前言
对于分布式系统来说，网络是最基本的一环，其设计的好坏直接影响到整个分布式系统的稳定性及可用性。为此，Spark专门独立出基础网络模块spark-network，为上层RPC、Shuffle数据传输、RDD Block同步以及资源文件传输等提供可靠的网络服务。
在spark-1.6以前，RPC是单独通过akka实现，数据以及文件传输是通过netty实现，然而akka实质上底层也是采用netty实现，对于一个优雅的工程师来说，不会在系统中同时使用具有重复功能的框架，否则会使得系统越来越重。
所以自spark-1.6开始，通过netty封装了一套简洁的类似于akka actor模式的RPC接口，逐步抛弃akka这个大框架。从spark-2.0起，所有的网络功能都是通过netty来实现。
1.系统抽象
在介绍spark网络模块前，我们先温习下netty的基本工作流程。无论是服务器还是客户端都会关联一个channel(socket)，channel上会绑定一个pipeline，pipeline绑定若干个handler，用来专门用来处理和业务有关的东西，handler有DownHandler和UpHandler两种，DownHandler用来处理发包，UpHandler用来处理收包，大致过程如下图所示。
Spark的底层网络实现也是遵循上图所示流程，其总体实现流程如下图所示。客户端发送请求消息，经过Encoder(一种DownHandler)编码，加上包头信息，再通过网络发给服务端，服务端收到消息后，首先经过TransportFrameDecoder(一种UpHandler)处理粘包拆包，得到消息类型和消息体。
然后经过Decoder解析消息类型，得到一个个具体的请求消息，最后由TransportChannelHandler处理具体的请求消息，并根据具体的消息类型判断是否返回一个响应。类似地，响应消息传给客户端也是先经过Encoder编码，客户端先通过TransportFrameDecoder、Decoder解包消息，再通过TransportChannelHandler处理具体的响应消息。
整个网络模型非常清晰简单，最核心的当属消息抽象以及如何定义消息传输和处理，即上图中的Message的定义以及编解码传输等，下面详细介绍spark网络模块的消息抽象以及相关handler的定义。
2、消息抽象
总结起来，Spark中定义三种类型的消息：RPC消息、ChunkFetch消息以及Stream消息。
Message是这些消息的抽象接口，它定义了三个关键接口，分别得到消息类型、消息体以及判断消息体是否编码在header中，消息体统一由ManagedBuffer表示，ManagedBuffer抽象了JAVA NIO ByteBuffer、Netty ByteBuf以及File Segment，所以无论是ByteBuffer、ByteBuf还是File Segment，都可以表示为ManagedBuffer。如下图列出所有spark中涉及到的具体消息，下面分别详细阐述各种消息。
RPC消息用于抽象所有spark中涉及到RPC操作时需要传输的消息，通常这类消息很小，一般都是些控制类消息，在spark-1.6以前，RPC都是通过akka来实现的，自spark-1.6开始逐渐把akka剔除，通过netty实现，所以在spark-network公共模块中定义该类消息，其包括RpcRequest、OneWayMessage、RpcResponse以及RpcFailure四种消息。
RpcRequest封装RPC请求消息，这类RPC请求是需要得到一个RPC响应的，RpcRequest除了消息体外，还包括一个requestId字段，用于唯一标识一个RPC请求，与RpcRequest对应地，有两种RPC响应消息，RpcResponse是RPC调用正常返回的响应消息，RpcFailure是RPC调用异常返回的响应消息，同样地，它们除了消息体外也包括requestId字段，该字段用于对应RpcRequest。
OneWayMessage作为另一种RPC请求消息，但是这类RPC请求是不需要响应的，所以它只包含消息体，不需要诸如requestId等字段来唯一标识，该消息被发送后可不用管它。
ChunkFetch消息用于抽象所有spark中涉及到数据拉取操作时需要传输的消息，它用于shuffle数据以及RDD Block数据传输。在shuffle阶段，reduce task会去拉取map task结果中的对应partition数据，这需要发起一个ChunkFetch；
另外，当RDD被缓存后，如果节点上没有所需的RDD Block，则会发起一个ChunkFetch拉取其他节点上的RDD Block。ChunkFetch消息包括ChunkFetchRequest、ChunkFetchSuccess以及ChunkFetchFailure三种消息。
ChunkFetchRequest封装ChunkFetch请求消息，其只包括StreamChunkId字段，没有消息体，StreamChunkId包括streamId和chunkIndex两个字段，streamId标识这次chunk fetch，chunkIndex标识fetch的数据块，通常一次fetch可能会fetch多个chunk。
