首先，让我们来到HMaster的main方法。我们今天的流程就从这里开始。

　　我们需要注意，下图所示的tool的类型就是HMasterCommandLine。

　　接下来，让我们来到HMasterCommandLine.run方法

　　在HMasterCommandLine.startMaster方法开始，有判断LocalHBaseCluster.isLocal(conf)，也就是我们在hbase-site.xml中是否配置了hbase.cluster.distributed(默认为false)。这里我们只分析值为true的情形。其主要通过方法如下图所示：

　　在构建HMaster的过程中，最主要的又两个方法，其中一个是下图所示调用了其父类HRegionServer的构造方法，还有一个在下面的第二章图中有显示，也就是构建了ActiveMasterManager。其中ActiveMasterManager主要是用来处理master端与master选举相关的一切，我们简单略过。只是介绍HRegionServer的构造方法。

　　HRegionServer的构造方法也比较长，下面通过三张图来展示：以下分别用RSG1、RSG2、RSG3来表示。

　　首先我们来看RSG1中的setupNetty，如下图所示：

　　接下来让我们来到NettyEventLoopGroupConfig的构造方法，如下图所示，在构造方法内部，构造了Netty中的eventLoopGroup，为后面的rpc调用准备条件。

　　关于RSG1中的Sleeper，我们这里留一个疑问，等到HMaster真正运行的时候，他的威力才显示出来。而这个sleeper造成困扰小编很久的疑问。

　　接下来，让我们来到RSG2的，这是HMaster或HRegionServer在构造的重量级方法。由于我们这里只介绍HMaster，因此来到HMaster覆写的createRpcServices中，显然，在这里构建了MasterRpcServices。　　我们可以看到，HMaster在构造时调用了其父类的构造方法RSRpcServices。

　　接下来，我们来到RSRpcServices构造方法的主体，下图将比较关键的地方框选的出来。在第一个框中，获取了即将构建的rpcServer的ip与端口(默认为16000)。在第二个框中构建了NettyRpcServer(注意，这框中的rpcSchedulerFactory其类型为SimpleRpcSchedulerFactory)。

　　然后，我们来到MasterRpcServices.createRpcServer,如下图所示，在这里主要构建了SimpleRpcScheduler。上面我们已经说到rpcSchedulerFactory类型为SimpleRpcSchedulerFactory。因此，在这里调用的方法是SimpleRpcSchedulertory.create。也就是调用了SimpleRpcScheduler的构造方法。由于SimpleRpcScheduler比较重要，我们在下图就略作介绍。

　　来到SimpleRpcScheduler的构造方法。在这里主要构建了下面三个RpcExecutor,而这三个RpcExecutor就是以后用来处理客户端请求的Executor。这里只是这三个Executor的构建，在后面的启动流程中，仍然会提到。

　　RpcExecutor的内容先告一段落。接下来， 让我们来到NettyRpcServer的构造方法中，由于上一步骤中使用的rpcSchedulerFactory类型为SimpleRpcSchedulerFactory，因此，这里传入的scheduler类型为SimpleRpcScheduler，也就是上面所说的。

　　在NettyRpcServer的构造方法中，首先调用了其父类的构造方法，其中值得留意的是将传入的scheduler保存到了成员变量中，其它初始化的内容我们这里就不赘述了。然后来到第二个框中的内容，这里的getEventLoopGroupConfig获得的对象正是HRegionServer在构造一开始调用setupNetty获得的。忘记的同学可以看看往上面翻翻。

　　接下来，在第三个框中，熟悉netty的同学可能就很清楚了，在这里构造了netty的服务端对象，最后，绑定了服务端端口并开始监听。

　　在这里需要关注下面的一个方法createNettyRpcServerPreambleHandler。在这个方法中创建了NettyRpcServerPreambleHandler，而这个handler也就是我将要在下一节介绍的完整rpc流程中服务端处理的第一个Handler。这里只是简单提一下，希望各位同学有一点印象。

