早期的一篇文章，针对Hadoop 2.6.0.
Listener线程，当Server处于运行状态时，其负责监听来自客户端的连接，并使用Select模式处理Accept事件。
同时，它开启了一个空闲连接（Idle Connection）处理例程，如果有过期的空闲连接，就关闭。这个例程通过一个计时器来实现。
当select操作调用时，它可能会阻塞，这给了其它线程执行的机会。当有accept事件发生，它就会被唤醒以处理全部的事件，处理事件是进行一个doAccept的调用。
doAccept：
void doAccept(SelectionKey key) throws InterruptedException, IOException, OutOfMemoryError {
ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel) key.channel();
SocketChannel channel;
while ((channel = server.accept()) != null) {
channel.configureBlocking(false);
channel.socket().setTcpNoDelay(tcpNoDelay);
channel.socket().setKeepAlive(true);
Reader reader = getReader();
Connection c = connectionManager.register(channel);
key.attach(c); // so closeCurrentConnection can get the object
reader.addConnection(c);
}
}由于多个连接可能同时发起申请，所以这里采用了while循环处理。
这里最关键的是设置了新建立的socket为非阻塞，这一点是基于性能的考虑，非阻塞的方式尽可能的读取socket接收缓冲区中的数据，这一点保 证了将来会调用这个socket进行接收的Reader和进行发送的Responder线程不会因为发送和接收而阻塞，如果整个通讯过程都比较繁忙，那么 Reader和Responder线程的就可以尽量不阻塞在I/O上，这样可以显著减少线程上下文切换的次数，提高cpu的利用率。
最后，获取了一个Reader，将此连接加入Reader的缓冲队列，同时让连接管理器监视并管理这个连接的生存期。
获取Reader的方式如下：
//最简单的负载均衡
Reader getReader() {
currentReader = (currentReader + 1) % readers.length;
return readers[currentReader];
}当一个新建立的连接被加入Reader的缓冲队列pendingConnections之后，Reader也被唤醒，以处理此连接上的数据接收。
public void addConnection(Connection conn) throws InterruptedException {
pendingConnections.put(conn);
readSelector.wakeup();
}Server中配置了多个Reader线程，显然是为了提高并发服务连接的能力。
下面是Reader的主要逻辑：
while(true) {
...
//取出一个连接，可能阻塞
Connection conn = pendingConnections.take();
//向select注册一个读事件
conn.channel.register(readSelector, SelectionKey.OP_READ, conn);
...
//进行select，可能阻塞
readSelector.select();
...
//依次读取数据
for(keys){
doRead(key);
}
...
}当Server还在运行时，Reader线程尽可能多地处理缓冲队列中的连接，注册每一个连接的READ事件，采用select模式来获取连接上有 数据接收的通知。当有数据需要接收时，它尽最大可能读取select返回的连接上的数据，以防止Listener线程因为没有运行时间而发生饥饿 （starving）。
如果Listener线程饥饿，造成的结果是并发能力急剧下降，来自客户端的新连接请求超时或无法建立。
注意在从缓冲队列中获取连接时，Reader可能会发生阻塞，因为它采用了LinkedBlockingQueue类中的take方法，这个方法在队列为空时会阻塞，这样Reader线程得以阻塞，以给其它线程执行的时间。
Reader线程的唤醒时机有两个：
在Reader的doRead调用中,其主要调用了readAndProcess方法，此方法循环处理数据，接收数据包的头部、上下文头部和真正的数据。
这个过程中值得一提的是下面的这个channelRead方法：
private int channelRead(ReadableByteChannel channel,
ByteBuffer buffer) throws IOException {
int count = (buffer.remaining() <= NIO_BUFFER_LIMIT) ?
