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集群RPC通信

时间:2015-11-20 14:13:43      阅读:614      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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RPC即远程过程调用,它的提出旨在消除通信细节、屏蔽繁杂且易错的底层网络通信操作,像调用本地服务一般地调用远程服务,让业务开发者更多关注业务开发而不必考虑网络、硬件、系统的异构复杂环境。

先看看集群中RPC的整个通信过程,假设从节点node1开始一个RPC调用,①先将待传递的数据放到NIO集群通信框架(这里使用的是tribes框架)中;②由于使用的是NIO模式,线程无需阻塞直接返回;③由于与集群其他节点通信需要花销若干时间,为了提高CPU使用率当前线程应该放弃CPU的使用权进行等待操作;④NIO集群通信框架tribes接收到node2节点的响应消息,并将消息封装成Response对象保存至响应数组;⑤tribes接收到node4节点的响应消息,由于是使用了并行通信,所以node4可能比node3先返回消息,并将消息封装成Response对象保存至响应数组;⑥tribes最后接收到node3节点的响应消息,并将消息封装成Response对象保存至响应数组;⑦现在所有节点的响应都已经收集完毕,是时候通知刚刚被阻塞的那条线程了,原来的线程被notify醒后拿到所有节点的响应Response[]进行处理,至此完成了整个集群RPC过程。

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上面整个过程是在只有一条线程的情况下,一切看起来没什么问题,但如果有多条线程并发调用则会导致一个问题:线程与响应的对应关系将被打乱,无法确定哪个线程对应哪几个响应。因为NIO通信框架不会每个线程都独自使用一个socket通道,为提高性能一般都是使用长连接,所有线程公用一个socket通道,这时就算线程一比线程二先放入tribes也不能保证响应一比响应二先接收到,所以接收到响应一后不知道该通知线程一还是线程二。只有解决了这个问题才能保证RPC调用的正确性。

要解决线程与响应对应的问题就需要维护一个线程响应关系列表,响应从关系列表中就能查找对应的线程,如下图,在发送之前生成一个UUID标识,此标识要保证同socket中唯一,再把UUID与线程对象关系对应起来,可使用Map数据结构实现,UUID的值作为key,线程对应的锁对象为value。接着制定一个协议报文,UUID作为报文的其中一部分,报文发往另一个节点node2后将响应信息message放入报文中并返回,node1对接收到的报文进行解包根据UUID去查找并唤起对应的线程,告诉它“你要的消息已经收到,往下处理吧”。但在集群环境下,我们更希望是集群中所有节点的消息都接收到了才往下处理,如下图下半部分,一个UUID1的请求报文会发往node2node3node4三个节点,这时假如只接收到一个响应则不唤起线程,直到node2node3对应UUID1的响应报文都接收到后才唤起对应线程往下执行。同样地,UUID2UUID3的报文消息都是如此处理,最后集群中对应的响应都能正确回到各自线程上。

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用简单代码实现一个RPC例子,选择一个集群通信框架负责底层通信,这里使用tribes,接着往下:

①定义一个RPC接口,这些方法是预留提供给上层具体逻辑处理的入口,replyRequest方法用于处理响应逻辑,leftOver方法用于残留请求的逻辑处理。

public interface RpcCallback {

    public Serializable replyRequest(Serializable msg, Member sender);

    public void leftOver(Serializable msg, Member sender);

}

②定义通信消息协议,实现Externalizable接口自定义序列化和反序列化,message用于存放响应消息,uuid标识用于关联线程,rpcId用于标识RPC实例,reply表示是否回复。

public class RpcMessage implements Externalizable {

protected Serializable message;

protected byte[] uuid;

protected byte[] rpcId;

protected boolean reply = false;

public RpcMessage() {

}

public RpcMessage(byte[] rpcId, byte[] uuid, Serializable message) {

this.rpcId = rpcId;

this.uuid = uuid;

this.message = message;

}

@Override

public void readExternal(ObjectInput in) throws IOException,ClassNotFoundException {

reply = in.readBoolean();

int length = in.readInt();

uuid = new byte[length];

in.readFully(uuid);

length = in.readInt();

rpcId = new byte[length];

in.readFully(rpcId);

message = (Serializable) in.readObject();

}

@Override

public void writeExternal(ObjectOutput out) throws IOException {

out.writeBoolean(reply);

out.writeInt(uuid.length);

out.write(uuid, 0, uuid.length);

out.writeInt(rpcId.length);

out.write(rpcId, 0, rpcId.length);

out.writeObject(message);

}

}

③响应类型,提供多种唤起线程的条件,一共四种类型,分别表示接收到第一个响应就唤起线程、接收到集群中大多数节点的响应就唤起线程、接收到集群中所有节点的响应才唤起线程、无需等待响应的无响应模式。

public class RpcResponseType {

public static final int FIRST_REPLY = 1;

public static final int MAJORITY_REPLY = 2;

public static final int ALL_REPLY = 3;

public static final int NO_REPLY = 4;

}

④响应对象,用于封装接收到的消息,Member在通信框架tribes是节点的抽象,这里用来表示来源节点。

public class RpcResponse {

private Member source;

private Serializable message;

public RpcResponse() {

}

public RpcResponse(Member source, Serializable message) {

this.source = source;

this.message = message;

}

public void setSource(Member source) {

this.source = source;

}

public void setMessage(Serializable message) {

this.message = message;

}

public Member getSource() {

return source;

}

public Serializable getMessage() {

return message;

}

}

RPC响应集,用于存放同个UUID的所有响应。

public class RpcCollector {

    public ArrayList<RpcResponse> responses = new ArrayList<RpcResponse>(); 

    public byte[] key;

    public int options;

    public int destcnt;

    public RpcCollector(byte[] key, int options, int destcnt) {

        this.key = key;

        this.options = options;

        this.destcnt = destcnt;

