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编程问答

Hadoop2源码分析-RPC机制初识

發布時間:2025/3/15 编程问答 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Hadoop2源码分析-RPC机制初识 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1.概述

  上一篇博客,講述Hadoop V2的序列化機制,這為我們學習Hadoop V2的RPC機制奠定了基礎。RPC的內容涵蓋的信息有點多,包含Hadoop的序列化機制,RPC,代理,NIO等。若對Hadoop序列化不了解的同學,可以參考《Hadoop2源碼分析-序列化篇》。今天這篇博客為大家介紹的內容目錄如下:

  • RPC概述
  • 第三方RPC
  • Hadoop V2的RPC簡述

  那么,下面開始今天的學習之路。

2.RPC概述

  首先,我們要弄明白,什么是RPC?RPC能用來做什么?

2.1什么是RPC

  RPC的全程是Remote Procedure Call,中文釋為遠程過程調用。也就是說,調用的過程代碼(業務服務代碼)并不在調用者本地運行,而是要實現調用著和被調用著之間的連接通信,有同學可能已經發現,這個和C/S模式很像。沒錯,RPC的基礎通信模式是基于C/S進程間相互通信的模式來實現的,它對Client端提供遠程接口服務,其RPC原理圖如下所示:

2.2RPC的功能

  我們都知道,在過去的編程概念中,過程是由開發人員在本地編譯完成的,并且只能局限在本地運行的某一段代碼,即主程序和過程程序是一種本地調用關系。因此,這種結構在如今網絡飛速發展的情況下已無法適應實際的業務需求。而且,傳統過程調用模式無法充分利用網絡上其他主機的資源,如CPU,內存等,也無法提高代碼在Bean之間的共享,使得資源浪費較大。

  而RPC的出現,正好有效的解決了傳統過程中存在的這些不足。通過RPC,我們可以充分利用非共享內存的機器,可以簡便的將應用分布在多臺機器上,類似集群分布。這樣方便的實現過程代碼共享,提高系統資源的利用率。減少單個集群的壓力,實現負載均衡。

3.第三方RPC

  在學習Hadoop V2的RPC機制之前,我們先來熟悉第三方的RPC機制是如何工作的,下面我以Thrift框架為例子。

  Thrift是一個軟件框架,用來進行可擴展且跨語言的服務開發協議。它擁有強大的代碼生成引擎,支持C++,Java,Python,PHP,Ruby等編程語言。Thrift允許定義一個簡單的定義文件(以.thirft結尾),文件中包含數據類型和服務接口。用以作為輸入文件,編譯器生成代碼用來方便的生成RPC客戶端和服務端通信的編程語言。具體Thrift安裝過程請參考《Mac OS X 下搭建thrift環境》。

3.1Thrift原理圖

  下面給出Thrift的原理圖,如下所示:

  下面為大家解釋一下上面的原理圖,首先,我們編譯完thrift定義文件后(這里我使用的是Java語言),會生成對應的Java類文件,該類的Iface接口定義了我們所規范的接口函數。在服務端,實現Iface接口,編寫對應函數下的業務邏輯,啟動服務。客戶端同樣需要生成的Java類文件,以供Client端調用相應的接口函數,監聽服務端的IP和PORT來獲取連接對象。

3.2代碼示例

  • Server端代碼:
package cn.rpc.main;import org.apache.thrift.TProcessorFactory; import org.apache.thrift.protocol.TCompactProtocol; import org.apache.thrift.server.THsHaServer; import org.apache.thrift.server.TServer; import org.apache.thrift.transport.TFramedTransport; import org.apache.thrift.transport.TNonblockingServerSocket; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;import cn.rpc.service.StatQueryService; import cn.rpc.service.impl.StatQueryServiceImpl;/*** @Date Mar 23, 2015** @Author dengjie*/ public class StatsServer {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StatsServer.class);private final int PORT = 9090;@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })private void start() {try {TNonblockingServerSocket socket = new TNonblockingServerSocket(PORT);final StatQueryService.Processor processor = new StatQueryService.Processor(new StatQueryServiceImpl());THsHaServer.Args arg = new THsHaServer.Args(socket);/** Binary coded format efficient, intensive data transmission, The* use of non blocking mode of transmission, according to the size* of the block, similar to the Java of NIO*/arg.protocolFactory(new TCompactProtocol.Factory());arg.transportFactory(new TFramedTransport.Factory());arg.processorFactory(new TProcessorFactory(processor));TServer server = new THsHaServer(arg);server.serve();} catch (Exception ex) {ex.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) {try {logger.info("start thrift server...");StatsServer stats = new StatsServer();stats.start();} catch (Exception ex) {ex.printStackTrace();logger.error(String.format("run thrift server has error,msg is %s", ex.getMessage()));}}}
  • Client端代碼:
package cn.rpc.test;import java.util.Map;import org.apache.thrift.protocol.TCompactProtocol; import org.apache.thrift.protocol.TProtocol; import org.apache.thrift.transport.TFramedTransport; import org.apache.thrift.transport.TSocket; import org.apache.thrift.transport.TTransport;import cn.rpc.service.StatQueryService;/*** @Date Mar 23, 2015** @Author dengjie* * @Note Test thrift client*/ public class StatsClient {public static final String ADDRESS = "127.0.0.1";public static final int PORT = 9090;public static final int TIMEOUT = 30000;public static void main(String[] args) {if (args.length < 4) {System.out.println("args length must >= 4,current length is " + args.length);System.out.println("<info>****************</info>");System.out.println("ADDRESS,beginDate,endDate,kpiCode,...");System.out.println("<info>****************</info>");return;}TTransport transport = new TFramedTransport(new TSocket(args[0], PORT, TIMEOUT));TProtocol protocol = new TCompactProtocol(transport);StatQueryService.Client client = new StatQueryService.Client(protocol);String beginDate = args[1]; // "20150308"String endDate = args[2]; // "20150312"String kpiCode = args[3]; // "login_times"String userName = "";int areaId = 0;String type = "";String fashion = "";try {transport.open();Map<String, String> map = client.queryConditionDayKPI(beginDate, endDate, kpiCode, userName, areaId, type,fashion);System.out.println(map.toString());} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {transport.close();}}}
  • StatQueryService類:

