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Hadoop的RPC工作原理

RPC远程过程调用：

Hadoop的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是Hadoop中核心通信机制，RPC主要通过所有Hadoop的组件元数据交换，如MapReduce、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop的数据库(Hbase)。RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议，RPC假定某些协议如(TCP和UDP)存在，为通信程序之间携带信息数据。

TCP

TCP（Transmission Control Protol,传输文本协议）是一种面向连接、可靠的、基于字节流的传输层的通信信息，由IETF的RFC793定义。简化的计算网络OSI模型中，它完成第四层(传输层)所指定的功能，用户数据报协议(UDP)是同一层内另一个重要的传输协议，在因特网协议簇(Internel Protocol Suite)中，TCP基于IP层之上、应用层之下的中间层，不同主机的应用层之间经常需要可靠的、像管道一样的连接，但是IP层不提供这样的流机制，而是提供不可靠的包交换的。

当应用向TCP层发送用于网间传输的、用字节流表示的数据流时，TCP则把数据流分割成适当长度的报文段，最大传输段大小(MSS)通常受该计算机连接网络的数据链路层的最大传送单元(MTU) 限制。之后TCP把数据包传到IP层、由它通过网络将包传送给接收端实体的TCP层。TCP为了保证报文的可靠性，给每个包一个序列号，同时该序列号也保证了传送到接收端实体的包的按序接收。然后接收端实体对已经成功收到的字节发回一个相应的确认(ACK)；如果发送端实体在合理的往返时延(RTT)内未收到去确认，则对应的数据包就被假设为以丢失，将会被重传。

UDP

UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）是OSI(Open System Interconnection,开放式系统互联)参考模型中一种无连接的传输层协议，提供面向事务的简单不可靠信息传送服务，也就是说UDP不提供数据包分组、组装，并且不能对数据包进行排序，当报文发送之后，是无法得知其是否安全完整到达的。IETF RFC 768是UDP的正式规范。

与熟悉的TCP传输控制协议一样，UDP直接位于IP(网络协议)的上层，根据OSI（开放系统互连）参考模型，UDP和TCP都属于传输层协议。UDP的主要作用是将网络数据流量压缩成数据的形式。一个典型的数据包就是一个二进制数据的传输单位，每个数据包的前8个字节用来包含报头信息，剩余字节则用来包含具体的传输数据。

HTTP

HTTP（Hyper Text Transfer Protoco;超文本传输协议）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，所有的WWW文件都必须最受这个标准，设计HTTP最初的目的是提供一种发布和接收HTML页面的方法。

HTTP是客户端和服务器请求和应答的的标准。客户端是终端用户，服务器是终端用户，服务器是网站，通过使用Web浏览器、网络爬虫或者其他工具，客户端发起一个服务器到指定端口(默认80)的HTTP请求。这个客户端被称为用户代理(User Agent)。应答服务器上存储着(一些资源)，如HTML的文件和图像。这个应答服务器被称为源服务器(Origin Server)，在用户代理和源服务器中化建可能存在多个中间件，如代理、网关或者隧道(Tunnels)。尽管TCP/IP是互联网上最流行的应用，HTTP并没有规定必须用它和（基于）它支持的层。但事实上，HTTP可以在任何互联网协议上或者其他网络实现。HTTP并没有规定必须使用它和(基于)它支持的层。事实上，HTTP可以在任何互联网协议上或者其他网络上实现。HTTP只假定(其下层协议提供)可靠的传输，任何能提供这种保证的协议都可以被其使用。HTTP使用TCP而不是UDP的原因在于(打开)一个网页必须需要传送很多数据，而TCP提供传输控制，按顺序组织数据和纠正错误。

RPC简介

RPC的主要功能目标是构建分布式计算（应用场景）更容易，在提供强大的远程调用服务能力时。不损失本地调用的语义整洁性。

RPC由以下特点：

  1. 透明性：远程调用其他机器上的程序，对用户来说就像调用本地的方法一样。

  2. 高性能：RPC Server能够并发处理多个来自Client的请求。

  3. 可控性：JDK中已经提供了一个RPC框架———-RMI,但是该RPC框架过于重量级并且可控制指出比较少，所以Haoop实现了自定义的RPC框架。

    实现RPC程序包括5个部分，即User、User-stub、RPCRuntime、Server-stub、Server

    这里的User就是Client端，当User想发起一个远程调用的时候，它实际时通过本地调用User-stub。User-stub负责将调用的接口、方法和参数通过约定的协议规范进行编码并通过本地的RPCRuntime实例传输到远端的实例。远端RPCRuntime实例收到请求后交给Server-stub进行解码后，发起本地端调用，调用结果再返回给User。

