CompletableFuture<Terminated> actorSystemTerminationFuture = FutureUtils.toJava(actorSystem.terminate());

		FutureUtils
			.waitForAll(Arrays.asList(rpcTerminationFuture, actorSystemTerminationFuture))
			.get(TIMEOUT.toMilliseconds(), TimeUnit.MILLISECONDS);
	}

	@Test
	public void test() throws Exception {
		HelloRpcEndpoint helloEndpoint = new HelloRpcEndpoint(rpcService);
		HiRpcEndpoint hiEndpoint = new HiRpcEndpoint(rpcService);

		helloEndpoint.start();
		//获取 endpoint 的 self gateway
		HelloGateway helloGateway = helloEndpoint.getSelfGateway(HelloGateway.class);
		String hello = helloGateway.hello();
		assertEquals("hello", hello);

		hiEndpoint.start();
		// 通过 endpoint 的地址获得代理
		HiGateway hiGateway = rpcService.connect(hiEndpoint.getAddress(),HiGateway.class).get();
		String hi = hiGateway.hi();
		assertEquals("hi", hi);
	}
}

基本的使用流程就是1)定义协议,提供 RPC 方法的实现;2)获得服务对象的代理对象,调用 RPC 方法。

3.主要抽象

RpcEndpoint 是对 RPC 框架中提供具体服务的实体的抽象,所有提供远程调用方法的组件都需要继承该抽象类。另外,对于同一个 RpcEndpoint 的所有 RPC 调用都会在同一个线程(RpcEndpoint 的“主线程”)中执行,因此无需担心并发执行的线程安全问题。

RpcGateway 接口是用于远程调用的代理接口。 RpcGateway 提供了获取其所代理的 RpcEndpoint 的地址的方法。在实现一个提供 RPC 调用的组件时,通常需要先定一个接口,该接口继承 RpcGateway 并约定好提供的远程调用的方法。

RpcServiceRpcEndpoint 的运行时环境RpcService 提供了启动 RpcEndpoint, 连接到远端 RpcEndpoint 并返回远端 RpcEndpoint 的代理对象等方法。此外, RpcService 还提供了某些异步任务或者周期性调度任务的方法。

RpcServer 相当于 RpcEndpoint 自身的的代理对象(self gateway)。RpcServerRpcService 在启动了 RpcEndpoint 之后返回的对象,每一个 RpcEndpoint 对象内部都有一个 RpcServer 的成员变量,通过 getSelfGateway 方法就可以获得自身的代理,然后调用该Endpoint 提供的服务。

FencedRpcEndpointFencedRpcGate 要求在调用 RPC 方法时携带 token 信息,只有当调用方提供了 token 和 endpoint 的 token 一致时才允许调用。

4.基于 Akka 的 RPC 实现

前面介绍了 Flink 内部 RPC 框架的基本抽象,主要就是 RpcService, RpcEndpoint, RpcGateway, RpcServer 等接口。至于具体的实现,则可以有多种不同的方式,如 Akka, Netty 等。Flink 目前提供了一套基于 Akka 的实现。

4.1 启动 RpcEndpoint

AkkaRpcService 实现了 RpcService 接口, AkkaRpcService 会启动 Akka actor 来接收来自 RpcGateway 的 RPC 调用。

首先,在 RpcEndpoint 的构造函数中,会调用 AkkaRpcService#startServer 方法来初始化服务,AkkaRpcService#startServer 的主要工作包括: - 创建一个 Akka actor (AkkaRpcActor 或 FencedAkkaRpcActor) - 通过动态代理创建代理对象

class AkkaRpcService {
	@Override
	public <C extends RpcEndpoint & RpcGateway> RpcServer startServer(C rpcEndpoint) {
		checkNotNull(rpcEndpoint, "rpc endpoint");

		CompletableFuture<Void> terminationFuture = new CompletableFuture<>();
		final Props akkaRpcActorProps;

		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;

		// 创建 Akka actor
		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());

		final String akkaAddress = AkkaUtils.getAkkaURL(actorSystem, actorRef);
		final String hostname;
		Option<String> host = actorRef.path().address().host();
		if (host.isEmpty()) {
			hostname = "localhost";
		} else {
			hostname = host.get();
		}

		// 代理的接口
		Set<Class<?>> implementedRpcGateways = new HashSet<>(RpcUtils.extractImplementedRpcGateways(rpcEndpoint.getClass()));

		implementedRpcGateways.add(RpcServer.class);
		implementedRpcGateways.add(AkkaBasedEndpoint.class);

		final InvocationHandler akkaInvocationHandler;

		//创建 InvocationHandler
		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();

