1、Spark组件之间使用RPC机制进行通信。RPC的客户端在本地编写并调用业务接口，接口在本地通过RPC框架的动态代理机制生成一个对应的实现类，在这个实现类中完成soket通信、远程调用等功能的逻辑包装，而在RPC的服务端既编写业务接口也编写了具体的业务实现类，通过RPC框架以接口的方式暴露出来，供客户端远程调用。
Spark2.x之前使用的是Akka作为底层框架来实现Actor模型的，Spark2.x之后用Netty替换了Akka作为底层框架，来实现Actor模型（Akka底层用的也是Netty）。

BIO：客户端调用后一直等待服务端的执行返回，客户端才能继续执行自生在调用点位后面的逻辑，造成客户端逻辑的阻塞。
NIO：客户端调用后，继续执行调用点位后的本地逻辑，通过事件监听等机制获得服务端的返回，客户端无阻塞，但是客户端需要付出额为的精力去实时监听服务端的执行是否完毕。
AIO：客户端调用后，继续执行调用点位后的本地逻辑，服务端主动将结果发送到共享的地方，客户端灵活取用，客户端无阻塞也无额外开销，（服务端通常使用call-back等机制实现对客户端的通知、Feature来约定共享数据区）但是目前Linux不支持AIO，Windows支持。
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2、Actor模型：每一个通信端点都拥有一对inbox-outbox**，任何信息的接收都通过inbox，同样任何信息的发送都必须通过outbox，多条信息就在box中排序处理。

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