Hadoop入门教程：ipc.Server类介绍
Hadoop入门教程：ipc.Server类介绍，Hadoop RPC主要由三个大类组成，ipc.RPC是其中一个，对应服务器实现，Hadoop采用了Master/Slave结构，其中Master是整个系统的单点，如NameNode或JobTracker，这是制约系统性能和可扩展性的最关键因素之一;而Master通过ipc.Server接收并处理所有Slave发送的请求，这就要求ipc.Server 将高并发和可扩展性作为设计目标。
为此，ipc.Server采用了很多提高并发处理能力的技术，主要包括线程池、事件驱动和Reactor设计模式等，这些技术均采用了JDK自带的库实现，这里重点分析它是如何利用Reactor设计模式提高整体性能的。
Reactor是并发编程中的一种基于事件驱动的设计模式，它具有以下两个特点：通过派发/分离I/O操作事件提高系统的并发性能;提供了粗粒度的并发控制，使用单线程实现，避免了复杂的同步处理。典型的Reactor实现原理如图3-8所示。
典型的Reactor模式中主要包括以下几个角色。
Reactor：I/O事件的派发者。
Acceptor：接受来自Client的连接，建立与Client对应的Handler，并向Reactor注册此Handler。
Handler：与一个Client通信的实体，并按一定的过程实现业务的处理。Handler内部往往会有更进一步的层次划分，用来抽象诸如read、decode、compute、encode和send等过程。在Reactor模式中，业务逻辑被分散的I/O事件所打破，所以Handler需要有适当的机制在所需的信息还不全(读到一半)的时候保存上下文，并在下一次I/O事件到来的时候(另一半可读)能继续上次中断的处理。
Reader/Sender：为了加速处理速度，Reactor模式往往构建一个存放数据处理线程的线程池，这样数据读出后，立即扔到线程池中等待后续处理即可。为此，Reactor模式一般分离Handler中的读和写两个过程，分别注册成单独的读事件和写事件，并由对应的Reader和Sender线程处理。
ipc.Server实际上实现了一个典型的Reactor设计模式，其整体架构与上述完全一致。一旦读者了解典型Reactor架构便可很容易地学习ipc.Server的设计思路及实现。接下来，我们分析ipc.Server的实现细节。
前面提到，ipc.Server的主要功能是接收来自客户端的RPC请求，经过调用相应的函数获取结果后，返回给对应的客户端。为此，ipc.Server被划分成3个阶段：接收请求、处理请求和返回结果。
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