序言：草原狼作为本公众号作者的笔名，截止2019年3月31日已经陪伴小伙伴将近10个月的时间，本来承诺大伙的是一周至少一篇原创，但是草原狼很贪玩，经常开小差到库伦贝尔大草原上狂奔。老板(大数据技术宅)无奈之下，决定给这匹狼套上一条锁链(大数据技术宅交流群)，大伙有任何大数据领域相关的问题，可以直接在微信群里发问，草原狼会第一时间给出答案。言归正传，直接开启阅读spark源码。
内容目录
spark启动过程spark消息传递
Master与Worker之间传递消息
spark启动过程
spark作为第三代的大数据计算引擎，在大数据领域可谓是名声大噪，也是当前主流的大数据计算引擎，作为大数据的从业人员，熟练使用spark，应该算是必备技能。如果能够对spark的源码了如指掌，那绝对是加分项，绝对会提升个人的市场价值。本为作为spark源码系列的开篇文章，重点剖析一下底层的消息传递。虽说偏底层，但绝对是重中之重，伴随spark运行的始终，小伙伴们要认值阅读哦，对spark2.2.0的源码，可以在关注公众号后留言，该源码中草原狼已经进行了详尽的批注，方便阅读。spark的启动过程如图1所示：
图1 spark启动流程
图1中挑出了5个主要启动脚本的部分内容，接下来简单解释一下：
入口脚本start-all.sh，分别执行脚本start-Master.sh与start-slaves.sh
start-Master.sh启动spark的Master，执行org.apache.spark.deploy.Master
.Master类
start-slaves.sh脚本，执行slaves.sh脚本
slaves.sh脚本，循环遍历$SPARK_HOME/conf/slaves下所有slave节点，通过ssh远程在slave节点上执行
org.apache.spark.deploy.Worker.Worker
类，执行过程通过start-slave.sh脚本调用
spark消息传递
spark2各模块之间的通信底层用的是netty框架，用java对netty基础API进行了封装，感兴趣的同学可以去spark源码的network-common子项目进行解读。下文重点解读spark中消息传递机制。
在执行org.apache.spark.deploy.Master.Master类时候，首先会启动Master并且创建rpcEnv。Master类运行的时候主要有两个动作一个是选举主节点(leader)，一个是创建rpcEnv进行网络通信。本篇主要介绍通信部分，下一篇重点讲解Master启动过程中主节点选举。通信过程如图2所示：
图2 spark消息传递过程
图2中被红色虚线圈住部分是Master启动过程中产生创建通信环境的过程，Worker创建通信环境的过程与此类似，除了红色虚线部分以外，就是spark所有模块公用的消息传递机制。spark的消息传递中，将消息分成两部分：本地消息和远程消息，处理本地消息和远程消息的过程不同，处理本地消息在Dispatcher模块，处理远程消息直接调用NettyRpcEnv的postToOutbox方法。图2中红色虚线部分展开过程如图3所示：
图3 Netty通信环境创建过程
通过图3中一系列操作产生一个NettyRpcEnv实列，用于发送消息。图3，以Master通信环境创建为例，Worker通信环境创建于此类似。
Master与Worker之间传递消息
从通信的角度来看Master与Worker既是服务端又是客户端，既作为消息的接受方，处理消息，响应消息，又主动的发送一些消息。Master与Worker之间的消息传递如图4所示(只列举了部分消息)：
图4 Master与Worker之间传递消息
对于一个分布式系统而言，消息的传递是至关重要的，消息传递的畅通直接影响各组件之间的协作，进而影响系统的稳定性和效率。最后，对本篇文章做一下总结，本文旨在研究spark底层的通信框架，以及通信框架基础之上的消息传递，当然只能起到抛砖引玉的作用，如果真正想弄明白，还要亲自的阅读源码。哈哈，读者只要掌握了两点内容，这篇文章的目的就达到了（1）Spark2之后采用的通信框架是Netty，底层用Java对Netty进行封装，上层通过Scala编写的类进行收发消息封装。（2）Master与Worker之间几乎所有的行为都是通过收发消息触发的。
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