		//通过动态代理创建代理对象
		@SuppressWarnings("unchecked")
		RpcServer server = (RpcServer) Proxy.newProxyInstance(
			classLoader,
			implementedRpcGateways.toArray(new Class<?>[implementedRpcGateways.size()]),
			akkaInvocationHandler);

		return server;
	}
}

RpcEndpoint 对象创建后,下一步操作是启动它,实际上调用的是 RpcServer.start() 方法。RpcServer 是通过 AkkaInvocationHandler 创建的动态代理对象:

class AkkaInvocationHandler {
	private final ActorRef rpcEndpoint;
	
	public void start() {
		//向 Akka actor 发送 START 消息
		rpcEndpoint.tell(ControlMessages.START, ActorRef.noSender());
	}
}

所以启动 RpcEndpoint 实际上就是向当前 endpoint 绑定的 Actor 发送一条 START 消息,通知服务启动。

4.2 获取 RpcEndpoint 的代理对象

RpcEndpoint 创建的过程中,实际上已经通过动态代理生成了一个可供本地使用的代理对象,通过 RpcEndpoint#getSelfGateway 方法可以直接获取。

class RpcEndpoint {
	public <C extends RpcGateway> C getSelfGateway(Class<C> selfGatewayType) {
		//rpcServer 是通过动态代理创建的
		if (selfGatewayType.isInstance(rpcServer)) {
			@SuppressWarnings("unchecked")
			C selfGateway = ((C) rpcServer);

			return selfGateway;
		} else {
			throw new RuntimeException("RpcEndpoint does not implement the RpcGateway interface of type " + selfGatewayType + '.');
		}
	}
}

如果需要获取一个远程 RpcEndpoint 的代理,就需要通过 RpcService#connect 方法,需要提供远程 endpoint 的地址:

class AkkaRpcService {
	private <C extends RpcGateway> CompletableFuture<C> connectInternal(
			final String address,
			final Class<C> clazz,
			Function<ActorRef, InvocationHandler> invocationHandlerFactory) {
		checkState(!stopped, "RpcService is stopped");

		LOG.debug("Try to connect to remote RPC endpoint with address {}. Returning a {} gateway.",
			address, clazz.getName());

		final ActorSelection actorSel = actorSystem.actorSelection(address);

		final Future<ActorIdentity> identify = Patterns
			.ask(actorSel, new Identify(42), configuration.getTimeout().toMilliseconds())
			.<ActorIdentity>mapTo(ClassTag$.MODULE$.<ActorIdentity>apply(ActorIdentity.class));

		final CompletableFuture<ActorIdentity> identifyFuture = FutureUtils.toJava(identify);

		//获取 actor 的引用 ActorRef
		final CompletableFuture<ActorRef> actorRefFuture = identifyFuture.thenApply(
			(ActorIdentity actorIdentity) -> {
				if (actorIdentity.getRef() == null) {
					throw new CompletionException(new RpcConnectionException("Could not connect to rpc endpoint under address " + address + '.'));
				} else {
					return actorIdentity.getRef();
				}
			});

		//发送握手消息
		final CompletableFuture<HandshakeSuccessMessage> handshakeFuture = actorRefFuture.thenCompose(
			(ActorRef actorRef) -> FutureUtils.toJava(
				Patterns
					.ask(actorRef, new RemoteHandshakeMessage(clazz, getVersion()), configuration.getTimeout().toMilliseconds())
					.<HandshakeSuccessMessage>mapTo(ClassTag$.MODULE$.<HandshakeSuccessMessage>apply(HandshakeSuccessMessage.class))));

		// 创建 InvocationHandler,并通过动态代理生成代理对象
		return actorRefFuture.thenCombineAsync(
			handshakeFuture,
			(ActorRef actorRef, HandshakeSuccessMessage ignored) -> {
				InvocationHandler invocationHandler = invocationHandlerFactory.apply(actorRef);

				// 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();

				@SuppressWarnings("unchecked")
				C proxy = (C) Proxy.newProxyInstance(
					classLoader,
					new Class<?>[]{clazz},
					invocationHandler);

				return proxy;
			},
			actorSystem.dispatcher());
	}
}

上述方法主要的功能包括:

  • 通过地址获取 RpcEndpoint 绑定的 actor 的引用 ActorRef
  • 向对应的 AkkaRpcActor 发送握手消息
  • 握手成功之后,创建 AkkaInvocationHandler 对象,并通过动态代理生成代理对象

