RPC通信功能实现，rpc通信功能

文章由LinuxBoy分享于2019-03-27 10:03:12热评（318）

RPC通信功能实现，rpc通信功能

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RPC通信功能实现

配置参数
调用方法

RPC通信功能实现

HBase的RPC通信功能主要基于Protobuf和NIO这两个组件来实现，在通信管道上选择的是protobuf对外声明的BlockingRpcChannel(阻塞式)，其callBlockingMethod方法决定了客户端与服务端的交互行为，比如采用什么样的方法进行通信以及通信报文的格式规则都是通过该方法来描述的。

HBase对外声明了BlockingRpcChannelImplementation实现类用于实现BlockingRpcChannel接口的业务逻辑，其在通信方式的选择上采用的是Socket通信，在通信的服务端通过RpcServer来构建ServerSocket，而在客户端使用RpcClient来构建与服务端通信的Socket，按照功能职责的不同，RpcServer可划分成3大组件，其中：

Listener负责监听客户端的连接请求

在Listener的内部主要封装着一个ServerSocketChannel以及多个Reader线程，其中ServerSocketChannel主要负责接收客户端的连接请求，请求被响应前，会暂存于等待队列中，等待队列的长度通过hbase.ipc.server.listen.queue.size参数来设置(默认为128)。针对每个已建立的连接，系统还会实时检测其空闲时间，如果空闲时间超过2秒(即2秒内客户端没有再次通过该连接来发送请求，并且之前的请求操作已经处理完毕)，系统会将该连接进行关闭，时间阀值是通过hbase.ipc.client.connection.maxidletime参数来控制的。

当请求信息到达后，其会派遣合适的Reader进行读取(基于轮训的方式来使每个Reader的负载能够均衡)，Reader线程的数量是通过hbase.ipc.server.read.threadpool.size参数来指定的，默认为10个，线程启动后会进入阻塞状态直至客户端请求操作的到来。客户端向服务端发送的通信报文是按照一定格式进行组织的，如图所示：
1. 当客户端与服务端进行初次握手时，其会向服务端发送RPCHeader报文，以便服务端能够对客户端的连接请求做校验处理。
  
  如果校验结果满足以下规则，说明该请求操作是合法的：
  
  (1)前4个字节信息为HBas；
  
  (2)第5个字节(VERSION信息)的值为0；
  
  (3)在没有启用security的情况下(hbase.security.authentication属性值不为kerberos)，第6个字节的值为80。
2. 接着，客户端会向服务端发送ConnectionHeader报文，通过它来封装客户端所请求的服务。
  
  ConnectionHeader是通过使用protobuf来完成序列化处理的，其protocol声明如下：
```
message ConnectionHeader {
    optional UserInformation user_info = 1;
    optional string service_name = 2;
    optional string cell_block_codec_class = 3;
    optional string cell_block_compressor_class = 4;
}
					
```
  服务端收到该请求消息之后，可通过其service_name属性来判断客户端所要访问的服务名称，从而定位到具体的服务。
3. 确定了具体的服务之后，客户端便可持续向服务端发送Request报文，通过它来定位将要执行服务的哪一个方法。
  
  方法名称是通过RequestHeader来封装的，其属于Request报文的一部分，如图所示：
  
  RequestHeader同样是采用protobuf进行序列化处理，其protocol声明如下：
```
message RequestHeader {
    optional uint32 call_id = 1;
    optional RPCTInfo trace_info = 2;
    optional string method_name = 3;
    optional bool request_param = 4;
    optional CellBlockMeta cell_block_meta = 5;
    optional uint32 priority = 6;
}
					
```
  其method_name属性用于定位将要执行的方法名称，方法参数是通过Param报文来封装的，除此之外，客户端还可向服务端传递一些KeyValue数据(比如Replication功能会用到这些数据)，这些数据会序列化到CellBlock报文里。Reader线程读取到这些信息后开始构造CallRunner对象，并将其赋予空闲的Handler进行处理。
Handler负责处理客户端的请求操作

