1. 定义在core/framework/rendezvous.h

2. A Rendezvous is an abstraction for passing a Tensor from a producer to a consumer where the consumer may safely request the Tensor before or after it has been produced.  A producer never blocks

when using a Rendezvous. A consumer has the choice of making a blocking call or providing a callback: in either case,

the consumer receives the Tensor as soon as it is available.

(简而言之：Nonblocking send, blocking receive)

3. A Rendezvous key encodes a single <producer, consumer> pair.  It is an error to call Send() or Recv*() more than once with the same key.

4. 在消息通信机制中，消息传递涉及到信箱容量问题。一个极端的情况是信箱容量为0，那么，当send在receive之前执行的话，则发送进程被阻塞，直到receive做完。

执行receive时信件可从发送者直接拷贝到接收者，不用任何中间缓冲。类似的，如果receive先被执行，接受者将被阻塞直到send发生。上述策略称为回合（rendezvous）原则。

5. tensorflow 的消息传递属于【发送不阻塞，接收阻塞】，实现场景有以下两种：

> LocalRendezvous （本地消息传递）

> RpcRemoteRendezvous (分布式消息传递)

> 另外一种特殊的通信形式是IntraProcessRendezvous  (rendezvous_mgr.h)，用于本地不同设备间通信。

Buffering of Tensor values is delegated to a "local" Rendezvous obtained from NewLocalRendezvous().

This class just adds functionality to coordinate multiple process-local devices.

6. 在Op Kernels中，有SendOp和RecvOp两个类(kernels/sendrecv_ops.h)，与Rendezvous结合使用。

7. 【Each node:port specified in inputs is  replaced with a feed node, which will pick up the provided input tensor from specially-initialized entries in a Rendezvous object used for the Run call】(from tensorflow white paper)

## 说明：A Session instance lets a caller drive a TensorFlow graph computation
## relate files:  /public/session.h,  /comm_rt/[[session.cc  session_factory.cc  session_factory.h   session_options.cc  session_state.cc]]
## 客户程序通过会话（Session）与TensorFlow系统进行交互。在Session建立时运算流图初始状态为空图。为创建运算流图，TensorFlow通过Session接口的

       Extend函数，把额外的节点和边扩充到当前的运算流图中。

      Run()是Session接口中另一个重要的函数。Run()函数的参数包括最终运算输出的变量名，及运算流图中涉及到的张量运算集。

为得到所期望的输出结果，运行过程中TensorFlow对所有节点进行传递闭包运算。并遵照节点间的运算依赖关系进行排序（具体细节将在3.1节中介绍）。

在大部分的TensorFlow应用中，一般构建一次Session，然后通过调用Run()对整个运算流图或是部分独立的子图进行多次运算。

表（1）TensorFlow核心库中的部分运算

附：传递闭包：即在数学中，在集合 X 上的二元关系 R 的传递闭包是包含 R 的 X 上的最小的传递关系。