一直以来，基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点，但是时代和技术都在演化，从Spark1.3.1版本开始，为了解决大块数据（如Shuffle）的传输问题，Spark引入了Netty通信框架，到了1.6.0版本，Netty居然完成取代了Akka，承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输。
在Linux操作系统层面，网络操作即为IO操作，总共有：阻塞式，非阻塞式，复用模型，信号驱动和异步五种IO模型。其中
- 阻塞式IO操作请求发起以后，从网卡等待/读取数据，内核/到用户态的拷贝，整个IO过程中，用户的线程都是处于阻塞状态。
- 非阻塞与阻塞的区别在于应用层不会等待网卡接收数据，即在内核数据未准备好之前，IO将返回EWOULDBLOCK，用户端通过主动轮询，直到内核态数据准备好，然后再主动发起内核态数据到用户态的拷贝读操作（阻塞）。
- 在非阻塞IO中，每个IO的应用层代码都需要主动地去内核态轮询直到数据OK，在IO复用模型中，将“轮询/事件驱动”的工作交给一个单独的select/epoll的IO句柄去做，即所谓的IO复用。
- 信号驱动IO是向内核注册信号回调函数，在数据OK的时候自动触发回调函数，进而可以在回调函数中启用数据的读取，即由内核告诉我们何时可以开始IO操作。
- 异步IO是将IO数据读取到用户态内存的函数注册到系统中，在内核数据OK的时候，自动完成内核态到用户态的拷贝，并通知应用态数据已经读取完成，即由内核告诉我们何时IO操作已经完成；
JAVA IO也经历来上面几次演化，从最早的BIO（阻塞式/非阻塞IO），到1.4版本的NIO（IO复用），到1.7版本的NIO2.0/AIO（异步IO）；基于早期BIO来实现高并发网络服务器都是依赖多线程来实现，但是线程开销较大，BIO的瓶颈明显，NIO的出现解决了这一大难题，基于IO复用解决了IO高并发；但是NIO有也有几个缺点：
- API可用性较低（拿ByteBuffer来说，共用一个curent指针，读写切换需要进行flip和rewind，相当麻烦）；
- 仅仅是API，如果想在NIO上实现一个网络模型，还需要自己写很多比如线程池，解码，半包/粘包，限流等逻辑；
- 最后就是著名的NIO-Epoll死循环的BUG 因为这几个原因，促使了很多JAVA-IO通信框架的出现，Netty就是其中一员，它也因为高度的稳定性，功能性，性能等特性，成为Javaer们的首选。
那么Netty和JDK-NIO之间到底是什么关系？是JDK-NIO的封装还是重写？首先是NIO的上层封装，Netty提供了NioEventLoopGroup/NioSocketChannel/NioServerSocketChannel的组合来完成实际IO操作，继而在此之上实现数据流Pipeline以及EventLoop线程池等功能。另外它又重写了NIO，JDK-NIO底层是基于Epoll的LT模式来实现，而Netty是基于Epoll的ET模式实现的一组IO操作EpollEventLoopGroup/EpollSocketChannel/EpollServerSocketChannel；Netty对两种实现进行完美的封装，可以根据业务的需求来选择不同的实现（Epoll的ET和LT模式真的有很大的性能差别吗？单从Epoll的角度来看，ET肯定是比LT要性能好那么一点。但是如果为了编码简洁性，LT还是首选，ET如果用户层逻辑实现不够优美，相比ET还会带来更大大性能开销；不过Netty这么大的开源团队，相信ET模式应该实现的不错吧！！纯属猜测！！）。
那么Akka又是什么东西？从Akka出现背景来说，它是基于Actor的RPC通信系统，它的核心概念也是Message，它是基于协程的，性能不容置疑；基于scala的偏函数，易用性也没有话说，但是它毕竟只是RPC通信，无法适用大的package/stream的数据传输，这也是Spark早期引入Netty的原因。
那么Netty为什么可以取代Akka？首先不容置疑的是Akka可以做到的，Netty也可以做到，但是Netty可以做到，Akka却无法做到，原因是啥？在软件栈中，Akka相比Netty要Higher一点，它专门针对RPC做了很多事情，而Netty相比更加基础一点，可以为不同的应用层通信协议（RPC，FTP，HTTP等）提供支持，在早期的Akka版本，底层的NIO通信就是用的Netty；其次一个优雅的工程师是不会允许一个系统中容纳两套通信框架，恶心！最后，虽然Netty没有Akka协程级的性能优势，但是Netty内部高效的Reactor线程模型，无锁化的串行设计，高效的序列化，零拷贝，内存池等特性也保证了Netty不会存在性能问题。
那么Spark是怎么用Netty来取代Akka呢？一句话，利用偏函数的特性，基于Netty“仿造”出一个简约版本的Actor模型！！
###Byte的表示 对于Network通信，不管传输的是序列化后的对象还是文件，在网络上表现的都是字节流。在传统IO中，字节流表示为Stream；在NIO中，字节流表示为ByteBuffer；在Netty中字节流表示为ByteBuff或FileRegion；在Spark中，针对Byte也做了一层包装，支持对Byte和文件流进行处理，即ManagedBuffer；
ManagedBuffer包含了三个函数createInputStream()，nioByteBuffer()，convertToNetty()来对Buffer进行“类型转换”，分别获取stream，ByteBuffer，ByteBuff或FileRegion；NioManagedBuffer/NettyManagedBuffer/FileSegmentManagedBuffer也是针对这ByteBuffer，ByteBuff或FileRegion提供了具体的实现。