    }

    public void addResponse(Serializable message, Member sender){

     RpcResponse resp = new RpcResponse(sender,message);

        responses.add(resp);

    }

    public boolean isComplete() {

        if ( destcnt <= 0 ) return true;

        switch (options) {

            case RpcResponseType.ALL_REPLY:

                return destcnt == responses.size();

            case RpcResponseType.MAJORITY_REPLY:

            {

                float perc = ((float)responses.size()) / ((float)destcnt);

                return perc >= 0.50f;

            }

            case RpcResponseType.FIRST_REPLY:

                return responses.size()>0;

            default:

                return false;

        }

    }

    public RpcResponse[] getResponses() {

        return responses.toArray(new RpcResponse[responses.size()]);

    }

}

RPC核心类,是整个RPC的抽象,它要实现tribes框架的ChannelListener接口,在messageReceived方法中处理接收到的消息。因为所有的消息都会通过此方法,所以它必须要根据key去处理对应的线程,同时它也要负责调用RpcCallback接口定义的相关的方法,例如响应请求的replyRequest方法和处理残留的响应leftOver方法,残留响应是指有时我们在接收到第一个响应后就唤起线程。

public class RpcChannel implements ChannelListener {

private Channel channel;

private RpcCallback callback;

private byte[] rpcId;

private int replyMessageOptions = 0;

private HashMap<byte[], RpcCollector> responseMap = new HashMap<byte[], RpcCollector>();

public RpcChannel(byte[] rpcId, Channel channel, RpcCallback callback) {

this.rpcId = rpcId;

this.channel = channel;

this.callback = callback;

channel.addChannelListener(this);

}

public RpcResponse[] send(Member[] destination, Serializable message,

int rpcOptions, int channelOptions, long timeout)

throws ChannelException {

int sendOptions = channelOptions& ~Channel.SEND_OPTIONS_SYNCHRONIZED_ACK;

byte[] key = UUIDGenerator.randomUUID(false);

RpcCollector collector = new RpcCollector(key, rpcOptions,

destination.length);

try {

synchronized (collector) {

if (rpcOptions != RpcResponseType.NO_REPLY)

responseMap.put(key, collector);

RpcMessage rmsg = new RpcMessage(rpcId, key, message);

channel.send(destination, rmsg, sendOptions);

if (rpcOptions != RpcResponseType.NO_REPLY)

collector.wait(timeout);

}

} catch (InterruptedException ix) {

Thread.currentThread().interrupt();

} finally {

responseMap.remove(key);

}

return collector.getResponses();

}

@Override

public void messageReceived(Serializable msg, Member sender) {

RpcMessage rmsg = (RpcMessage) msg;

byte[] key = rmsg.uuid;

if (rmsg.reply) {

RpcCollector collector = responseMap.get(key);

if (collector == null) {

callback.leftOver(rmsg.message, sender);

} else {

synchronized (collector) {

if (responseMap.containsKey(key)) {

collector.addResponse(rmsg.message, sender);

if (collector.isComplete())

collector.notifyAll();

} else {

callback.leftOver(rmsg.message, sender);

}

}

}

} else {

Serializable reply = callback.replyRequest(rmsg.message, sender);

rmsg.reply = true;

rmsg.message = reply;

try {

channel.send(new Member[] { sender }, rmsg, replyMessageOptions

& ~Channel.SEND_OPTIONS_SYNCHRONIZED_ACK);

} catch (Exception x) {

}

}

}

@Override

public boolean accept(Serializable msg, Member sender) {

if (msg instanceof RpcMessage) {

RpcMessage rmsg = (RpcMessage) msg;

return Arrays.equals(rmsg.rpcId, rpcId);

} else

return false;

}

}

⑦自定义一个RPC,它要实现RpcCallback接口,分别对请求处理和残留响应处理,这里请求处理仅仅是简单返回“hello,response for you!”作为响应消息,残留响应处理则是简单输出“receive a leftover message!”。假如整个集群有五个节点,由于接收模式设置成了FIRST_REPLY,所以每个只会接受一个响应消息,其他的响应都被当做残留响应处理。

public class MyRPC implements RpcCallback {

@Override

public Serializable replyRequest(Serializable msg, Member sender) {

RpcMessage mapmsg = (RpcMessage) msg;

mapmsg.message = "hello,response for you!";

return mapmsg;

}

@Override

public void leftOver(Serializable msg, Member sender) {

System.out.println("receive a leftover message!");

}

public static void main(String[] args) {

MyRPC myRPC = new MyRPC();

byte[] rpcId = new byte[] { 1, 1, 1, 1 };

byte[] key = new byte[] { 0, 0, 0, 0 };

String message = "hello";

int sendOptions = Channel.SEND_OPTIONS_SYNCHRONIZED_ACK

| Channel.SEND_OPTIONS_USE_ACK;

RpcMessage msg = new RpcMessage(rpcId, key, (Serializable) message);

RpcChannel rpcChannel = new RpcChannel(rpcId, channel, myRPC);

RpcResponse[] resp = rpcChannel.send(channel.getMembers(), msg,

RpcResponseType.FIRST_REPLY, sendOptions, 3000);

       while(true)

Thread.currentThread().sleep(1000);

}

}

可以看到通过上面的RPC封装后,上层可以把更多的精力关注到消息逻辑处理上面了,而不必关注具体的网络IO如何实现,屏蔽了繁杂重复的网络传输操作,为上层提供了很大的方便。

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原文地址:http://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/49946247

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