4.3 Rpc 调用

在获取了本地或者远端 RpcEndpoint 的代理对象后,就可以通过代理对象发起 RPC 调用了。由于代理对象是通过动态代理创建的,因而所以的方法都会转化为 AkkaInvocationHandler#invoke 方法,并传入 RPC 调用的方法以及参数信息。

class AkkaInvocationHandler {
	@Override
	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
		Class<?> declaringClass = method.getDeclaringClass();

		Object result;

		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;
	}

	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);

		//将 RPC 调用封装为 RpcInvocation(会根据RpcEndpoint是本地还是远程的)
		final RpcInvocation rpcInvocation = createRpcInvocationMessage(methodName, parameterTypes, args);

		Class<?> returnType = method.getReturnType();

		final Object result;

		//根据RPC方法是否有返回值决定调用 tell 还是 ask
		if (Objects.equals(returnType, Void.TYPE)) {
			//akka actor tell
			tell(rpcInvocation);

			result = null;
		} else {
			// execute an asynchronous call
			//akka actor ask
			CompletableFuture<?> resultFuture = ask(rpcInvocation, futureTimeout);

			CompletableFuture<?> completableFuture = resultFuture.thenApply((Object o) -> {
				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 {
					return o;
				}
			});

			if (Objects.equals(returnType, CompletableFuture.class)) {
				result = completableFuture;
			} else {
				try {
					result = completableFuture.get(futureTimeout.getSize(), futureTimeout.getUnit());
				} catch (ExecutionException ee) {
					throw new RpcException("Failure while obtaining synchronous RPC result.", ExceptionUtils.stripExecutionException(ee));
				}
			}
		}

		return result;
	}
}

对于 RPC 调用,需要将 RPC 调用的方法名、参数类型和参数值封装为一个 RpcInvocation 对象,根据 RpcEndpoint 是本地的还是远端,具体的 有 LocalRpcInvocation 和 RemoteRpcInvocation 两类,它们的区别在于是否需要序列化。

然后根据 RPC 方法是否有返回值,决定调用 tell 或 ask 方法,然后通过 Akka 的 ActorRef 向对应的 AkkaRpcActor 发送请求,如果带有返回值,则等待 actor 的响应。

4.4 AkkaRpcActor

AkkaRpcActor 负责接受 RPC 调用的请求,并通过反射调用 RpcEndpoint 的对应方法来完成 RPC 调用。

class AkkaRpcActor<T extends RpcEndpoint & RpcGateway> extends AbstractActor {
	protected final T rpcEndpoint;

	@Override
	public Receive createReceive() {
		//不同类型消息的处理方法
		return ReceiveBuilder.create()
			.match(RemoteHandshakeMessage.class, this::handleHandshakeMessage)
			.match(ControlMessages.class, this::handleControlMessage)
			.matchAny(this::handleMessage)
			.build();
	}

	//处理 RPC 调用
	private void handleMessage(final Object message) {
		if (state.isRunning()) {
			mainThreadValidator.enterMainThread();

			try {
				handleRpcMessage(message);
			} finally {
				mainThreadValidator.exitMainThread();
			}
		} else {
			log.info("The rpc endpoint {} has not been started yet. Discarding message {} until processing is started.",
				rpcEndpoint.getClass().getName(),
				message.getClass().getName());

			sendErrorIfSender(new AkkaRpcException(
				String.format("Discard message, because the rpc endpoint %s has not been started yet.", rpcEndpoint.getAddress())));
		}
	}
  
  private void handleRpcInvocation(RpcInvocation rpcInvocation) {
		Method rpcMethod = null;

		try {
			String methodName = rpcInvocation.getMethodName();
			Class<?>[] parameterTypes = rpcInvocation.getParameterTypes();

			//获去需要调用的方法
			rpcMethod = lookupRpcMethod(methodName, parameterTypes);
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			log.error("Could not load method arguments.", e);

			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);

			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);

			RpcConnectionException rpcException = new RpcConnectionException("Could not find rpc method for rpc invocation.", e);
			getSender().tell(new Status.Failure(rpcException), getSelf());
		}

		//通过反射执行
		if (rpcMethod != null) {
			try {
				// this supports declaration of anonymous classes
				rpcMethod.setAccessible(true);

				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();

					//向调用方发送执行结果
					if (result instanceof CompletableFuture) {
						final CompletableFuture<?> responseFuture = (CompletableFuture<?>) result;
						sendAsyncResponse(responseFuture, methodName);
					} else {
						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());
			}
		}
	}

}

小结

这篇文章简单地分析了 Flink 内部的 RPC 框架。首先,通过 RpcService, RpcEndpoint, RpcGateway, RpcServer 等接口和抽象类,确定了 RPC 服务的基本框架;在这套框架的基础上, Flink 借助 Akka 和动态代理等技术提供了 RPC 调用的具体实现。

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