Flink源码 - RPC原理与实现

本文已收录在合集Apche Flink原理与实践中.

Flink作为一个分布式计算系统, 其组件间的通信是由RPC实现的. 为方便使用, Flink抽象了一套RPC框架, 并提供了基于Akka的实现. 本文首先介绍Flink RPC框架的整体设计, 之后介绍其基于Akka的实现. 理解Flink的RPC实现是理解其底层组件之间通信原理的基础.

由于Akka将许可协议从Apache 2.0改为了Business Source License (BSL) v1.1, 为了避免商业风险, FLINK-32468暂时将Akka替换为了Apache Pekko(Fork自Akka 2.6.x), 已经在Flink 1.18中发布, 由于Pekko源自Akka, 因此本文在介绍时不作区分. 远期看社区有计划将Akka替换为gRPC(FLINK-29281).

Flink抽象了一套RPC接口, 基于这套接口可以有不同的底层实现, 例如当前基于Akka的实现, 以及计划中基于gRPC的实现. Flink的RPC实现都在独立的flink-rpc模块下, 如果有需要完全可以引用相关依赖并在其他项目中使用.

使用案例

在进一步介绍Flink RPC接口之前, 我们先通过一个简单的RPC远程调用案例来展示一下Flink RPC接口的使用方法. 完整代码可见此处.

定义服务接口.

public interface HelloGateway extends RpcGateway {
    String hello();
}

定义服务端组件.

public class HelloRpcEndpoint extends RpcEndpoint implements HelloGateway {
    public HelloRpcEndpoint(RpcService rpcService) {
        super(rpcService);
    }

    @Override
    public String hello() {
        return "Hello";
    }
}

启动服务端组件.

rpcService1 =
        PekkoRpcServiceUtils.createRemoteRpcService(
                new Configuration(),
                "localhost",
                "0",
                null,
                Optional.empty());
HelloRpcEndpoint helloRpcEndpoint = new HelloRpcEndpoint(rpcService1);
helloRpcEndpoint.start();

客户端进行远程调用.

rpcService2 =
        PekkoRpcServiceUtils.createRemoteRpcService(
                new Configuration(),
                "localhost",
                "0",
                null,
                Optional.empty());
HelloGateway helloGateway =
        rpcService2.connect(
	            helloRpcEndpoint.getAddress(), HelloGateway.class).get();
String result = helloGateway.hello();
System.out.println(result);

从上述案例可以看到, Flink的RPC框架提供了非常高级的抽象, 客户端拿到服务接口后的远程调用就跟本地方法调用一样. 需要说明的是, 本例中的客户端和服务端区分只是为了方便描述, 实际上在Flink中JabManager中的各个组件和TaskManager在通信角色上是对等的, 并没有严格的客户端和服务端区分, 或者说客户端和服务端的角色会发生转变, 谁发送请求谁就是客户端.

接口详解

RpcEndpoint, RpcService, RpcGateway和RpcServer是Flink RPC框架中的核心抽象接口.

RpcEndpoint代表一个可提供RPC服务的组件, 它持有其所属的RpcService引用, 在Flink中其实现类如下. JobManager中的ResourceManager, Dispatcher和JobMaster组件以及TaskManager中的TaskExecutor都是RpcEndpoint组件.

RpcService是RPC服务的底层实现, 一个RpcService可服务于多个RpcEndpoint, 例如JobManager中的ResourceManager, Dispatcher和JobMaster就共用一个RpcService. RpcService可通过connect()连接到另一个RpcService.

RpcGateway是所有RPC服务的抽象接口, 用户可继承RpcGateway并扩展更多接口. 通常情况下, RpcEndpoint会继承RpcGateway并实现具体的方法. RpcServer也继承了RpcGateway, 它可以看做是RpcGateway的代理, 实际上RpcService.connect()方法返回的都是RpcServer, 在调用RpcGateway的实现方法时, 都由RpcServer代理实现, 这样即可根据调用方与被调用方的关系选择远程调用或本地调用.

这里读者可能会有一些疑惑, 有了RpcGateway为什么还需要RpcServer? 这是由于RpcGateway只是一个普通的Java接口, 其方法都是本地实现, 如果RpcService.connect()返回的是RpcGateway实例, 那么并不能实现RPC调用. RpcServer通过动态代理包装了RpcGateway的方法, 从而实现RPC调用.

上述接口在Flink中使用时的联动关系如下图所示.

RpcSystem是一个工厂接口, 具体实现由RpcSystemLoader加载得到. 它创建的RpcServiceBuilder可启动一个RpcService;
RpcEndpoint会持有一个RpcService, 在初始化时会根据传入的RpcService启动一个RpcServer用于为当前RpcEndpoint提供RPC服务;
通过RpcService可连接到本地或远程RpcService中对应的RpcServer服务.

基于Akka的RPC实现

Akka简介

Akka是Actor模型的一种实现, Actor模型是一种通用的消息传递编程模型, 在分布式系统构建中被广泛运用. Actor的核心思想是独立维护隔离状态, 并基于消息传递实现异步通信. Actor通常包含以下特征:

每个Actor持有一个邮箱(即队列), 用于存储消息;
每个Actor可以发送消息至任何Actor;
每个Actor可以通过处理消息来更新内部状态, 对于外部而言, Actor的状态是隔离的.

在Akka中, 用户可继承Actor, 从而实现自定义的消息处理逻辑.

Actor实现

Flink RPC基于Akka的实现中, 扩展了多种类型的Actor, 其继承关系如下图所示.

其中:

SupervisorActor用于启动PekkoRpcActor, 并监控其何时终止.
PekkoRpcActor用于真正处理RPC调用.
DeadLettersActor用于处理DeadLetter(即发送给已经停止的Actor的消息).

基于Actor的RPC调用流程

上文已经说到, RpcService.connect()方法返回的都是RpcServer, PekkoInvocationHandler是基于Akka的实现. 对于RpcGateway的调用都会被代理到PekkoInvocationHandler.invoke()中, PekkoInvocationHandler在创建时就持有一个Actor的引用, 在调用时即可与该Actor通信, PekkoRpcActor会通过动态代理调用RpcEnpoint中的具体实现方法, 并将结果返回.

总结

本文通过一个示例直观的介绍了Flink RPC的使用方法. 之后介绍了几个核心接口的含义, 以及基于Akka的实现. 从整体上看, Flink的RPC框架是比较优雅的实现, 其中使用了多种设计模式, 除了理解Flink的底层通信方式, 也值得我们从中学习框架的设计方法.

参考

[1] FLIP-6: Flink Deployment and Process Model - Standalone, Yarn, Mesos, Kubernetes, etc.
[2] [FLINK-4346] Implement basic RPC abstraction
[3] Spark与Flink中的RPC实现
[4] 浅谈Actor模型

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