更好的理解ManagedBuffer：比如Shuffle BlockManager模块需要在内存中维护本地executor生成的shuffle-map输出的文件引用，从而可以提供给shuffleFetch进行远程读取，此时文件表示为FileSegmentManagedBuffer，shuffleFetch远程调用FileSegmentManagedBuffer.nioByteBuffer/createInputStream函数从文件中读取为Bytes，并进行后面的网络传输。如果已经在内存中bytes就更好理解了，比如将一个字符数组表示为NettyManagedBuffer。
协议是应用层通信的基础，它提供了应用层通信的数据表示，以及编码和解码的能力。在Spark Network Common中，继承AKKA中的定义，将协议命名为Message，它继承Encodable，提供了encode的能力。
Message根据请求响应可以划分为RequestMessage和ResponseMessage两种；对于Response，根据处理结果，可以划分为Failure和Success两种类型；根据功能的不同，z主要划分为Stream，ChunkFetch，Rpc。
Stream消息就是上面提到的ManagedBuffer中的Stream流，在Spark内部，比如SparkContext.addFile操作会在Driver中针对每一个add进来的file/jar会分配唯一的StreamID（file/[]filename]，jars/[filename]）；worker通过该StreamID向Driver发起一个StreamRequest的请求，Driver将文件转换为FileSegmentManagedBuffer返回给Worker，这就是StreamMessage的用途之一；
ChunkFetch也有一个类似Stream的概念，ChunkFetch的对象是“一个内存中的Iterator[ManagedBuffer]”，即一组Buffer，每一个Buffer对应一个chunkIndex，整个Iterator[ManagedBuffer]由一个StreamID标识。Client每次的ChunkFetch请求是由（streamId，chunkIndex）组成的唯一的StreamChunkId，Server端根据StreamChunkId获取为一个Buffer并返回给Client； 不管是Stream还是ChunkFetch，在Server的内存中都需要管理一组由StreamID与资源之间映射，即StreamManager类，它提供了getChunk和openStream两个接口来分别响应ChunkFetch与Stream两种操作，并且针对Server的ChunkFetch提供一个registerStream接口来注册一组Buffer，比如可以将BlockManager中一组BlockID对应的Iterator[ManagedBuffer]注册到StreamManager，从而支持远程Block Fetch操作。
Case：对于ExternalShuffleService(一种单独shuffle服务进程，对其他计算节点提供本节点上面的所有shuffle map输出)，它为远程Executor提供了一种OpenBlocks的RPC接口，即根据请求的appid，executorid，blockid(appid+executor对应本地一组目录，blockid拆封出)从本地磁盘中加载一组FileSegmentManagedBuffer到内存，并返回加载后的streamId返回给客户端，从而支持后续的ChunkFetch的操作。
RPC是第三种核心的Message，和Stream/ChunkFetch的Message不同，每次通信的Body是类型是确定的，在rpcHandler可以根据每种Body的类型进行相应的处理。 在Spark1.6.*版本中，也正式使用基于Netty的RPC框架来替代Akka。
###Server的结构 Server构建在Netty之上，它提供两种模型NIO和Epoll，可以通过参数（spark.[module].io.mode)进行配置，最基础的module就是shuffle，不同的IOMode选型，对应了Netty底层不同的实现，Server的Init过程中，最重要的步骤就是根据不同的IOModel完成EventLoop和Pipeline的构造，如下所示：
//根据IO模型的不同，构造不同的EventLoop/ClientChannel/ServerChannel
EventLoopGroup createEventLoop(IOMode mode, int numThreads, String threadPrefix) {
switch (mode) {
case NIO:
return new NioEventLoopGroup(numThreads, threadFactory);
case EPOLL:
return new EpollEventLoopGroup(numThreads, threadFactory);
}
}
Class<? extends Channel> getClientChannelClass(IOMode mode) {
switch (mode) {
case NIO:
return NioSocketChannel.class;
case EPOLL:
return EpollSocketChannel.class;
}
}
