1. 前言
RPC,全程为 Remote Procedure Call,是一种进程间的通信方式,它采用「 服务端 / 客户机 」模式,是一种请求响应模型
其中,服务端负责提供服务程序、响应请求做具体的实现逻辑,客户机负责请求调用
主流的 RPC 框架包含:
- 阿里的 Dubbo
- Facebook 的 Thrift
- Google 的 gRpc
- 新浪微博的 Motan
- Golang 生态的 rpcx
其中,gRpc 和 Thrift 是跨语言的 RPC 服务框架,并且 Thrift 相比性能更高
本篇文章以 Thrift 为例,聊聊 Python 中使用 RPC 的流程
2. thriftpy2 介绍
Thrift 是一种接口描述语言和二进制通讯协议,它可以被用来定义和创建跨语言的服务,使得不同语言的客户端、服务器之间能进行高效透明的通信
thriftpy2 是在 Thrift 的基础上进行二次封装,使用它编写 RPC 更加方便快捷
项目地址:https://github.com/Thriftpy/t...
首先,我们在虚拟环境下安装依赖包
# 安装依赖
pip3 install thriftpy2
然后,如果是 Windows,建议在 Pycharm 中安装 thrift 插件
PS:该插件可以方便我们编写 Thrift 通讯文件
下载地址:https://plugins.jetbrains.com...
3. 实战一下
首先,根据需求编写 Thrift 通讯文件
比如,该文件定义 2 个方法
- 无参函数 ping
- 登录 login
包含两个参数:username、password
# foo.thrift
service PingPong{
string ping(),
string login(
1: string username,
2: string password
)
}
然后,编写服务端代码
根据 Thrift 通讯文件中定义的方法,编写具体的实现逻辑
创建一个服务对象,指定绑定的 ip 地址及端口号,开启服务并监听消息
# rcp_server.py
import thriftpy2
from thriftpy2.rpc import make_server
# 读取通信配置文件
pingpong_thrift = thriftpy2.load("foo.thrift", module_name="pingpong_thrift")
class Dispatcher(object):
"""根据通信配置文件定义的方法,重写实现方法"""
def ping(self):
"""
Ping一下
:return:
"""
return "pong"
def login(self, username, password):
"""
登录
:param username: 用户名
:param password: 密码
:return:
"""
print('获取客户端传过来的参数,用户名:',username,",密码:",password)
return '登录成功!'
# 创建服务,指定本地ip地址及监听端口号
server = make_server(pingpong_thrift.PingPong, Dispatcher(), '192.168.40.217', 9000)
# 开启服务并监听
server.serve()
接着,编写客户端代码
这里,根据服务端提供的 ip 地址、端口号,创建客户端连接对象,调用通信文件中定义好的方法
PS:如果客户端在远程执行,需要将 Thrift 通讯文件放置到同级目录下执行
# rcp_client.py
import thriftpy2
from thriftpy2.rpc import make_client
# 读取通信配置文件
pingpong_thrift = thriftpy2.load("foo.thrift", module_name="pingpong_thrift")
# 创建客户端
client = make_client(pingpong_thrift.PingPong, '192.168.40.217', 9000)
# 调用通信文件中定义好的方法(实际调用服务端的方法)
print(client.ping())
print(client.login('root', 'pwd'))
最后,分别运行服务端和客户端的代码
使用 WireShark 进行抓包分析,能发现服务端和客户端通讯的方式及数据传输过程
4. 最后
企业项目中,常用的 HTTP 的特点是简单、开发方便,上手简单、是主流的数据传输协议
相比 HTTP 或 H2,RPC 的主要优势体现在安全高、性能消耗低、传输效率高、服务治理方便上,所以我们可以根据实际项目需求选择合理的数据通信方式
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