　　看到这里，大家可以缓一口气，比较主要的服务端监听已经开始了。但是，这并不意味着HMaster就可以处理HRegionServer或客户端发送来的请求了。这里先留一个小的疑问。在后面的内容中，我将会为大家一一道来。接下来的内容依然很多，要往下读的同学需要鼓足勇气了。

　　上面已经为各位同学介绍了RSG2中的createRpcServices，下面简单介绍一下RSG2中的initializeFileSystem方法。在这里初始化了两个HFileSystem。

　　下面，来到RSG3中ZKWatcher的构造方法，如下图所示。其中，首先获取到配置中的zookeeper信息，然后封装了hbase中存储在ZK中的路径信息，接着，通过ZKUtil.connect构建了一个RecoverableZooKeeper对象，而在RecoverableZooKeeper的构造方法中创建了与ZK的连接。最后，将刚刚封装好的hbase路径在ZK上创建。

　　本节另外一个比较重要的方法就是RSG3中的rpcServices.start，而我在上面抛出的疑问也将在这里解答。

　　来到RSRpcServices.start方法，由于我并没有配置Authorization的有关信息，因此，在这里，主要调用了rpcServer.start。还记得在上面创建的rpcServer的类型吗。没错，就是在上面通过反射方式创建的NettyRpcServer。

　　下面，来到NettyRpcServer.start方法。有安全相关的认证在这里先跳过，直接来到scheduler.start。我相信大家可能已经忘记了这里的scheduler的类型。往上面翻一翻就可以知道，这里的scheduler类型为SimpleRpcScheduler。

　　来到SimpleRpcScheduler.start。各位同学时候还记得在这里的各个executor的类型，没错，他们的类型都是FastPathBalancedQueueRpcExecutor，下面我就分析一下其中start的奥秘。下面所框选的内容都比较关键，有余力的同学可以看一下，在后面的章节中我也会提到。　　这里的RpcExecutor实际类型为FastPathBalancedQueueRpcExecutor。

　　因而，来到FastPathBalancedQueueRpcExecutor，可以看到，返回的对象类型为FastPathHandler。在构造好FastPathHandler对象之后，调用了start方法。FastPathHandler继承自Handler。再往下看。　　来到Handler类，看到其继承自Thread，并且覆写了Thread的run方法。也就是说，在上面调用start方法的时候，这里的run方法开始运行。由于Handler的实际类型为FastPathHandler，因此，在真正运行时，下图调用的getCallRunner为FastPathHandler.getCallRunner。比较关心的同学可以自己看一下。在这一节重点并不是这里，就点到为止了。　　到现在为止，rpcServices的启动完成了，并且HMaster就可以处理HRegionServer或客户端发送来的请求了。各位同学可能还不清楚为什么。我在这里通过下面的图来简单介绍一下。客户端请求到服务端后，来到这里，将通过调用scheduler.dispatch，这里的sceduler也就是我在前面提到的SimpleRpcScheduler。由于刚刚handler已经启动完成，所有dispath后的所有请求，都可以由handler处理，而在上面，handler还没有启动，所以还没有办法处理。我在上面抛出的疑问也就解决了。至于以后的流程，我将在下一节详细介绍，欢迎大家关注。

　　在RSG3中，然后创建了ChoreService。很多同学可能会对ChoreService不太清楚。其实ChoreService就是对很多继承自ScheduledChore的周期性调用。在ChoreService内部有一个周期性调度线程池ScheduledThreadPoolExecutor。在实例化时其真正类型一般是JitterScheduledThreadPoolExecutorImpl。而ScheduledChore是通过ChoreService调度激活的任务。ScheduledChore在ChoreService中调度运行时会与ChoreService中其他ScheduledChores竞争访问ChoreService线程池中的线程。

　　接着创建了ExecutorService，注意这里的并非java中的ExecutorService，而是org.apache.hadoop.hbase.executor.ExecutorService。后面在HMaster调用startServiceThreads时会用到。

到此，HMaster的构建完成了。