Class<? extends ServerChannel> getServerChannelClass(IOMode mode) {
switch (mode) {
case NIO:
return NioServerSocketChannel.class;
case EPOLL:
return EpollServerSocketChannel.class;
}
}
//构造pipelet
responseHandler = new TransportResponseHandler(channel);
TransportClient client = new TransportClient(channel, responseHandler);
requestHandler = new TransportRequestHandler(channel, client,rpcHandler);
channelHandler = new TransportChannelHandler(client, responseHandler, requestHandler,
conf.connectionTimeoutMs(), closeIdleConnections);
channel.pipeline()
.addLast("encoder", encoder)
.addLast(TransportFrameDecoder.HANDLER_NAME, NettyUtils.createFrameDecoder())
.addLast("decoder", decoder)
.addLast("idleStateHandler", new IdleStateHandler())
.addLast("handler", channelHandler);
其中，MessageEncoder/Decoder针对网络包到Message的编码和解码，而最为核心就TransportRequestHandler，它封装了对所有请求/响应的处理；TransportChannelHandler内部实现也很简单，它封装了responseHandler和requestHandler，当从Netty中读取一条Message以后，根据判断路由给相应的responseHandler和requestHandler。
public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Message request) throws Exception {
if (request instanceof RequestMessage) {
requestHandler.handle((RequestMessage) request);
} else {
responseHandler.handle((ResponseMessage) request);
}
}
Sever提供的RPC，ChunkFecth，Stream的功能都是依赖TransportRequestHandler来实现的；从原理上来说，RPC与ChunkFecth/Stream还是有很大不同的，其中RPC对于TransportRequestHandler来说是功能依赖，而ChunkFecth/Stream对于TransportRequestHandler来说只是数据依赖。怎么理解？即TransportRequestHandler已经提供了ChunkFecth/Stream的实现，只需要在构造的时候，向TransportRequestHandler提供一个streamManager，告诉RequestHandler从哪里可以读取到Chunk或者Stream。而RPC需要向TransportRequestHandler注册一个rpcHandler，针对每个RPC接口进行功能实现，同时RPC与ChunkFecth/Stream都会有同一个streamManager的依赖，因此注入到TransportRequestHandler中的streamManager也是依赖rpcHandler来实现，即rpcHandler中提供了RPC功能实现和streamManager的数据依赖。
//参考TransportRequestHandler的构造函数
public TransportRequestHandler(RpcHandler rpcHandler) {
this.rpcHandler = rpcHandler;//****注入功能****
this.streamManager = rpcHandler.getStreamManager();//****注入streamManager****
}
//实现ChunkFecth的功能
private void processFetchRequest(final ChunkFetchRequest req) {
buf = streamManager.getChunk(req.streamId, req.chunkIndex);
respond(new ChunkFetchSuccess(req.streamChunkId, buf));
}
//实现Stream的功能
private void processStreamRequest(final StreamRequest req) {
buf = streamManager.openStream(req.streamId);
respond(new StreamResponse(req.streamId, buf.size(), buf));
}
//实现RPC的功能
private void processRpcRequest(final RpcRequest req) {
