由前文知道每个BSPServiceWorker有一个WorkerServer对象，WorkerServer对象里面又有ServerData对象，作为数据实。ServerData中包含该Worker的partitionStore、edgeStore、incomingMessageStore、currentMessageStore、聚集值等。其中incomingMessageStore对象为MessageStoreByPartition(接口)类型，也就是说消息时按照分区来存储的。MessageStoreByPartition接口的关系图如下：
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在SimpleMessageStore抽象类中，有一个ConcurrentMap>类型的变量map，用来存储消息。第一层是pairtitionID到发送到该partition消息的映射；第二层是VertexID 到发送给该Vertex的消息队列。
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《Giraph通信模块分析》：http://my.oschina.net/skyaugust/blog/95182
每个顶点的消息列表具体为ExtendedDataOutput类型，它继承DataOutput接口，增加了几个方法而已。每个消息是以字节形式写入到ExtendedDataOutput对象中的。
发送消息时，采用异步式通信。
图顶点的计算处理与消息通信并发执行，在计算过程中就可以发送消息，将大规模消息发送分散在不同的时间段，避免瞬时网络通信阻塞，但是接受端需要额外的空间，存储临时接收到的消息，相当于空间换时间。而集中式通信，图顶点的计算处理与消息通信串行进行，在计算完毕后，统一发送消息，控制和实现方式简单，可在发送端对消息进行最大程度优化，但容易造成瞬时间的网络通信阻塞以及增加发送端的消息存储开销。
不同Worker间的消息通信使用RPC方式，具体为Netty。同一Worker内，连续两次迭代的消息直接通过内存操作，把要发送的消息直接复制到Worker的incomingMessageStore中。下面详述消息的存储格式和发送机制。
Giraph使用Cache来缓存消息，当消息达到一定阈值后，一次性发送。
既按照bulk模式进行，不会一条一条信息发送。向某个顶点发送的消息是按照 pair存储在ByteArrayVertexIdData中（实际为ByteArrayVertexIdMessages类型）。介绍如下： org.apache.giraph.utils.ByteArrayVertexIdData
功能：把<顶点ID，data> Pair 存储在一个 byte数组中。里面有 ExtendedDataOutput对象用来存储数据。
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该类中还有一个内部类：VertexIdDataIterator，该内部类继承 VertexIdIterator类。
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org.apache.giraph.comm.SendCache用来缓存发送的信息，然后以“Bulk”模式发送。在Giraph中，每个Worker上可以对应多个分区。消息缓存的阈值是以Worker为单位计算，而不是Partition。
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SendCache中有ByteArrayVertexIdData[ ] dataCache数组用来存储发送给每个Partition的消息；有int[ ] dataSizes数组用于记录向每个Worker发送的消息大小，若大于MAX_MSG_REQUEST_SIZE（默认为512KB）就把此Worker上的所有Partition缓存的消息发送到给该Worker，同一Worker内消息也是如此缓存；有int[ ] initBufferSizes数组用于记录每个Worker上的每个Partition的初始化ByteArrayVertexIdData中ExtendedDataOutput对象的大小，同一Worker上的所有Partition初始值相同，该值为平均值。记MAX_MSG_REQUEST_SIZE（message request size）值为M， 该Worker上有P个 partitions，ADDTITIONNAL_MSG_REQUEST_SIZE（比平均值大的因子）默认为0.2f，记为A。则每个Partition的初始大小为：M*(1+A) / P .
由前文知道，每个Worker都有一个NettyWorkerClientRequestProcessor用来发送消息。该类中有SendMessageCache对象用来缓存向外发送的信息。NettyWorkerClientRequestProcessor类中的sendMessageRequest(I,M)
方法如下，用于向某个顶点destVertexId发送消息message。
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方法解释：首先根据destVertexId得到对应的partitionId和WorkerInfo，然后把消息add到SendMessageCache中，并返回向该顶点所属Worker发送的消息大小workerMessageSize。若该值大于默认值512KB，则把此Worker对应的所有Partition消息从SendMessageCache中删除，把删除的消息赋值给workerMessages，其类型为PairList> ，key为partitionId，value为发送给该partition的消息列表，最后调用doRequest()方法发送信息。doRequest()方法如下：
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可以看到在发送消息时，先判断是否在同一Worker上。如果是的话，调用SendWorkerMessagesRequest的doRequest发送消息；否则使用WorkerClient（底层使用Netty）进行消息发送。下面着重讨论同一Worker内的机制。
org.apache.giraph.comm.requests.SendWorkerMessagesRequest类中的doRequest方法如下：
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参数为该Worker的ServerData，代码中的partitionVertexData实际为PairList>workerMessages。遍历来添加到ServerData中的incomingMessageStore中。
ByteArrayMessagesPerVertexStore类中的addPartitionMessages()方法如下：
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当用户使用了Combiner，incomingMessageStore对应的类型则为OneMessagePerVertexStore，该类为每个顶点只存储一个消息，而非消息队列。 结构如下图：
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当添加一条消息时，会把顶点已对应的消息和要添加的消息调用combine()方法进行合并，然后存储在上述结构图中。addPartitionMessages()方法如下：
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在ComputeCallable中的call()方法调用computePartition(Partition)计算完所有Partition上的顶点后，调用WorkerClientRequestProcessor.flush()方法把所有剩余的消息发送出去。
