Spark 的“血液” -Spark RPC（一） (2)

它包含一个地址（即 Spark URL）和名字。RpcEndpointRef 作为客户端向服务端发送请求并接收返回信息，通常可以选择使用同步或异步的方式进行发送。

Reactor 模型

我们可以从一张图来看 Reactor 的架构。

使用Reactor模型，由底层netty创建的EventLoop做I/O多路复用，这里使用Multiple Reactors这种形式，如上图所示，从netty的角度而言，Main Reactor 和 Sub Reactor 对应 BossGroup 和 WorkerGroup 的概念，前者负责监听 TCP 连接、建立和断开，后者负责真正的 I/O 读写。

而图中的 ThreadPool 就是的 Dispatcher 中的线程池，它来解耦开来耗时的业务逻辑和 I/O 操作，这样就可以更 scalabe，只需要少数的线程就可以处理成千上万的连接，这种思想是标准的分治策略，offload 非 I/O 操作到另外的线程池。

Dispatcher

Dispatcher 的主要作用是保存注册的RpcEndpoint、分发相应的Message到RpcEndPoint中进行处理。Dispatcher 即是上图中 ThreadPool的角色。它同时也维系一个 threadpool，用来处理每次接受到的 InboxMessage 。而这里处理 InboxMessage 是通过 inbox 实现的。

Inbox

Inbox 其实属于 Actor 模型，是 Actor 中的信箱，不过它和 Dispatcher 联系紧密所以放这边。

InboxMessage 有多个实现它的类，比如 OneWayMessage，RpcMessage，等等。Dispatcher会将接收到的 InboxMessage 分发到对应 RpcEndpoint 的 Inbox 中，然后 Inbox 便会处理这个 InboxMessage 。

OK，这次就先介绍到这里，下次我们从代码的角度来看 Spark RPC 的运行机制

如果觉得对你有帮助，不妨关注一波吧~~

参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28893155