Spark 1.6+推出了以RPCEnv、RPCEndpoint、RPCEndpointRef为核心的新型架构下的RPC通信方式。其具体实现有Akka和Netty两种方式，Akka是基于Scala的Actor的分布式消息通信系统，Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
Rpc Environment（RpcEnv）是一个RpcEndpoints用于处理消息的环境，它管理着整个RpcEndpoints的声明周期：（1）根据name或uri注册endpoints（2）管理各种消息的处理（3）停止endpoints。RpcEnv必须通过工厂类RpcEnvFactory创建。
RpcEndpoint需要注册到RpcEnv，RpcEnv处理从RpcEndpointRef或远程节点发送过来的消息，然后把响应消息给RpcEndpoint。对于Rpc捕获到的异常消息，RpcEnv将会用RpcCallContext.sendFailure将失败消息发送给发送者，或者将没有发送者、‘NotSerializableException’等记录到日志中。同时，RpcEnv也提供了根据name或uri获取RpcEndpointRef的方法。
Rpc、RpcEndpoint、RpcEndpointRef三者关系
1.RpcEnv源码分析
1.根据RpcEndpoint返回RpcEndpointRef，具体实现在RpcEndpoint.self方法中，如果RpcEndpointRef不存在，将返回null
private[rpc] def endpointRef(endpoint: RpcEndpoint): RpcEndpointRef
2.根据RpcEndpoint的name注册到RpcEnv中并返回它的一个引用RpcEndpointRef
def setupEndpoint(name: String, endpoint: RpcEndpoint): RpcEndpointRef
3.获取RpcEndpointRef的方法
（1）通过url获取RpcEndpointRef
//通过url异步获取RpcEndpointRef
def asyncSetupEndpointRefByURI(uri: String): Future[RpcEndpointRef]
//通过url同步获取RpcEndpointRef，这是一个阻塞操作
def setupEndpointRefByURI(uri: String): RpcEndpointRef = {
defaultLookupTimeout.awaitResult(asyncSetupEndpointRefByURI(uri))}
（2）根据systemName、address、endpointName获取RpcEndpointRef，其实是将三者拼接为uri，根据uri获取
//异步获取
def asyncSetupEndpointRef(
systemName: String, address: RpcAddress, endpointName: String): Future[RpcEndpointRef] = {
asyncSetupEndpointRefByURI(uriOf(systemName, address, endpointName))}
//同步获取
def setupEndpointRef(
systemName: String, address: RpcAddress, endpointName: String): RpcEndpointRef = {
setupEndpointRefByURI(uriOf(systemName, address, endpointName))
}
4.根据RpcEndpointRef停止RpcEndpoint
def stop(endpoint: RpcEndpointRef): Unit
5.等待直到RpcEnv退出
def awaitTermination(): Unit
6.RpcEndpointRef需要RpcEnv来反序列化，所以当反序列化RpcEndpointRefs的任何object时，应该通过该方法来操作
def deserializeT: T
2.RpcEndpoint源码分析
RpcEndpoint定义了由消息触发的一些函数，onStart, receive and onStop的调用是顺序发生的。它的声明周期是constructor -> onStart -> receive* -> onStop。注意，receive能并发操作，如果你想要receive是线程安全的，请使用ThreadSafeRpcEndpoint，如果RpcEndpoint抛出错误，它的onError方法将会触发。它有51个实现子类，我们比较熟悉的是Master、Worker、ClientEndpoint等。
1.启动RpcEndpoint处理任何消息
def onStart(): Unit = {}
2.停止RpcEndpoint
def onStop(): Unit = {}
3.处理RpcEndpointRef.send或RpcCallContext.reply方法，如果收到不匹配的消息，将抛出SparkException
def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
case _ => throw new SparkException(self + " does not implement 'receive'")}
4.处理RpcEndpointRef.ask方法，如果不匹配消息，将抛出SparkException
def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {
case _ => context.sendFailure(new SparkException(self + " won't reply anything"))}
5.当处理消息发生异常时
def onError(cause: Throwable): Unit = {
throw cause}
6.当远程地址连接到当前的节点地址时触发
def onConnected(remoteAddress: RpcAddress): Unit = {
}
7.当远程地址连接断开时触发
def onDisconnected(remoteAddress: RpcAddress): Unit = {
}
8.当远程地址和当前节点的连接发生网络异常时触发
def onNetworkError(cause: Throwable, remoteAddress: RpcAddress): Unit = {
// By default, do nothing.
}
3.RpcEndpointRef源码分析
RpcEndpointRef是RpcEndpoint的一个远程引用，是线程安全的。它有两个实现子类：即AkkaRpcEndpointRef和NettyRpcEndpointRef。
1.发送单方面的异步消息
def send(message: Any): Unit
2.发送一个消息给RpcEndpoint.receiveAndReply并返回一个Future在指定的时间内接受响应，本方法值请求一次
def askT: ClassTag: Future[T]
3.发送消息给RpcEndpoint并在默认的超时内得到结果，否则抛出SparkException，注意，本方法是一个阻塞操作可能消耗时间，所以不要早消息循环中调用它
def askWithRetryT: ClassTag: T = askWithRetry(message, defaultAskTimeout)
最后，画图说明一下两者的消息传递的过程，RpcEndpointRef作为消息的主动者，RpcEndpoint作为消息的被动者
RpcEndpoint、RpcEndpointRef