  這個類的代碼量太大,暫不貼出。需要的同學請到以下地址下載。

  下載地址:git@gitlab.com:dengjie/Resource.git

  • StatQueryServiceImpl類:

  下面實現其中一個函數的內容,代碼如下所示:

package cn.rpc.service.impl;import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map;import org.apache.thrift.TException;import cn.rpc.conf.ConfigureAPI; import cn.rpc.dao.KpiDao; import cn.rpc.domain.ReportParam; import cn.rpc.domain.ReportResult; import cn.rpc.service.StatQueryService; import cn.rpc.util.MapperFactory;/*** @Date Mar 23, 2015** @Author dengjie*/ public class StatQueryServiceImpl implements StatQueryService.Iface {public Map<String, String> queryDayKPI(String beginDate, String endDate, String kpiCode) throws TException {return null;}public Map<String, String> queryConditionDayKPI(String beginDate, String endDate, String kpiCode, String userName,int areaId, String type, String fashion) throws TException {Map<String, String> res = new HashMap<String, String>();ReportParam param = new ReportParam();param.setBeginDate(beginDate + "");param.setEndDate(endDate + "");param.setKpiCode(kpiCode);param.setUserName(userName == "" ? null : userName);param.setDistrictId(areaId < 0 ? 0 : areaId);param.setProductStyle(fashion == "" ? null : fashion);param.setCustomerProperty(type == "" ? null : type);List<ReportResult> chart = ((KpiDao) MapperFactory.createMapper(KpiDao.class)).getChartAmount(param);Map<String, Integer> title = ((KpiDao) MapperFactory.createMapper(KpiDao.class)).getTitleAmount(param);List<Map<String, Integer>> tableAmount = ((KpiDao) MapperFactory.createMapper(KpiDao.class)).getTableAmount(param);String avgTime = kpiCode.split("_")[0];param.setKpiCode(avgTime + "_avg_time");List<Map<String, Integer>> tableAvgTime = ((KpiDao) MapperFactory.createMapper(KpiDao.class)).getTableAmount(param);res.put(ConfigureAPI.RESMAPKEY.CHART, chart.toString());res.put(ConfigureAPI.RESMAPKEY.TITLE, title.toString());res.put(ConfigureAPI.RESMAPKEY.TABLEAMOUNT, tableAmount.toString());res.put(ConfigureAPI.RESMAPKEY.TABLEAVG, tableAvgTime.toString());return res;}public Map<String, String> queryDetail(String beginDate, String endDate, String userName) throws TException {// TODO Auto-generated method stubreturn null;}}

4.Hadoop V2的RPC簡述

  Hadoop V2中的RPC采用的是自己獨立開發的協議,其核心內容包含服務端,客戶端,交互協議。源碼內容都在hadoop-common-project項目的org.apache.hadoop.ipc包下面。

  • VersionedProtocol類:
package org.apache.hadoop.ipc;import java.io.IOException;/*** Superclass of all protocols that use Hadoop RPC.* Subclasses of this interface are also supposed to have* a static final long versionID field.*/ public interface VersionedProtocol {/*** Return protocol version corresponding to protocol interface.* @param protocol The classname of the protocol interface* @param clientVersion The version of the protocol that the client speaks* @return the version that the server will speak* @throws IOException if any IO error occurs*/public long getProtocolVersion(String protocol,long clientVersion) throws IOException;/*** Return protocol version corresponding to protocol interface.* @param protocol The classname of the protocol interface* @param clientVersion The version of the protocol that the client speaks* @param clientMethodsHash the hashcode of client protocol methods* @return the server protocol signature containing its version and* a list of its supported methods* @see ProtocolSignature#getProtocolSignature(VersionedProtocol, String, * long, int) for a default implementation*/public ProtocolSignature getProtocolSignature(String protocol, long clientVersion,int clientMethodsHash) throws IOException; }

  該類中的兩個方法一個是作為版本,另一個作為簽名用。

  • RPC下的Server類:
/** An RPC Server. */public abstract static class Server extends org.apache.hadoop.ipc.Server {boolean verbose;static String classNameBase(String className) {String[] names = className.split("\\.", -1);if (names == null || names.length == 0) {return className;}return names[names.length-1];}

  對外提供服務,處理Client端的請求,并返回處理結果。

  至于Client端,監聽Server端的IP和PORT,封裝請求數據,并接受Response。

5.總結

  這篇博客贅述了RPC的相關內容,讓大家先熟悉一下RPC的相關機制和流程,并簡述了Hadoop V2的RPC機制,關于Hadoop V2的RPC詳細內容會在下一篇博客中給大家分享。這里只是讓大家先對Hadoop V2的RPC機制有個初步的認識。

6.結束語

  這篇博客就和大家分享到這里,如果大家在研究學習的過程當中有什么問題,可以加群進行討論或發送郵件給我,我會盡我所能為您解答,與君共勉!

轉載于:https://www.cnblogs.com/smartloli/p/4459763.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop2源码分析-RPC机制初识的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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