标签：反射 todo lan 地址 判断 als 利用 track 实例
RPC，即Remote Procdure Call，中文名：远程过程调用；
（1）它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节，对我们来说是透明的。因此，它经常用于分布式网络通信中。
RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
（2）Hadoop的进程间交互都是通过RPC来进行的，比如Namenode与Datanode直接，Jobtracker与Tasktracker之间等。
因此，可以说：Hadoop的运行就是建立在RPC基础之上的。
（1）透明性：远程调用其他机器上的程序，对用户来说就像是调用本地方法一样；
（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PRC框架过于重量级并且可控之处比较少，所以Hadoop RPC实现了自定义的PRC框架。
（1）RPC采用了C/S的模式；
（2）Client端发送一个带有参数的请求信息到Server；
（3）Server接收到这个请求以后，根据发送过来的参数调用相应的程序，然后把自己计算好的结果发送给Client端；
（4）Client端接收到结果后继续运行；
同其他RPC框架一样，Hadoop RPC分为四个部分：
（1）序列化层：Clent与Server端通信传递的信息采用了Hadoop里提供的序列化类或自定义的Writable类型；
（2）函数调用层：Hadoop RPC通过动态代理以及java反射实现函数调用；
（3）网络传输层：Hadoop RPC采用了基于TCP/IP的socket机制；
（4）服务器端框架层：RPC Server利用java NIO以及采用了事件驱动的I/O模型，提高RPC Server的并发处理能力；
Hadoop RPC在整个Hadoop中应用非常广泛，Client、DataNode、NameNode之间的通讯全靠它了。例如：我们平时操作HDFS的时候，使用的是FileSystem类，它的内部有个DFSClient对象，这个对象负责与NameNode打交道。在运行时，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，远程调用到NameNode的方法，也能返回值。
（1）动态代理
About：动态代理可以提供对另一个对象的访问，同时隐藏实际对象的具体事实，代理对象对客户隐藏了实际对象。目前Java开发包中提供了对动态代理的支持，但现在只支持对接口的实现。
（2）反射——动态加载类
（3）序列化
（4）非阻塞的异步IO（NIO）
Java NIO原理请参考阅读：http://weixiaolu.iteye.com/blog/1479656
Hadoop RPC对外主要提供了两种接口（见类org.apache.hadoop.ipc.RPC），分别是：
（1）public static <T> ProtocolProxy <T> getProxy/waitForProxy(…)
构造一个客户端代理对象（该对象实现了某个协议），用于向服务器发送RPC请求。
（2）public static Server RPC.Builder (Configuration).build()
为某个协议（实际上是Java接口）实例构造一个服务器对象，用于处理客户端发送的请求。
（1）定义RPC协议
RPC协议是客户端和服务器端之间的通信接口，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，用户需要实现该接口。
（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。
如下所示，我们定义一个IProxyProtocol 通信接口，声明了一个Add()方法。
public interface IProxyProtocol extends VersionedProtocol {
static final long VERSION = 23234L; //版本号，默认情况下，不同版本号的RPC Client和Server之间不能相互通信
int Add(int number1,int number2);
}
需要注意的是：
（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，因此客户端和服务端通过版本号标识。
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如下所示：
public class MyProxy implements IProxyProtocol {
public int Add(int number1,int number2) {
System.out.println("我被调用了!");
int result = number1+number2;
return result;
}
public long getProtocolVersion(String protocol, long clientVersion)
throws IOException {
System.out.println("MyProxy.ProtocolVersion=" + IProxyProtocol.VERSION);
// 注意：这里返回的版本号与客户端提供的版本号需保持一致
return IProxyProtocol.VERSION;
}
}
这里实现的Add方法很简单，就是一个加法操作。为了查看效果，这里通过控制台输出一句：“我被调用了！”
这里通过RPC的静态方法getServer来获得Server对象，如下代码所示：
public class MyServer {
public static int PORT = 5432;
public static String IPAddress = "127.0.0.1";
public static void main(String[] args) throws Exception {
MyProxy proxy = new MyProxy();
