一、Spark 通信架构概述

Spark 中通信框架的发展：

➢ Spark 早期版本中采用 Akka 作为内部通信部件。
➢ Spark1.3 中引入 Netty 通信框架，为了解决 Shuffle 的大数据传输问题使用
➢ Spark1.6 中 Akka 和 Netty 可以配置使用。Netty 完全实现了 Akka 在 Spark 中的功能。
➢ Spark2 系列中，Spark 抛弃 Akka，使用 Netty。

Spark 2.x 版本使用 Netty 通讯框架作为内部通讯组件。Spark 基于 Netty 新的 RPC 框架借鉴了 Akka 的中的设计，它是基于 Actor 模型，如下图所示：

Spark 通讯框架中各个组件（Client/Master/Worker）可以认为是一个个独立的实体，各个实体之间通过消息来进行通信。具体各个组件之间的关系图如下：

Endpoint (Client/Master/Worker) 有 1 个 InBox 和 N 个 OutBox ( N>=1，N 取决于当前 Endpoint 与多少其他的 Endpoint 进行通信，一个与其通讯的其他 Endpoint 对应一个 OutBox)，Endpoint 接收到的消息被写入 InBox，发送出去的消息写入 OutBox 并被发送到其他 Endpoint 的 InBox中。

Spark 通信终端

Driver:
class DriverEndpoint extends IsolatedRpcEndpoint

Executor:
class CoarseGrainedExecutorBackend extends IsolatedRpcEndpoint

二、Spark 通讯架构解析

Spark 通信架构如下图所示：

RpcEndpoint：RPC 通信终端。Spark 针对每个节点（Client/Master/Worker）都称之为一个 RPC 终端，且都实现 RpcEndpoint 接口，内部根据不同端点的需求，设计不同的消息和不同的业务处理，如果需要发送（询问）则调用 Dispatcher。在 Spark 中，所有的终端都存在生命周期：

• Constructor
• onStart
• receive*
• onStop

➢ RpcEnv：RPC 上下文环境，每个 RPC 终端运行时依赖的上下文环境称为 RpcEnv；在把当前 Spark 版本中使用的 NettyRpcEnv

➢ Dispatcher：消息调度（分发）器，针对于 RPC 终端需要发送远程消息或者从远程 RPC 接收到的消息，分发至对应的指令收件箱（发件箱）。如果指令接收方是自己则存入收件箱，如果指令接收方不是自己，则放入发件箱；

➢ Inbox：指令消息收件箱。一个本地 RpcEndpoint 对应一个收件箱，Dispatcher 在每次向 Inbox 存入消息时，都将对应 EndpointData 加入内部 ReceiverQueue 中，另外 Dispatcher 创建时会启动一个单独线程进行轮询 ReceiverQueue，进行收件箱消息消费；

➢ RpcEndpointRef：RpcEndpointRef 是对远程 RpcEndpoint 的一个引用。当我们需要向一个具体的 RpcEndpoint 发送消息时，一般我们需要获取到该 RpcEndpoint 的引用，然后通过该应用发送消息。

➢ OutBox：指令消息发件箱。对于当前 RpcEndpoint 来说，一个目标 RpcEndpoint 对应一个发件箱，如果向多个目标RpcEndpoint发送信息，则有多个OutBox。当消息放入Outbox 后，紧接着通过 TransportClient 将消息发送出去。消息放入发件箱以及发送过程是在同一个线程中进行；

➢ RpcAddress：表示远程的 RpcEndpointRef 的地址，Host + Port。

➢ TransportClient：Netty 通信客户端，一个 OutBox 对应一个 TransportClient，TransportClient不断轮询 OutBox，根据 OutBox 消息的 receiver 信息，请求对应的远程 TransportServer；

➢ TransportServer：Netty 通信服务端，一个 RpcEndpoint 对应一个 TransportServer，接受远程消息后调用 Dispatcher 分发消息至对应收发件箱；