Hadoop培训教程：ipc.RPC类分析

Hadoop RPC主要由三个大类组成，ipc.RPC是其中一个，对应对外编程接口，RPC类实际上是对底层客户机–服务器网络模型的封装，以便为程序员提供一套更方便简洁的编程接口。

如图所示，RPC类定义了一系列构建和销毁RPC客户端的方法，构建方法分为getProxy和waitForProxy两类，销毁方只有一个，即为stopProxy。RPC服务器的构建则由静态内部类RPC.Builder，该类提供了一些列setXxx方法(Xxx为某个参数名称)供用户设置一些基本的参数，比如RPC协议、RPC协议实现对象、服务器绑定地址、端口号等，一旦设置完成这些参数后，可通过调用RPC.Builder.build()完成一个服务器对象的构建，之后直接调用Server.start()方法便可以启动该服务器。

与Hadoop 1.x中的RPC仅支持基于Writable序列化方式不同，Hadoop 2.x允许用户使用其他序列化框架，比如Protocol Buffers等，目前提供了Writable(WritableRpcEngine)和Protocol Buffers(ProtobufRpcEngine)两种，默认实现是Writable方式，用户可通过调用RPC.setProtocolEngine(…)修改采用的序列化方式。

下面以采用Writable序列化为例(采用Protocol Buffers的过程类似)，介绍Hadoop RPC的远程过程调用流程。Hadoop RPC使用了Java动态代理完成对远程方法的调用：用户只需实现Java.lang.reflect.InvocationHandler接口，并按照自己需求实现invoke 方法即可完成动态代理类对象上的方法调用。但对于Hadoop RPC，函数调用由客户端发出，并在服务器端执行并返回，因此不能像单机程序那样直接在invoke 方法中本地调用相关函数，它的做法是，在invoke方法中，将函数调用信息(函数名，函数参数列表等)打包成可序列化的WritableRpcEngine.Invocation对象，并通过网络发送给服务器端，服务端收到该调用信息后，解析出和函数名，函数参数列表等信息，利用Java反射机制完成函数调用，期间涉及到的类关系如下图所示。