final Server server = RPC.getServer(proxy, IPAddress, PORT, new Configuration());
server.start();
}
}
这段代码的核心在于第5行的RPC.getServer方法，该方法有四个参数，第一个参数是被调用的java对象，第二个参数是服务器的地址，第三个参数是服务器的端口 。获得服务器对象后，启动服务器。这样，服务器就在指定端口监听客户端的请求。到此为止，服务器就处于监听状态，不停地等待客户端请求到达。
这里使用静态方法getProxy或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，具体如下所示：
public class MyClient {
public static void main(String[] args) {
InetSocketAddress inetSocketAddress = new InetSocketAddress(
MyServer.IPAddress, MyServer.PORT);
try {
// 注意：这里传入的版本号需要与代理保持一致
IProxyProtocol proxy = (IProxyProtocol) RPC.waitForProxy(
IProxyProtocol.class, IProxyProtocol.VERSION, inetSocketAddress,
new Configuration());
int result = proxy.Add(10, 25);
System.out.println("10+25=" + result);
RPC.stopProxy(proxy);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
以上代码中核心在于RPC.waitForProxy()，该方法有四个参数，第一个参数是被调用的接口类，第二个是客户端版本号，第三个是服务端地址。返回的代理对象，就是服务端对象的代理，内部就是使用java.lang.Proxy实现的。
经过以上四步，我们便利用Hadoop RPC搭建了一个非常高效的客户机–服务器网络模型。
（1）启动服务端，开始监听客户端请求
（2）启动客户端，开始向服务端发请求
（3）查看服务端状态，是否被调用
SUMMARY：从上面的RPC调用中，可以看出：在客户端调用的业务类的方法是定义在业务类的接口中的。该接口实现了VersionedProtocal接口。
（4）现在我们在命令行执行jps命令，查看输出信息，会出现如下图所示的：
从上图中可以看到一个java进程，是“MyServer”，该进程正是我们刚刚运行的RPC的服务端类MyServer。因此，大家可以联想到我们搭建Hadoop环境时，也执行过该命令用来判断Hadoop的相关进程是否全部启动。
SUMMARY：那么可以判断，Hadoop启动时产生的5个java进程也应该是RPC的服务端。
下面我们观察NameNode的源代码，如下图所示，可以看到NameNode确实创建了RPC的服务端。
private void initialize(Configuration conf) throws IOException {
......
// create rpc server
InetSocketAddress dnSocketAddr = getServiceRpcServerAddress(conf);
if (dnSocketAddr != null) {
int serviceHandlerCount =
conf.getInt(DFSConfigKeys.DFS_NAMENODE_SERVICE_HANDLER_COUNT_KEY,
DFSConfigKeys.DFS_NAMENODE_SERVICE_HANDLER_COUNT_DEFAULT);
this.serviceRpcServer = RPC.getServer(this, dnSocketAddr.getHostName(),
dnSocketAddr.getPort(), serviceHandlerCount,
false, conf, namesystem.getDelegationTokenSecretManager());
this.serviceRPCAddress = this.serviceRpcServer.getListenerAddress();
setRpcServiceServerAddress(conf);
}
this.server = RPC.getServer(this, socAddr.getHostName(),
socAddr.getPort(), handlerCount, false, conf, namesystem
.getDelegationTokenSecretManager());
......
}
（1）thomas0yang，《Hadoop RPC框架》：http://blog.csdn.net/thomas0yang/article/details/41211259
（2）姜维，《Hadoop RPC机制分析》：http://blog.csdn.net/jiangwei0910410003/article/details/21155911 （此文从源码角度分析了RPC，想要深入了解的可以阅读此文）
（3）吴超，《Hadoop的底层架构—RPC机制》：http://www.superwu.cn/2013/08/05/360
（4）东苑草根，《Hadoop RPC基础》：http://www.cnblogs.com/dycg/p/rpc.html
（5）Suddenly，《Hadoop日记Day10-RPC机制》：http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/3983193.html
（6）董西成，《Hadoop RPC使用方法》：http://book.51cto.com/art/201312/422043.htm
标签：反射 todo lan 地址 判断 als 利用 track 实例
原文地址：http://www.cnblogs.com/zzmmyy/p/7776794.html