rpcHandler.receive(reverseClient, req.body().nioByteBuffer(),
new RpcResponseCallback() {
public void onSuccess(ByteBuffer response) {
respond(new RpcResponse(req.requestId, new NioManagedBuffer(response)));
}
});
}
###Client的结构 Server是通过监听一个端口，注入rpcHandler和streamManager从而对外提供RPC，ChunkFecth，Stream的服务，而Client即为一个客户端类，通过该类，可以将一个streamId/chunkIndex对应的ChunkFetch请求，streamId对应的Stream请求，以及一个RPC数据包对应的RPC请求发送到服务端，并监听和处理来自服务端的响应；其中最重要的两个类即为TransportClient和TransportResponseHandler分别为上述的“客户端类”和“监听和处理来自服务端的响应"。
那么TransportClient和TransportResponseHandler是怎么配合一起完成Client的工作呢？
如上所示，由TransportClient将用户的RPC，ChunkFecth，Stream的请求进行打包并发送到Server端，同时将用户提供的回调函数注册到TransportResponseHandler，在上面一节中说过，TransportResponseHandler是TransportChannelHandler的一部分，在TransportChannelHandler接收到数据包，并判断为响应包以后，将包数据路由到TransportResponseHandler中，在TransportResponseHandler中通过注册的回调函数，将响应包的数据返回给客户端
//以TransportResponseHandler中处理ChunkFetchSuccess响应包的处理逻辑
public void handle(ResponseMessage message) throws Exception {
String remoteAddress = NettyUtils.getRemoteAddress(channel);
if (message instanceof ChunkFetchSuccess) {
resp = (ChunkFetchSuccess) message;
listener = outstandingFetches.get(resp.streamChunkId);
if (listener == null) {
//没有监听的回调函数
} else {
outstandingFetches.remove(resp.streamChunkId);
//回调函数，并把resp.body()对应的chunk数据返回给listener
listener.onSuccess(resp.streamChunkId.chunkIndex, resp.body());
resp.body().release();
}
}
}
//ChunkFetchFailure/RpcResponse/RpcFailure/StreamResponse/StreamFailure处理的方法是一致的
无论是BlockTransfer还是ShuffleFetch都需要跨executor的数据传输，在每一个executor里面都需要运行一个Server线程（后面也会分析到，对于Shuffle也可能是一个独立的ShuffleServer进程存在）来提供对Block数据的远程读写服务。
在每个Executor里面，都有一个BlockManager模块，它提供了对当前Executor所有的Block的“本地管理”，并对进程内其他模块暴露getBlockData(blockId: BlockId): ManagedBuffer的Block读取接口，但是这里GetBlockData仅仅是提供本地的管理功能，对于跨远程的Block传输，则由NettyBlockTransferService提供服务。
NettyBlockTransferService本身即是Server，为其他其他远程Executor提供Block的读取功能，同时它即为Client，为本地其他模块暴露fetchBlocks的接口，支持通过host/port拉取任何Executor上的一组的Blocks。
###NettyBlockTransferService作为一个Server NettyBlockTransferService作为一个Server，与Executor或Driver里面其他的服务一样，在进程启动时，由SparkEnv初始化构造并启动服务，在整个运行时的一部分。
val blockTransferService =
new NettyBlockTransferService(conf, securityManager, hostname, numUsableCores)
val envInstance = new SparkEnv(executorId,rpcEnv,serializer, closureSerializer,
blockTransferService,//为SparkEnv的一个组成
....,conf)
在上文，我们谈到，一个Server的构造依赖RpcHandler提供RPC的功能注入以及提供streamManager的数据注入。对于NettyBlockTransferService，该RpcHandler即为NettyBlockRpcServer，在构造的过程中，需要与本地的BlockManager进行管理，从而支持对外提供本地BlockMananger中管理的数据