ChunkFetchSuccess是成功Fetch后的响应消息，ChunkFetchFailure是Fetch失败的响应消息，它们包含了Fetch的消息体外，还包括StreamChunkId，以对应ChunkFetchRequest。
Stream消息很简单，主要用于driver到executor传输jar、file文件等。Stream消息包括StreamRequest、StreamResponse以及StreamFailure三种消息，其中StreamRequest表示Stream请求消息，只包含一个streamId，标识这个请求。
StreamResponse表示Stream成功响应消息，包含streamId以及响应的字节数，并后面跟数据内容，实际使用时，客户端会根据响应中的字节数进一步获取实际内容。StreamFailure表示Stream失败的响应消息，包含streamId以及异常信息。
executor需要获取相关jar包或file文件时，会发起一个StreamRequest消息给driver，driver会返回一个StreamResponse，executor根据响应中的字节数来进一步去截获后续数据内容。
3、Handler定义
一个message从被发送到被接收需要经过”MessageEncoder->网络->TransportFrameDecoder->MessageDecoder”，下面按照这一过程详细阐述各handler的作用。
一个message进入网络前，需要经过MessageEncoder编码，加上包头信息，以便后续收包时正确粘包拆包。头信息主要是包括三部分：
- 整个包的长度
- 消息类型
- 除消息体外的消息元数据，例如RpcRequest消息的元数据信息包括requestId和消息长度bodysize
经过上述编码后，一个个Message被编码成一个个MessageWithHeader发送到网络中，接收端收到数据后，首先通过TransportFrameDecoder和MessageDecoder来解码出一个个具体的Message，这里就涉及到粘包拆包问题，这也是为什么在编码阶段在头部加上frame length的原因。
TransportFrameDecoder在解码过程中，首先读取8字节的frame length(Long型)，用frame length减去8就是除frame length外其他部分的长度，即为message type、message meta、message body三部分的长度，循环读取直到这个长度，把读到的Bytebuf交给MessagerDecoder，MessagerDecoder首先解析出message type，根据message type去反序列化(实例化)出具体的Message，例如message type如果是RpcRequest，那么则继续解析requestId和body size，根据body size解析后续字节得到body，并构造出RpcRequest对象。
反序列化得到的message对象会交给TransportChannelHandler，TransportChannelHandler里封装了TransportRequestHandler和TransportResponseHandler，分别处理RequestMessage和ResponseMessage，在服务端，TransportChannelHandler一般处理RequestMessage，在客户端，TransportChannelHandler一般处理ResponseMessage。
4、系统消息流程
根据上述系统抽象可以看出，spark-network将RPC、ChunkFetch以及Stream统一抽象出来，其中任意一种功能都依赖于spark-network的实现，下面分别详细阐述这三种功能的一般使用流程。
4.1 RPC消息处理
客户端发送一个RPC请求消息(RpcRequest或OneWayMessage)，经过编码到网络，解码到服务端的TransportChannelHandler，RPC请求会被交给TransportRequestHandler处理，而TransportRequestHandler中包括了一个RpcHandler专门用来处理RPC请求消息，RpcHandler中有两个关键receive接口，带callback和不带callback参数分别处理RpcRequest和OneWayMessage。
代码语言：javascript复制public abstract class RpcHandler {
public abstract void receive(
TransportClient client,
ByteBuffer message,
RpcResponseCallback callback);
public void receive(TransportClient client, ByteBuffer message) {
receive(client, message, ONE_WAY_CALLBACK);
}
...
