Storm 的编程模型是一个有向无环图，模型角度决定了 Storm 的 Spout 接收到外部系统的请求，将请求数据分发给下游的 bolt 进行处理后，spout 并不能得到 bolt 的处理结果并将结果返回给外部请求。所以应用场景中 Storm 对外部系统的调用都是采用回调的方式：

1. 接收外部系统的请求，将请求得到的数据发到消息队列中，就立马响应给外部系统。
2. 然后 Storm 实时平台去消息队列中拉取数据并进行分布式并行处理，再将运算完的结果存入第三方存储介质（外部系统直接通过读取该介质获取结果）或者调用外部系统的接口将处理的结果推送出去（以回调的方式实现伪同步请求）。

但假如有一个需求：项目要接入各大银行的系统中，通过要求对方提供一个回调接口来实现同步是不可能的。必须依靠自己去实现同步请求响应，外部系统将消息发往storm实时平台，然后外部系统会阻塞，等待storm实时平台处理完后将结果返回给外部系统。这就要用到 DRPC了。

Strom DRPC

DRPC设计目的是为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。通过一个 DRPC Server 负责接收 RPC 请求，并将该请求发送到 Storm 中运行的 Topology，等待接收 Topology 发送的处理结果，并将该结果返回给发送请求的客户端。

一个 DRPC请求过程：客户端程序向 DRPC Server 发送要执行的函数名称和该函数的参数。DRPC Server 将函数调用放到队列中，并用一个惟一的id标记，具备 DRPC功能的拓扑会使用一个 DRPCSpout 拉取 。Topo 计算好结果后会由一个名为 ReturnResults 的 bolt 去 连接 DRPC Server 给出对应函数调用id的结果，然后 DRPC Serve 根据 ID 找到等待中的客户端，为等待中的客户端消除阻塞，并发送结果给客户端。具体工作流程如下图所示：

从一个客户端的角度来看，一个分布式RPC调用就像是一个常规的RPC调用。只需要传输服务名和请求参数即可。

实际就是个同步的、向远程系统发送socket请求并得到远程系统处理的结果的分布式调用而已。

DRPC请求流程

由上面的架构图可以发现，DRPC Server 相当于一个第三方服务：

1. 负责接收外部系统的请求，将外部请求的参数存入一个先进先出的队列中，阻塞等待 Storm Topo 处理的结果。
2. Storm Topo 的 spout 中创建 socket 去连接中转程序，spout 不断拿队列中请求参数来处理。
3. spout获取到请求参数后，将参数传给下游的bolt去计算，下游的最后一层bolt计算完也创建socke去连接中转程序并将结果发送给中转程序。
4. 中转程序中阻塞的地方轮询得到结果后，就结束轮询响应给外部系统了。

　DRPC Server 要同时协调三个不同的程序的请求，通过源码可知其通过定义 Thrift 接口完成了进程间的通信，下面来详解每个过程。

0. Thrift接口

由于 Strom 的 drpc 是通过 thrift 框架 进行 rpc调用的，所以先查看 strom.thrift。有两个 thrift 接口： DistributedRPC 和 DistributedRPCInvocations 。

• DistributedRPC：定义 DRPC客户端 和 DRPC Server端 之间的调用方法 execute()，暴露给 业务客户端使用；
• DistributedRPCInvocations：定义 DRPC Server端 和 服务端逻辑处理Topo 之间的 拉取请求参数 以及 返回结果的 方法；

service DistributedRPC {
  // 请求 drpc 方法  
  string execute(1: string functionName, 2: string funcArgs) throws (1: DRPCExecutionException e, 2: AuthorizationException aze);
}

service DistributedRPCInvocations {
  // 返回 业务topo 处理结果给 DRPCServer
  void result(1: string id, 2: string result) throws (1: AuthorizationException aze);
  // 业务topo 拉取 DRPCServer从客户端接收到的请求
  DRPCRequest fetchRequest(1: string functionName) throws (1: AuthorizationException aze);
  void failRequest(1: string id) throws (1: AuthorizationException aze);  
  void failRequestV2(1: string id, 2: DRPCExecutionException e) throws (1: AuthorizationException aze);  
}

struct DRPCRequest {
  1: required string func_args;
  2: required string request_id;
}

需要查看对两个 thrift 接口的具体实现逻辑，只要查看接口的实现类即可，DRPC Server 中的具体实现类是 DRPCThrift，它同时实现了两个接口中的方法，即处理 DRPC客户端的请求，又处理 DRPC业务Topo拉请求的请求。

1. execute( ) 接收客户端请求

进行 DRPC调用的第一步是 客户端调用 execute(name, args) ，DRPC Server 的 execute( ) 会对该请求做如下处理：

1. 将请求封装成 BlockingOutstandingRequest req，然后 req.getResult() 使用 req 内部的一个Semaphore 实现 acquire() 请求阻塞，直到 DRPC Server 端接到 业务topo 的结果才 release。
2. 将请求添加到队列中，等待 业务 topo进行拉取消费。

public class DRPCThrift implements DistributedRPC.Iface, DistributedRPCInvocations.Iface {
    // 构造方法注入 
    private final DRPC drpc;
    //请求队列 <requestName, request queue>，将请求排队给业务topo消费，Waiting to be fetched
    ConcurrentHashMap<String, ConcurrentLinkedQueue<OutstandingRequest>> _queues =
        new ConcurrentHashMap<>();
    //结果map <requestId, request>，用来接收结果返回给客户端，Waiting to be returned
     _requests = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Override
    public String execute(String functionName, String funcArgs)
        throws DRPCExecutionException, AuthorizationException {
        return drpc.executeBlocking(functionName, funcArgs);
    }
}

public class DRPC implements AutoCloseable {
    public String executeBlocking(String functionName, String funcArgs) throws DRPCExecutionException, AuthorizationException {
        String id = nextId();
        T req = BlockingOutstandingRequest
            .FACTORY
            .mkRequest(functionName, new DRPCRequest(funcArgs, id));
        _requests.put(id, req);
        ConcurrentLinkedQueue<OutstandingRequest> q = getQueue(functionName);
        q.add(req);
        try {
            return req.getResult();
        } finally {
            cleanup(req.getRequest().get_request_id());
        }
    }
}

