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一个复杂的分布式系统，底层都会有通信机制来维持上层应用进程间的通信(Inter-Process Communication，IPC)逻辑，这也是所有分布式系统的基础。

在分布式网络通信中通常会采用远程过程调用(Remote Procedure Call，RPC)来作为通信协议。

Hadoop作为一个复杂的分布式系统，实现了符合自己的RPC通信协议，并支撑多个上层应用的多个分布式子系统，如分布式存储系统(HDFS)、分布式离线计算系统(Mapreduce)和分布式资源管理与调度系统(YARN)等。

Hadoop RPC采用的是自主独立开发的协议，其核心内容包含服务端(Server)、客户端(Client)及交互协议(Interactive Protocol)。

Hadoop RPC在 hadoop-common-project 子项目中实现，其对应的包名为org.apache.hadoop.ipc。

请结合我的这篇博客一起来理解上面的流程图——全网最详细完备的HDFS读写流程

Hadoop RPC在分布式计算中可以理解为一个客户端( Client)/服务器( Server)模式。

它能做到分布式灵活部署、解耦服务及提高性能等。

当使用者在本地调用远程的应用程序时，使用者不会察觉到跨机器之间的通信。

这个调用过程是完全透明的，使用者不知道调用的应用程序中的函数在哪里。

从连接服务到发送请求，然后获取响应结果，整个过程就仿佛是在本地执行调用。

在 Hadoop各个分布式子系统中，如分布式存储系统(HDFS)、分布式离线计算系统apreduce)、分布式资源管理与调度系统(YARN)，均采用主( Master)/从( Slave) 模式。

Master实际是服务程序( Server)，负责处理集群中所有 Slave发送的请求。

在 Hadoop分布式系统中，对处理高并发应用场景的能力要求是很高的。

因而RPC Server需要一个高性能的服务程序来满足多个客户端( Client)的并发请求。

在Java基础类库中，内嵌了RPC框架。

Hadoop系统中没有直接采用Java内嵌的RPC 框架，主要原因在于RPC是 Hadoop底层核心模块之一，需要满足易用性、高性能和轻量级等特性。

Hadoop系统创始人 Doug Cutting在谈论设计 Hadoop系统时提到，Java内嵌的远程方法调用( Remote Method Invocation，RMI)偏重量级，使用者能够控制的内容较少(如网络、超时、缓冲等)