Apache Spark是一個分布式計算框架，設計初衷是為了處理大規模數據集的計算。隨著越來越多的企業開始采用Spark進行數據處理和分析，其性能和可靠性變得越來越重要。在這種情況下，底層通信的效率和魯棒性成為了至關重要的因素。在Spark 2.0中，Spark團隊做出了一個重大決策：底層通信從Akka轉向Netty。這篇文章將探討這個決定的背景、原因和影響。

背景

在Spark 1.x版本中，Spark使用Akka作為其底層通信框架。Akka是一種基于Scala語言的消息傳遞框架，它可以輕松地實現分布式系統中的Actor模型，提供了高度并發的支持。但是，隨著Spark的廣泛應用，Akka的一些缺點也逐漸顯露出來。具體來說，Akka存在兩個主要的問題：

• Akka本身依賴于Java虛擬機（JVM）級別的線程（thread），在大規模并行化的情況下，線程數量可能會非常龐大，導致調度和管理成本增加，進而降低系統的性能。
• Akka的消息傳遞模型是異步的，這意味著發送方無法知道消息何時被接收和處理。在某些情況下，這可能會導致消息丟失或延遲，進而降低系統的健壯性。

針對這些問題，Spark團隊考慮替換Akka，尋找更高效、更穩定的通信框架。

原因

Spark團隊在選擇新的底層通信框架時，考慮了以下因素：

性能

首先，Spark需要一個高效的通信框架，能夠快速地傳輸大量的數據。在大規模的數據集上，通信的開銷往往比計算本身還要高昂，因此通信性能的優化對于Spark的性能至關重要。

Netty是一個高性能的網絡通信框架，專門設計用于構建高性能、高可靠的網絡應用程序。與Akka相比，Netty采用更高效的I/O模型和線程管理方式，可以更好地利用現代計算機系統的多核心和多線程資源，在高并發的場景下保持更好的性能表現。

健壯性

其次，Spark需要一個健壯、可靠的通信框架，能夠保證消息正確性和可靠性。在分布式系統中，由于各種網絡異常和故障，消息的傳輸過程中可能會遇到各種問題。因此，通信框架必須具備足夠的健壯性，能夠自適應地應對不同的異常情況，并盡可能地保證消息的正確性和可靠性。

Netty提供了諸如心跳檢測、連接超時控制、斷線重連等多種機制，能夠有效地處理各種網絡異常和故障，保證通信的可靠性和健壯性。

社區支持

最后，Spark需要一個活躍的社區和生態環境，能夠為其提供良好的支持和反饋。通信框架作為Spark的底層組件之一，必須具備足夠的社區支持和生

態環境，能夠與Spark社區緊密配合，相互促進。在選擇新的通信框架時，必須考慮到其生態環境和社區支持情況，以確保其能夠長期穩定地運行，并為Spark提供長期的支持。

Netty作為一個成熟的開源項目，擁有龐大的用戶和開發者社區，具備廣泛的應用場景和豐富的功能庫。與Akka相比，Netty的生態環境更加成熟、穩定，能夠為Spark提供更好的支持和反饋。

綜上所述，Spark團隊最終決定將底層通信從Akka轉向Netty，以滿足Spark日益增長的性能和可靠性需求。

影響

底層通信框架的改變對于Spark整體的影響十分深遠，主要體現在以下幾個方面：

性能提升

由于Netty采用更高效的I/O模型和線程管理方式，通信性能得到了明顯的提升。根據Spark官方測試數據顯示，使用Netty作為底層通信框架可以使Spark的性能提升10%-30%，特別是在大規模數據處理場景下表現更加優秀。

可靠性增強

Netty提供了多種機制來保證消息的正確性和可靠性，如心跳檢測、連接超時控制、斷線重連等，可以有效地避免消息丟失或延遲等問題，提高系統的健壯性和可靠性。

兼容性調整

由于底層通信框架的改變，Spark 2.0需要進行一定的兼容性調整，以適應新的通信框架。具體地，某些Spark API中與Akka相關的部分需要進行修改或替換，以適應Netty的API設計。

生態環境升級

Netty相對于Akka而言，具備更加成熟、穩定的生態環境和社區支持，這也為Spark提供了更好的支持和發展空間。同時，一些與Netty相關的生態組件也開始出現，如基于Netty的分布式RPC框架gRPC等，進一步提升了Spark生態環境的質量和穩定性。

總體來說，底層通信框架的轉換為Spark帶來了明顯的性能和可靠性提升，同時也需要進行一定的兼容性調整和生態環境升級，為Spark未來的發展奠定了更加堅實的基礎。

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