【Spark】Spark内部通信机制

一直以来，基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点，但是时代和技术都在演化，从Spark1.3.1版本开始，为了解决大数据块（如shuffle）的传输问题，Spark引入了Netty通信框架，到了1.6.0版本，Netty居然完全取代了Akka，承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输。

那么Akka又是什么东西？从Akka出现背景来说，它是基于Actor的RPC通信系统，它的核心概念也是Message，它是基于协程的，性能不容置疑；基于scala的偏函数，易用性也没有话说，但是它毕竟只是RPC通信，无法适用大的package/stream的数据传输，这也是Spark早期引入Netty的原因。

那么Netty为什么可以取代Akka？首先不容置疑的是Akka可以做到的，Netty也可以做到，但是Netty可以做到，Akka却无法做到，原因是啥？在软件栈中，Akka相比Netty要Higher一点，它专门针对RPC做了很多事情，而Netty相比更加基础一点，可以为不同的应用层通信协议（RPC，FTP，HTTP等）提供支持，在早期的Akka版本，底层的NIO通信就是用的Netty；其次一个优雅的工程师是不会允许一个系统中容纳两套通信框架，恶心！最后，虽然Netty没有Akka协程级的性能优势，但是Netty内部高效的Reactor线程模型，无锁化的串行设计，高效的序列化，零拷贝，内存池等特性也保证了Netty不会存在性能问题。

那么Spark是怎么用Netty来取代Akka呢？一句话，利用偏函数的特性，基于Netty“仿造”出一个简约版本的Actor模型！！