"RpcHandler提供RPC的功能注入"在这里还是属于比较“简陋的”，毕竟他是属于数据传输模块，Server中提供的chunkFetch和stream已经足够满足他的功能需要，那现在问题就是怎么从streamManager中读取数据来提供给chunkFetch和stream进行使用呢？
就是NettyBlockRpcServer作为RpcHandler提供的一个Rpc接口之一：OpenBlocks，它接受由Client提供一个Blockids列表，Server根据该BlockIds从BlockManager获取到相应的数据并注册到streamManager中，同时返回一个StreamID，后续Client即可以使用该StreamID发起ChunkFetch的操作。
//case openBlocks: OpenBlocks =>
val blocks: Seq[ManagedBuffer] =
openBlocks.blockIds.map(BlockId.apply).map(blockManager.getBlockData)
val streamId = streamManager.registerStream(appId, blocks.iterator.asJava)
responseContext.onSuccess(new StreamHandle(streamId, blocks.size).toByteBuffer)
###NettyBlockTransferService作为一个Client 从NettyBlockTransferService作为一个Server，我们基本可以推测NettyBlockTransferService作为一个Client支持fetchBlocks的功能的基本方法：
- Client将一组Blockid表示为一个openMessage请求，发送到服务端，服务针对该组Blockid返回一个唯一的streamId
- Client针对该streamId发起size(blockids)个fetchChunk操作。
核心代码如下：
//发出openMessage请求
client.sendRpc(openMessage.toByteBuffer(), new RpcResponseCallback() {
@Override
public void onSuccess(ByteBuffer response) {
streamHandle = (StreamHandle)response;//获取streamId
//针对streamid发出一组fetchChunk
for (int i = 0; i < streamHandle.numChunks; i++) {
client.fetchChunk(streamHandle.streamId, i, chunkCallback);
}
}
});
同时，为了提高服务端稳定性，针对fetchBlocks操作NettyBlockTransferService提供了非重试版本和重试版本的BlockFetcher，分别为OneForOneBlockFetcher和RetryingBlockFetcher，通过参数（spark.[module].io.maxRetries)进行配置，默认是重试3次，除非你蛋疼，你不重试！！！
在Spark，Block有各种类型，可以是ShuffleBlock，也可以是BroadcastBlock等等，对于ShuffleBlock的Fetch，除了由Executor内部的NettyBlockTransferService提供服务以外，也可以由外部的ShuffleService来充当Server的功能，并由专门的ExternalShuffleClient来与其进行交互，从而获取到相应Block数据。功能的原理和实现，基本一致，但是问题来了？为什么需要一个专门的ShuffleService服务呢？主要原因还是为了做到任务隔离，即减轻因为fetch带来对Executor的压力，让其专心的进行数据的计算。
其实外部的ShuffleService最终是来自Hadoop的AuxiliaryService概念，AuxiliaryService为计算节点NodeManager常驻的服务线程，早期的MapReduce是进程级别的调度，ShuffleMap完成shuffle文件的输出以后，即立即退出，在ShuffleReduce过程中由谁来提供文件的读取服务呢？即AuxiliaryService，每一个ShuffleMap都会将自己在本地的输出，注册到AuxiliaryService，由AuxiliaryService提供本地数据的清理以及外部读取的功能。
在目前Spark中，也提供了这样的一个AuxiliaryService：YarnShuffleService，但是对于Spark不是必须的，如果你考虑到需要“通过减轻因为fetch带来对Executor的压力”，那么就可以尝试尝试。
同时，如果启用了外部的ShuffleService，对于shuffleClient也不是使用上面的NettyBlockTransferService，而是专门的ExternalShuffleClient，功能逻辑基本一致！
Akka的通信模型是基于Actor，一个Actor可以理解为一个Service服务对象，它可以针对相应的RPC请求进行处理，如下所示，定义了一个最为基本的Actor：
class HelloActor extends Actor {
def receive = {
case "hello" => println("world")
case _ => println("huh?")