HadoopRPC简介

Hadoop中RPC的运行机制

同其他RPC框架一样，HadoopRPC分为4个部分

  1. 序列化从层：Client与Server端通信传递的信息采用了Hadoop提供的序列化或自定义的Writable类型。
  2. 函数调用层：HadoopRPC通过动态代理以及Java发射实现函数调用。
  3. 网络传输层：Hadoop RPC采用了基于TPC/IP的Socket机制。
  4. 服务端框架层：RPC Server利用Java NIO及采用了事件驱动的I/O模型，提高自己的并发处理能力。

Hadoop RPC 再整个Hadoop应用中十分 的广泛、Client、DataNode、NameNode之间的通信全靠它。例如人们平时操作HDFS的时候使用的时FileSystem类，它内部就有一个DFSClient对象，这个对象负责与 NameNode打交道。再运行时DFSClient在本地创建一个NameNode的代理。然后就操作这个代理，这个代理就会通过网络，远程调用NameNode方法，当然它也能返回值。

Hadoop RPC 默认设计时基于Java套接字通信，基于高性能网络的通信并不能达到最大的性能，也会是一个性能瓶颈，当一个调用要被发送到服务器时,RPC客户端首先分配DataOutputBuffer，它包含了一个常见的Java版本具有32字节的默认内部缓存器 。该缓冲区可以保存所有序列化的数据，然而一个很大的序列化数据不能保存在较小的内部缓存中。

设计艺术

动态代理

动态代理可以提供另一个对象的访问，同时隐藏实际情况的具体事务，因为代理对象对客户隐藏了实际的多项，目前Java开发包提供对动态代理的支持，但是现在只支持对接口的实现。

反射 ———— 动态加载类

反射机制时在运行状态中，对与任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法：对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性。

使用反射类来动态加载类的步骤：定义一个接口，让所有功能类都实现该接口，通过类名来加载类， 得到该类的类型，命令为

Class mClass = Class.forName(“ClassName”):

 使用newInstance()方法获取该类的一个对象,命令为

mClass.newInstance()；

 将得到的对象转换成接口类型，命令为

InterfaceName = objectName(InterfaceName)mClass.newInstance()；

 

通过该类的对象来调用其中的方法。

序列化

序列化是把对象转换成字节序列的过程，反过来说就是反序列化。它有两方面的应用：一方面是存储对象，可以是永久存储在硬盘的一个文件上，也就是存储在redis支持序列化存储的一个容器中；另外一方面是远程传输对象。

非阻塞异步IO

非阻塞异步IO是指用户调用读写方法是不堵塞的，立即返回，而且用户不需要关注读写，需要提供回调操作，内核线程在完成读写后回调用户提供的callback。

使用RPC的步骤

  1. 定义RPC协议

    RPC协议是客户端与服务端之间的通信接口，它定义了服务器端对外提供的服务接口。

  2. 实现RPC协议

    Hadoop RPC协议通常是一个Java接口，需要用于实现该接口。

  3. 构造和启动RPC Server

    直接使用静态类Builder构造一个RPC Server，并调用函数start()启动该 Server()。

  4. 构造RPC Client 并发送请求

    使用静态方法getProxy构造客户端代理对象，直接通过代理对象调用远程端的方法。

应用实例

定义一个RPC协议

下面定义一个IProxyProtocol通信接口，声明一个Add()方法。

package rpc;

import org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol;


public interface IRPCInterface extends VersionedProtocol {
    long versionID = 1;    //版本号，默认情况下不同版本号之间的server和client不能通信。

    int add(int a, int b);
}

 

注意：

  1. Hadoop中所有自定义RPC接口都需要继承VersionedProtocol接口，它描述了协议的版本信息。
  2. 默认情况下，不同版本号的RPC Client 和Server之间不能相互通信，因为客户端和服务器端通过版本号标识。

实现RPC协议

Hadoop RPC 协议通常是一个Java接口，用户需要实现该接口。对IProxyProtocol接口进行简单的实现：

package rpc;

import org.apache.hadoop.ipc.ProtocolSignature;

import java.io.IOException;

class IRPCInterfaceImpl implements IRPCInterface {

    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }

    public long getProtocolVersion(String s, long l) throws IOException {
        return IRPCInterface.versionID;
    }

    public ProtocolSignature getProtocolSignature(String s, long l, int i) throws IOException {
        return new ProtocolSignature(IRPCInterface.versionID, null);
    }
}

 

这里实现Add方法很简单就是一个加法操作。

构建RPC Server 并启动服务

通过RPC静态方法getServer来获得Server对象

package rpc;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC.Server;

import java.io.IOException;

public class RpcServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Server server = new RPC.Builder(new Configuration()).
                setBindAddress("127.0.0.1").setPort(8080).
                setInstance(new IRPCInterfaceImpl()).
                setProtocol(IRPCInterface.class).build();

        server.start();
    }
}

 启动：

构造RPC Client 并发送请求

这里使用静态方法getPRoxy或者waitForProxy构造客户端代理对象，直接通过代理对象调用远程端的方法，具体代码如下

package rpc;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class RpcClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        IRPCInterface proxy = RPC.getProxy(IRPCInterface.class, 1,
                new InetSocketAddress("127.0.0.1", 8080), new Configuration());
        int result = proxy.add(2018, 1);
        System.out.println("result = " + result);
    }
}