channel.read(buffer) : channelIO(channel, null, buffer);
if (count > 0) {
rpcMetrics.incrReceivedBytes(count);
}
return count;
}channelRead会判断数据接收数组buffer中的剩余未读数据，如果大于一个临界值NIO_BUFFER_LIMIT，就采取分片的技巧来多次地读，以防止jdk对large buffer采取变为direct buffer的优化。
这一点，也许是考虑到direct buffer在建立时会有一些开销，同时在jdk1.6之前direct buffer不会被GC回收，因为它们分配在JVM的堆外的内存空间中。
到底这样优化的效果如何，没有测试，也就略过。也许是为了减少GC的负担。
在Reader读取到一个完整的RpcRequest包之后，会调用processOneRpc方法，此调用将进入业务逻辑环节。这个方法，会从接 受到的数据包中，反序列化出RpcRequest的头部和数据，依此构造一个RpcRequest对象，设置客户端需要的跟踪信息（trace info），然后构造一个Call对象，如下图所示：
此后，在Handler处理时，就以Call为单位，这是一个包含了与连接相关信息的封装对象。
有了Call对象后，将其加入Server的callQueue队列，以供Handler处理。因为采用了put方法，所以当callQueue满时（Handler忙），Reader会发生阻塞，如下所示：
callQueue.put(call); // queue the call; maybe blocked hereHandler就是根据rpc请求中的方法（Call）及参数，来调用相应的业务逻辑接口来处理请求。
一个Server中有多个Handler,对应多个业务接口，本篇不讨论具体业务逻辑。
handler的逻辑基本如下（略去异常和其它次要信息）：
public void run() {
SERVER.set(Server.this);
ByteArrayOutputStream buf =
new ByteArrayOutputStream(INITIAL_RESP_BUF_SIZE);
while (running) {
try {
final Call call = callQueue.take(); // pop the queue; maybe blocked here
CurCall.set(call);
try {
if (call.connection.user == null) {
value = call(call.rpcKind, call.connection.protocolName, call.rpcRequest,
call.timestamp);
} else {
value =
call.connection.user.doAs(...);
}
} catch (Throwable e) {
//略 ...
}
CurCall.set(null);
synchronized (call.connection.responseQueue) {
responder.doRespond(call);
}
}可见，Handler从callQueue中取出一个Call，然后调用这个Server.call方法，最后调用Responder的doResponde方法将结果发送给客户端。
Server.call方法：
public Writable call(RPC.RpcKind rpcKind, String protocol,
Writable rpcRequest, long receiveTime) throws Exception {
return getRpcInvoker(rpcKind).call(this, protocol, rpcRequest,
receiveTime);
}一个Server只有1个Responder线程。
此线程不断进行如下几个重要调用以和Handler协调并发送数据：
//这个wait是同步作用，具体见下面分析
waitPending();
...
//开始select，或许会阻塞
writeSelector.select(PURGE_INTERVAL);
...
//如果selectKeys有数据，就依次异步发送数据
for(selectorKeys){
doAsyncWrite(key);
}
...
//当到达丢弃时间，会从selectedKeys构造calls，并依次丢弃
for(Call call : calls) {
doPurge(call, now);
}当Handler调用doRespond方法后，handler处理的结果被加入responseQueue的队尾，而不是立即发送回客户端：
void doRespond(Call call) throws IOException {
synchronized (call.connection.responseQueue) {
call.connection.responseQueue.addLast(call);
if (call.connection.responseQueue.size() == 1) {
//注意这里isHandler = true,表示可能会向select注册写事件以在Responder主循环中通过select处理数据发送
processResponse(call.connection.responseQueue, true);
}
}
}上面的synchronized 可以看出，responseQueue是争用资源，相应的：
Handler是生产者，将结果加入队列；
Responder是消费者，从队列中取出结果并发送。
processResponse将启动Responder进行发送，首先从responseQueue中以非阻塞方式取出一个call，然后以非阻塞方式尽力发送call.rpcResponse，如果发送完毕，则返回。
当还有剩余数据未发送，将call插入队列的第一个位置，由于isHandler参数，在来自Handler的调用中传入为true，所以会唤醒 writeSelector，并注册一个写事件，其中incPending()方法，是为了在向selector注册写事件时，阻塞Responder线 程，后面有分析。
call.connection.responseQueue.addFirst(call);
if (inHandler) {
// set the serve time when the response has to be sent later
call.timestamp = Time.now();
incPending();
try {
// Wakeup the thread blocked on select, only then can the call
// to channel.register() complete.