从服务端的角度观察，客户端的所有请求都可封装成CallRunner对象，如果把Reader看做是CallRunner的生产者，那么Handler便是消费者。为了加快服务端的响应效率，RpcServer是允许同时存在多个消费者的，以此来并发消费所有的CallRunner产品。然而CallRunner产品在所有的消费者之间应当如何做到合理分配？这主要是通过RpcScheduler来调度的。HBase对外声明了两种RpcScheduler的功能实现类，其中HMaster使用的是FifoRpcScheduler，而HRegionServer使用的SimpleRpcScheduler。
1. FifoRpcScheduler
  
  基于线程池来消费所有的CallRunner产品，CallRunner的消费顺序采用FIFO原则(按照产出的先后顺序依次进行消费)，针对每个CallRunner产品，系统都会开启一个Handler线程负责对其进行消费处理，线程池所能允许的最大并发数是由具体的服务来对外进行声明的，如HMaster默认情况下允许25个并发Handler(通过hbase.master.handler.count参数进行设置)。
2. SimpleRpcScheduler
  
  采用该策略进行调度处理以后，系统会根据不同的请求类型将所有的CallRunner产品划分成3组：
  
  (1)如果其封装的请求是基于meta表格的操作，将其划分到priorityExecutor组里；
  
  (2)如果其封装的请求是基于用户表格的操作，将其划分到callExecutor组里；
  
  (3)如果其封装的是replication请求，将其划分到replicationExecutor组里。
  
  然后为每一个产品组分配数量不等的Handler，让Handler只消费指定组中的产品。不同的产品组所分配的Handler数量同样是由具体的服务来对外声明的，拿HRegionServer举例：
  
  分配给priorityExecutor组的Handler数量通过hbase.regionserver.metahandler.count参数来指定，默认为10个；
  
  分配给callExecutor组的Handler数量通过hbase.regionserver.handler.count参数来指定，默认为30个；
  
  分配给replicationExecutor组的Handler数量通过hbase.regionserver.replication.handler.count参数来指定，默认为3个。
  
  每一个产品组还可细分成多个产品队列，默认情况下每个产品组只包含一个产品队列。这样产品组中的所有Handler都会去竞争该队列中的资源，为了防止竞争惨烈的情况发生，可将每一个产品组划分成多个产品队列，让每个Handler只去抢占指定队列中的资源。在HRegionServer中，可通过如下方法来计算callExecutor组可以划分成多少个产品队列：
  
  Math.max(1,hbase.regionserver.handler.count*hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor)
  
  其中hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor属性值默认为0，即在默认情况下只将该产品组划分成一个产品队列。
  
  单个产品队列的容量并不是按需使用无限增长的，HBase对其长度及空间大小都做了相应的阀值控制，其中：
  
  hbase.ipc.server.max.callqueue.length用于限制产品队列的长度(默认为handler数乘以10)
  
  hbase.ipc.server.max.callqueue.size用于限制产品队列的空间大小(默认为1G)
  
  成功将CallRunner产品分配给Handler之后，该Handler开始对其进行消费处理，消费过程主要是通过调用RpcServer的call方法来执行指定服务的相应方法，并通过Responder将方法的执行结果返回给客户端。
3. Responder负责将服务端的处理结果返回给客户端
  
  服务端返回给客户端的通信报文是按照如下格式进行组织的：
  
  其中ResponseHeader是采用protobuf进行序列化的，其protocol声明如下：
```
message ResponseHeader {
    optional uint32 call_id = 1;
    optional ExceptionResponse exception = 2;
    optional CellBlockMeta cell_block_meta = 3;
}
					
```
  其内部主要封装了服务端的执行异常信息，以及CellBlock的元数据信息；Result用于封装执行方法的返回结果，其序列化方法需要根据具体的返回值类型来做决定；CellBlock用于封装服务端所返回的KeyValue数据(如scan操作的查询结果)。

客户端发送请求消息之后，会进入循环等待状态，直至服务端返回执行结果，如果等待时间超过10秒，则系统会认为该请求失败，将开启重试或关闭连接(如果hbase.ipc.client.connect.max.retries参数值为0)。

配置参数

服务端相关配置如下：
1. hbase.ipc.server.listen.queue.size
  
  存放连接请求的等待队列长度,默认与ipc.server.listen.queue.size参数值相同，为128个。
2. hbase.ipc.server.tcpnodelay
  
  是否在TCP通信过程中启用Nagle算法，默认不启用。
3. hbase.ipc.server.tcpkeepalive
  
  是否启用TCP的keepalive机制，通过心跳包来判断连接是否断开，默认启用。
4. hbase.ipc.server.read.threadpool.size
  