}
}
//
Receive = PartialFunction[Any, Unit]
Actor内部只有唯一一个变量（当然也可以理解为函数了），即Receive，它为一个偏函数，通过case语句可以针对Any信息可以进行相应的处理，这里Any消息在实际项目中就是消息包。
另外一个很重要的概念就是ActorSystem，它是一个Actor的容器，多个Actor可以通过name->Actor的注册到Actor中，在ActorSystem中可以根据请求不同将请求路由给相应的Actor。ActorSystem和一组Actor构成一个完整的Server端，此时客户端通过host:port与ActorSystem建立连接，通过指定name就可以相应的Actor进行通信，这里客户端就是ActorRef。所有Akka整个RPC通信系列是由Actor，ActorRef，ActorSystem组成。
Spark基于这个思想在上述的Network的基础上实现一套自己的RPC Actor模型，从而取代Akka。其中RpcEndpoint对于Actor，RpcEndpointRef对应ActorRef，RpcEnv即对应了ActorSystem。
下面我们具体进行分析它的实现原理。
private[spark] trait RpcEndpoint {
def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
case _ => throw new SparkException()
}
def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
case _ => context.sendFailure(new SparkException())
}
//onStart(),onStop()
}
RpcEndpoint与Actor一样，不同RPC Server可以根据业务需要指定相应receive/receiveAndReply的实现，在Spark内部现在有N多个这样的Actor，比如Executor就是一个Actor，它处理来自Driver的LaunchTask/KillTask等消息。
RpcEnv相对于ActorSystem：
- 首先它作为一个Server，它通过NettyRpcHandler来提供了Server的服务能力，
- 其次它作为RpcEndpoint的容器，它提供了setupEndpoint(name，endpoint)接口，从而实现将一个RpcEndpoint以一个Name对应关系注册到容器中，从而通过Server对外提供Service
- 最后它作为Client的适配器，它提供了setupEndpointRef/setupEndpointRefByURI接口，通过指定Server端的Host和PORT，并指定RpcEndpointName，从而获取一个与指定Endpoint通信的引用。
RpcEndpointRef即为与相应Endpoint通信的引用，它对外暴露了send/ask等接口，实现将一个Message发送到Endpoint中。
这就是新版本的RPC框架的基本功能，它的实现基本上与Akka无缝对接，业务的迁移的功能很小，目前基本上都全部迁移完了。
RpcEnv不仅从外部接口与Akka基本一致，在内部的实现上，也基本差不多，都是按照MailBox的设计思路来实现的；
与上图所示，RpcEnv即充当着Server，同时也为Client内部实现。 当As Server，RpcEnv会初始化一个Server，并注册NettyRpcHandler，在前面描述过，RpcHandler的receive接口负责对每一个请求进行处理，一般情况下，简单业务可以在RpcHandler直接完成请求的处理，但是考虑一个RpcEnv的Server上会挂载了很多个RpcEndpoint，每个RpcEndpoint的RPC请求频率不可控，因此需要对一定的分发机制和队列来维护这些请求，其中Dispatcher为分发器，InBox即为请求队列；
在将RpcEndpoint注册到RpcEnv过程中，也间接的将RpcEnv注册到Dispatcher分发器中，Dispatcher针对每个RpcEndpoint维护一个InBox，在Dispatcher维持一个线程池（线程池大小默认为系统可用的核数，当然也可以通过spark.rpc.netty.dispatcher.numThreads进行配置），线程针对每个InBox里面的请求进行处理。当然实际的处理过程是由RpcEndpoint来完成。
这就是RpcEnv As Server的基本过程！
其次RpcEnv也完成Client的功能实现，RpcEndpointRef是以RpcEndpoint为单位，即如果一个进程需要和远程机器上N个RpcEndpoint服务进行通信，就对应N个RpcEndpointRef（后端的实际的网络连接是公用，这个是TransportClient内部提供了连接池来实现的），当调用一个RpcEndpointRef的ask/send等接口时候，会将把“消息内容+RpcEndpointRef+本地地址”一起打包为一个RequestMessage，交由RpcEnv进行发送。注意这里打包的消息里面包括RpcEndpointRef本身是很重要的，从而可以由Server端识别出这个消息对应的是哪一个RpcEndpoint。
和发送端一样，在RpcEnv中，针对每个remote端的host:port维护一个队列，即OutBox，RpcEnv的发送仅仅是把消息放入到相应的队列中，但是和发送端不一样的是：在OutBox中没有维护一个所谓的线程池来定时清理OutBox，而是通过一堆synchronized来实现的，这点值得商讨。
end！！！