}当收到RpcRequest时，处理后会在callback中发送响应消息，成功则发送RpcResponse，失败则发送RpcFailure。当收到OneWayMessage时，处理后则直接不用管，客户端也不用关心是否被处理了。
类似地，服务端发送RPC响应消息(RpcResponse或RpcFailure)，也经过编码到网络，解码到客户端的TransportChannelHandler，RPC响应会被交给TransportResponseHandler处理，在客户端发送RpcRequest的时候，会注册一个RpcResponseCallback，通过requestId来标识，这样在收到响应消息的时候，根据响应消息中的requestId就可以取出对应的RpcResponseCallback对响应消息进行处理。
4.2 ChunkFetch消息处理
对于ChunkFetch请求，客户端一般需要首先发送一个RPC请求，告诉服务端需要拉取哪些数据，服务端收到这个RPC请求后，会为客户端准备好需要的数据。
上一节也提到，RPC请求会通过RpcHandler来处理，当RpcHandler接收到ChunkFetch的RPC请求消息时，则会为客户端准备好它需要的数据，这些即将要被fetch的数据是通过一个StreamManager来管理的，所以RpcHandler中有一个接口专门获取StreamManager，StreamManager为后续到来的ChunkFetchRequest服务。
代码语言：javascript复制public abstract class RpcHandler {
...
public abstract StreamManager getStreamManager();
...
}RPC请求成功后，服务端表示数据准备好，客户端发送ChunkFetchRequest消息，服务端收到该消息后，最后会交给TransportRequestHandler处理，TransportRequestHandler则根据请求消息中的StreamChunkId，从前面准备好的StreamManager中拿到对应的数据，封装成ChunkFetchSuccess返回给客户端，如果出错或找不到对应的数据，则返回ChunkFetchFailure。
代码语言：javascript复制public abstract class StreamManager {
...
public abstract ManagedBuffer getChunk(long streamId, int chunkIndex);
...
}响应消息到达客户端后，最后会被交给TransportResponseHandler处理，在客户端发送ChunkFetchRequest的时候，会注册一个ChunkReceivedCallback，通过StreamChunkId来标识，这样在收到响应消息的时候，根据响应消息中的StreamChunkId就可以取出对应的ChunkReceivedCallback对响应消息进行处理。
4.3 Stream消息处理
Stream类似于ChunkFetch，主要用于文件服务。客户端一般也需要首先发送一个RPC请求，告诉服务端需要打开一个stream，服务端收到这个RPC请求后，会为客户端打开所需的文件流。
RPC请求成功后，服务端表示数据准备好，客户端发送StreamRequest消息，服务端收到该消息后，最后会交给TransportRequestHandler处理，TransportRequestHandler则根据请求消息中的streamId，从准备好的StreamManager中打开对应的文件流，同时返回StreamResponse给客户端，如果出错或找不到对应的流，则返回ChunkFetchFailure。
代码语言：javascript复制public abstract class StreamManager {
...
public ManagedBuffer openStream(String streamId)；
...
}响应消息到达客户端后，最后会被交给TransportResponseHandler处理，在客户端发送StreamRequest的时候，会注册一个StreamCallback，同时维护一个StreamCallback的队列，这样在收到响应消息的时候，就会从队列中取出StreamCallback去处理截获的数据。
注意这里说的是截获的数据，这块有点不一样的是，收到响应消息后，会根据响应消息中数据大小，在TransportFrameDecoder对象中设置截获器Interceptor对象，TransportFrameDecoder在接收数据的时候会被这个截获器Interceptor截取它想要的数据。虽然代码看懂了，但是这里却不知道为啥通过截获的方式去拉取文件流数据。
5、小结
本文主要阐述spark-network公共模块，详细分析spark底层网络编解码以及消息处理的抽象，在后续文章中会更加详细地介绍具体spark中的RPC、ShuffleService、BlockTransformService以及FileServer的实现，这些功能服务都是基于spark-network公共模块来实现的。
整理：大数据肌肉猿
文章来源：http://sharkdtu.com/posts/spark-network.html