  Reader线程数，默认为10个。
5. hbase.ipc.server.max.callqueue.size
  
  单个消费队列所允许的存储空间上限(默认为1GB)，超过该上限客户端会抛出以下异常：
  
  Call queue is full, is ipc.server.max.callqueue.size too small?
6. hbase.ipc.server.max.callqueue.length
  
  单个消费队列的长度限制，默认值为10倍的Handler数。
7. hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor
  
  该参数用于决定消费队列的个数。
8. hbase.ipc.server.callqueue.read.share
  
  读Handler数占总Handler数的比例。
客户端相关配置如下：
1. hbase.ipc.ping.interval
  
  客户端与服务端的心跳时间间隔，以及Socket的默认读写超时时间(HBase的其他一些参数会覆盖该值，如hbase.rpc.timeout)。
2. hbase.client.rpc.codec
  
  CellBlock报文内容的编码/解码器，默认与hbase.client.default.rpc.codec的参数值相同，为org.apache.hadoop.hbase.codec.KeyValueCodec。
  
  如果将hbase.client.default.rpc.codec设置成空字符串，并且不对hbase.client.rpc.codec参数进行设置，则在rpc通信过程中将不在使用CellBlock报文对KeyValue进行序列化，而是将其序列化到protobuf的message里(Param或Result)。
3. hbase.client.rpc.compressor
  
  CellBlock报文内容的压缩/解压缩算法，默认不采用压缩。
4. hbase.ipc.socket.timeout
  
  客户端尝试与服务端建立连接的超时时间，默认与ipc.socket.timeout相同为20秒。
5. hbase.rpc.timeout
  
  客户端对RegionServer的rpc请求超时时间。
6. hbase.client.pause
  
  Socket连接失败后，会休眠一段时间，然后在重新连接，该参数用于指定休眠多久，默认为0.1秒。
7. hbase.ipc.client.connect.max.retries
  
  当客户端与服务端的连接出现错误时，通过该参数来指定重试次数，默认为0(不重试)。
8. hbase.ipc.client.connection.maxidletime
  
  客户端与服务端的连接空闲时间超过该数值时(即指定时间范围内，客户端没有收到服务端的响应信息)，系统会将该连接关闭，默认的响应超时时间为10秒。
9. hadoop.rpc.socket.factory.class.default
  
  SocketFactory实现类，默认为org.apache.hadoop.net.StandardSocketFactory，其createSocket方法会创建SocketChannel用于NIO通信。

调用方法

在客户端可通过如下代码来构建所需服务，拿ClientService举例：

RpcClient rpcClient = new RpcClient(conf, clusterId); 
BlockingRpcChannel channel = 
    rpcClient.createBlockingRpcChannel(serverName , user , rpcTimeout );
ClientService.BlockingInterface stub = ClientService.newBlockingStub(channel);

	首先构建RpcClient，其中clusterId属性可从Zookeeper的/hbase/hbaseid节点中读取；
	serverName用于定位服务端地址，可通过ServerName.valueOf("${host},${port},${startCode}")方法来构建，如ServerName.valueOf("localhost,60020,1422961250317")；
	user为客户端的请求用户，可通过User.getCurrent()来获取；
	rpcTimeout为rpc请求的超时时间。

在服务端可通过如下代码来发布服务，同样拿ClientService举例：

List<BlockingServiceAndInterface> services = 
    new ArrayList<BlockingServiceAndInterface>();
services.add(new BlockingServiceAndInterface(
    ClientService.newReflectiveBlockingService(regionServer), 
    ClientService.BlockingInterface.class));
RpcServer rpcServer = new RpcServer(serverInstance , name , services , 
    isa , conf, scheduler );
rpcServer.start();

	构造ClientService实例，通过其newReflectiveBlockingService方法，方法参数为HRegionServer实例，其实现了ClientService.BlockingInterface接口；
	serverInstance为服务进程实例，这里为HRegionServer；
	name为服务进程名称；
	services为服务进程中包含的服务列表；
	isa为服务的通信地址；
	scheduler为rpc请求调度器，目前有两种实现：FifoRpcScheduler和SimpleRpcScheduler。

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