writeSelector.wakeup();
channel.register(writeSelector, SelectionKey.OP_WRITE, call);
} catch (ClosedChannelException e) {
//Its ok. channel might be closed else where.
done = true;
} finally {
decPending();
}
}再回到Responder的主循环，看看如果向select注册了写事件会发生什么：
//执行这句时，如果Handler调用的responder.doResonde()正在向select注册写事件，这里就会阻塞
//目的很显然，是为了下句的select能获取数据并立即返回，这就减少了阻塞发生的次数
waitPending(); // If a channel is being registered, wait.
//这里用超时阻塞来select,是为了能够在没有数据发送时，定期唤醒，以处理长期未得到处理的Call
writeSelector.select(PURGE_INTERVAL);
Iterator<SelectionKey> iter = writeSelector.selectedKeys().iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
try {
if (key.isValid() && key.isWritable()) {
//异步发送
doAsyncWrite(key);
}
} catch (IOException e) {
LOG.info(Thread.currentThread().getName() + ': doAsyncWrite threw exception ' + e);
}
}重点内容都做了注释，不再赘述。可以看出，既考虑同步，又考虑性能，这是值得学习的地方。
本篇着重分析了hadoop的rpc调用中server部分，可以看出，这是一个精良的设计，考虑的很细。
关于同步：
Listener生产，Reader消费；Reader生产，Handler消费，Handler生产，Responder消费。
所以它们之间必须同步.在具体的hadoop实现中，既有利用BlockingQueue的put&take操作实现阻塞，以达到同步目的，也对争用资源使用synchronized来实现同步。
关于缓冲：
其中几个缓冲队列也值得关注.Server的并发请求会特别多，而Handler在执行call进行业务逻辑时，肯定会慢下来，所以必须建立请求和处理之间的缓冲。
另外，处理和发送之间也同样会出现速率不匹配的现象，同样需要缓冲。
关于线程模型：
Listener单线程，Reader多线程，Handler多线程，Responder单线程，为什么会这样设计？
Listener采用select模式处理accept事件，一个客户端在一段时间内一般只建立有限次的连接，而且连接的建立是比较快的，所以单线程足够应付，建立后直接丢给Reader，从而自己很从容地应付新连接。
Handler 多线程，业务逻辑是大头，又很大可能会牵涉I/O密集(HDFS)，如果线程少，耗时过长的业务逻辑可能就会让大部分的Handler线程处于阻塞，这样 轻快的业务逻辑也必须排队，可能会发生饥饿。如果Reader收集的请求队列长时间处于满的状态，整个通讯必然恶化，所以这是典型的需要降低响应时间、提 升吞吐量的高并发时刻，这个时刻的上下文切换是必须的，不纠结，并发为重。
Responder是单线程，显然，Responder会比较 轻松，因为虽然请求很多，但经过Reader->Handler的缓冲和Handler的处理，上一批能发送完的结果已经发送了。 Responder更多的是搜集并处理那些长结果，并通过高效select模式来获取结果并发送。
这里，Handler在业务逻辑调用完 毕直接调用了responder.doRespond发送，是因为这是个立即返回的调用，这个调用的耗时是很少的，所以不必让Handler因为发送而阻 塞，进一步充分发挥了Handler多线程的能力，减少了线程切换的机会，强调了其多线程并发的优势，同时又为responder减负，以增强 Responder单线程作战的信心。
关于锁
对Hadoop来讲，因为同步需求，所以加锁是必不可少的。性能是需要考虑，但是从工程的角度上来看，通讯层的稳定性、代码 可维护性、保持代码结构的相对简单性（其代码因历史原因已非常复杂），大部分采用了synchronized这种悲观得、重型的加锁方式，这样，可以显著 减少对象之间同步的复杂性，减少错误的发生。
Listener 1个：
Reader N个 : 从pendingConnections中获取连接，读取数据，从RpcRequest构造Call，并放入callQueue.
Handler N 个：
WRITE事件到selector.并唤醒Responder.Responder 1个：
selector select出的数据.
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