DRPC架构怎么掌握

本篇内容介绍了“DRPC架构怎么掌握”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

架构解析

有图有真相， 我们先看看DRPC的架构图：

从上面的图中看，整个DRPC分为了3个部分：

• Client: 真正使用DRPC服务的代码

• DRPCServer: 从Client角度来看的DRPC服务器，就是它把DRPC所有的实现细节从Client的眼中隐藏了。

• Storm: 这里的Storm是指真正实现DRPC功能的storm的Spout, Bolt, 比如JoinResult, ReturnResults等等。

这里比较有意思的一点是对于DRPCServer来说，Client和Storm都是“客户端”，只是干的工作不同，我们下面通过来分析下整个请求提交，返回的流程来看看它们各自都干了啥：

• 首先DRPCClient提交请求给DRPCServer

• DRPCServer首先给这个请求产生一个request-id, 然后把它丢到一个 request-id -> request池子里面

• DRPCServer在把request放入池子里面的时候，会同时生成一个Semaphore, 并且把这个Semaphore把放到一个 request-id -> semaphore池子里面去

• 同时它调用semaphore.acquire()来等在这个semaphore上面等待结果的到来。

• Storm组件从 request-id -> request池子中获取需要处理的请求

• 通过DRPCSpout, PreapreRequest, JoinResult, ReturnResults一帮家伙去处理这个请求。

• 把处理完的请求结果发回到DRPCServer的 request-id -> result池子里面去。

• 同时会通过request-id去 request-id -> semaphore池子里面取出这个请求所对应的semaphore, 并且调用semaphore.release()来释放这个semaphore

• semaphore被释放之后,DRPCServer上面阻塞的等待线程得以继续执行，去 request-id -> result池子里面把结果取出来，返回给等待的客户端。

异步DRPC

Storm现在还不支持异步的DRPC, 不过要在上面的模型的基础上去实现异步的DRPC应该是很简单的，我画了一下大致是这样的：

和上面的同步DRPC相比改动很小：

• 请求提交之后，服务器不会等在Semaphore上， 而是立即返回给客户端一个Future对象。

• 这个Future对象带了request-id的信息

• 在Client端维护一个 request-id -> result的池子, 客户端将来调用future.get()的时候就是要到这个池子里面来找结果

• 服务器端发现请求的结果来了之后把回客户端的结果池子里面去

“DRPC架构怎么掌握”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！