 

经过上面的四步，我们建立起了一个非常高效的客户机———-服务端网络模型

RPC的改进

目前的Hadoop RPC设计也存在性能瓶颈，人们通过InfiniBand提出了一个超过Hadoop，RPC的、高性能设计的RPCoIB，然后也提出了一个JVM——旁路缓冲管理方案，并在观察消息的大小，以免多重记忆分配、数据序列化和反序列化副本。这种新的设计可以在Hadoop中很容易地与HDFS、Hbase及MapReduce框架进行很好地继承。此外，RPCoIB还对外应用程序提高了很好的灵活性。

基本思想

RPCoIB使用与现在有的用于基于套接字的 Hadoop RPC 由相同的接口。它的基本思想是：

目前的Hadoop RPC 是基于Java 的InputStream 、OutputStream 及SocketChannel,InputStream和OutputStream主要用于客户端,SocketChannel由服务器使用,他们之间基本的读写操作都很相似.为了更好的权衡性能和向后兼容,要设计一条基于RDMA的Java IO 的接口兼容类这些类包括RDMAInputStream|、RDMAOutputStream及RDMAChanael。

JVM ——路缓冲管路

当RDMAOutStream或RDMAInputStream构建地时候，它们将获得一个从本地缓冲得到的本地缓冲区。当RPCoIB库加载时，这些缓冲区为RDMA操作进行预分配和预先登记。得到的缓存开销是非常小的，并且分配将所有的调用进行摊销。这些本地缓冲区将被包装在Java的DirectByteBuffer，它可以由Java层和本地IO层进行访问。在Java层的所有串行化数据可以直接存储在本地缓冲区，以避免中间缓冲区JVM中的堆空间，当缓冲区被填满时，意味着序列化的空间太大而被保存在当前缓冲区，当被请求调用时，所存储的数据将通过实时的JNI RDMA库被送出去。该库通过第一次直接缓冲区操作得到本地缓冲区地址，然后使用RDMA操作来访问数据。在接收和反序列化过程中，接收器也可以用RDMAInputStream，以避免额外的内存复制。

JVM 旁路缓冲区和通信管理中的RDMA输入和输出流

基于历史两级缓冲池：首先定义了一种元组。protocol时方法的类名，它需要Hadoop的RPC中注册。在整个MapReduce作业期间，许多类型的调用会保持很可靠的大小进行执行。然而。一些请求似乎有着不规则的消息大小。从图中可以看到JT_heartbeat 和NN_getFileInfo。

这表明，当得到一个缓冲区（具有适当尺寸）以处理当前调用时，缓冲区有较高的可能性利用与下一个调用相同的元组,这种现象被称为 Message Size Locality 因此人们提出可上图的缓冲池设计。

两级缓冲池模型如下：一个是本地内存池，另外一个是在JVM层的阴影池。阴影吃的内存缓冲来来自本地缓冲池，它指向本地缓冲区并提供Java层的DirectBuffer对象。

基于历史的两级缓存池

在默认Hadoop的RPC中，客户端客户端有两个主要线程一个是调用程序线程，它负责获取或创建连接，调用发送和等待来及RPC服务器的结果，另外一个是Connection进程。当RPC客户端希望使用远程过程调用时，首先与RPC服务器交换结束点信息。由于设计RDMAInputStream和RDMAOutputStream需要在Connection中修改setupIOStreams以提供基于RDMA的IO流。有了这个设计，可以看到，并不需要对现有的RPC并不惜要对RPC接口进行任何改变，这样可以与默认的Hadoop RPC 保持相同的接口语义和机制，因此，上层应用程序可以透明的使用这样的设计。

InfiniBand架构是一种支持多并发连接的“转换线缆”技术，在这种技术中，每种连接都可以2.5Gbit/s的运行速度。这种架构在一个连接的时候是500Mbit/s，4个链接的时候速度是2Gbit/s的运行速度，12个链接的时候速度可以达到6Gbit/s。

与当前计算机的I/O子系统不同，InfiniBand是一个功能完善的通信系统。InfiniBand贸易组织把这种新的总线结构称为I/O网络，并把它比作开关，因为所给信息寻求目的路径是由控制矫正信息决定的。InfiniBand使用的是IPv6的128位地址空间，因此它具有近乎无限量的设备拓展性。

论文

High-Performance Design of Hadoop RPC with RDMA over InfiniBand*.pdf

 

posted on 2019-02-22 10:56  风-fmgao  阅读(1223)  评论(0)  编辑  收藏  举报