2. DRPCSpout 拉取请求

DRPCSpout 作为 thrift客户端 通过调用 fetchRequest() 拉取请求，这里需要转换一下思维，DRPCThrift 依然作为 thrift 服务端，所以 DRPCThrift 要实现两个接口。

因此 DRPCSpout 使用的是 DRPCInvocationsClient extends ThriftClient implements DistributedRPCInvocations.Iface，在 nextTuple() 中不断调用 client.fetchRequest(function); 得到 DRPC客户端 的请求来处理。

3. 业务Topo链路

后面的流程就进入我们编写的业务 Topo 中了，通过 LinearDRPCTopologyBuilder 的builder.createRemoteTopology() 来构建线性的drpc topo，该topo的链路为：spout -> PrepareRequest Bolt-> 用户bolt1 -> 用户bolt2 -> JoinResult Bolt -> ReturnResults Bolt

其中 JoinResult Bolt ，用两个 Map 分别记录 PrepareRequest 收到的请求 Id，最后一个业务Topo处理后的请求 Id，这两个Id是一样的，当两个Id都在 Map中时就认为该 DRPC请求完成，则继续发送给 ReturnResults Bolt 。

最后 ReturnResults Bolt 通过调用 client.result(id, result); 用于返回 Topo 处理结果，在 DRPC 类中 returnResult() 的具体实现：

1. 从 _requests Map 拿出对应的请求，然后将 result 注入进去，同时 _sem.release(); 将信号量释放，去掉对请求的阻塞；
2. 在 DRPC 中的 req.getResult(); 将不再被阻塞，立刻将 DRPC Server 请求返回给客户端。

# DRPC类
public void returnResult(String id, String result) {
        OutstandingRequest req = _requests.get(id);
        if (req != null) {
            req.returnResult(result);
        }
    }
}

# BlockingOutstandingRequest 类
public void returnResult(String result) {
        _result = result;
        _sem.release();
}

需要注意的问题

相关类职责

• DRPCServer：DRPC Server上帝类，启动用于执行 DRPC 请求的 ThriftServer 端实例，会启动两个 ThriftServer
  • handlerServer 用于接收 DRPC客户端的请求；
  • invokeServer 用于接收 求经过Topo进行业务处理后的 result，然后返回给 handlerServer；
• ThriftServer：对 Thrift 框架 服务端 启动、停止 操作的封装；
• DRPCThrift：DRPC Server 的业务类，包装 DRPC类的调用；
• DRPC：DRPC Server 的业务类

thrift客户端到服务端调用链路问题

阅读源码的过程中对 DRPCSput 的 client.fetchRequest(function);链路不清楚，想看它的服务端业务是怎么实现的，点进去看到的是 DRPCInvocationsClient 的 fetchRequest() ，这里c.fetchRequest(func);居然是直接又用 thrift客户端调 fetchRequest()？看：

public class DRPCInvocationsClient extends ThriftClient implements DistributedRPCInvocations.Iface {
    // 构造方法
    client.set(new DistributedRPCInvocations.Client(protocol));
    
    // # DRPCInvocationsClient 
    @Override
    public DRPCRequest fetchRequest(String func) {
        DistributedRPCInvocations.Client c = client.get();
        if (c == null) {
            throw new TException("Client is not connected...");
        }
        // 这里是真正的客户端请求，DistributedRPCInvocations.Client 是 thrift 抽象的客户端
        return c.fetchRequest(func);
    }
}

小伙子，你会以为fetchRequest(func)是重复的 thrift客户端调用，说明你对 DRPCInvocationsClient 类不熟，对设计模式也不熟啊！！首先，DRPCInvocationsClient 和DistributedRPCInvocations.Client一样，都实现DistributedRPCInvocations.Iface，你就根据仅有的thrift知识，以为实现了DistributedRPCInvocations.Iface接口的都是要写服务端业务逻辑的；其实这里DRPCInvocationsClient只是用了静态代理模式，对 DistributedRPCInvocations.Client的代理而已，对各方法多了异常处理啊，真正的客户端请求确实是c.fetchRequest(func);

既然这样，那就看还有什么类是实现了DistributedRPCInvocations.Iface接口的，就是c.fetchRequest(func);对应的服务端相应逻辑，就在DRPCThrift implements DistributedRPC.Iface, DistributedRPCInvocations.Iface，同时实现了两个 drpc 的接口进行全部方法实现，具体逻辑在DRPCThrift的成员变量DRPC类中！

class DRPC {
    //  DRPCSpout 中调用的 fetchRequest，实际调用的是这里。
    public DRPCRequest fetchRequest(String functionName) throws AuthorizationException {
        meterFetchRequestCalls.mark();
        checkAuthorizationNoLog("fetchRequest", functionName);
        ConcurrentLinkedQueue<OutstandingRequest> q = getQueue(functionName);
        OutstandingRequest req = q.poll();
        if (req != null) {
            //Only log accesses that fetched something
            logAccess("fetchRequest", functionName);
            req.fetched();
            DRPCRequest ret = req.getRequest();
            return ret;
        }
        return NOTHING_REQUEST;
    }
}

参考

• Storm同步调用之DRPC模型探讨
• Thrift 服务端 IO通信模型
• Thrift 服务端 IO通信模型2