如何基于protobuf实现一个极简版的RPC(转载)

基于 protobuf 的 RPC 可以说是五花八门，其中不乏非常优秀的代码例如 brpc, muduo-rpc 等。

protobuf 实现了序列化部分，并且预留了 RPC 接口，但是没有实现网络交互的部分。

本文想介绍下，如何实现基于 protobuf 实现一个极简版的 RPC ，这样有助于我们阅读 RPC 源码。

一次完整的 RPC 通信实际上是有三部分代码共同完成：

• protobuf 自动生成的代码
• RPC 框架
• 用户填充代码

本文假设用户熟悉 protobuf 并且有 RPC 框架的使用经验。首先介绍下 protobuf 自动生成的代码，接着介绍下用户填充代码，然后逐步介绍下极简的 RPC 框架的实现思路，相关代码可以直接跳到文章最后。

1 proto

我们定义了EchoService, method 为Echo.

package echo;
 
option cc_generic_services = true;
 
message EchoRequest {
    required string msg = 1;
}
 
message EchoResponse {
    required string msg = 2;
}
 
service EchoService {
    rpc Echo(EchoRequest) returns (EchoResponse);
}

protoc 自动生成echo.pb.h echo.pb.cc两部分代码. 其中service EchoService这一句会生成EchoService EchoService_Stub两个类，分别是 server 端和 client 端需要关心的。

对 server 端，通过EchoService::Echo来处理请求，代码未实现，需要子类来 override.

class EchoService : public ::google::protobuf::Service {
  ...
  virtual void Echo(::google::protobuf::RpcController* controller,
                       const ::echo::EchoRequest* request,
                       ::echo::EchoResponse* response,
                       ::google::protobuf::Closure* done);
};
 
void EchoService::Echo(::google::protobuf::RpcController* controller,
                         const ::echo::EchoRequest*,
                         ::echo::EchoResponse*,
                         ::google::protobuf::Closure* done) {
  //代码未实现
  controller->SetFailed("Method Echo() not implemented.");
  done->Run();
}

对 client 端，通过EchoService_Stub来发送数据，EchoService_Stub::Echo调用了::google::protobuf::Channel::CallMethod，但是Channel是一个纯虚类，需要 RPC 框架在子类里实现需要的功能。

class EchoService_Stub : public EchoService {
  ...
  void Echo(::google::protobuf::RpcController* controller,
                       const ::echo::EchoRequest* request,
                       ::echo::EchoResponse* response,
                       ::google::protobuf::Closure* done);
 private:
    ::google::protobuf::RpcChannel* channel_;
};
 
void EchoService_Stub::Echo(::google::protobuf::RpcController* controller,
                              const ::echo::EchoRequest* request,
                              ::echo::EchoResponse* response,
                              ::google::protobuf::Closure* done) {
  channel_->CallMethod(descriptor()->method(0),
                       controller, request, response, done);
}

2 server && client

有过 RPC 使用经验的话，都了解 server 端代码类似于这样(参考brpc echo_c++ server.cpp)

//override Echo method
class MyEchoService : public echo::EchoService {
public:
  virtual void Echo(::google::protobuf::RpcController* /* controller */,
                       const ::echo::EchoRequest* request,
                       ::echo::EchoResponse* response,
                       ::google::protobuf::Closure* done) {
      std::cout << request->msg() << std::endl;
      response->set_msg(
              std::string("I have received '") + request->msg() + std::string("'"));
      done->Run();
  }
};//MyEchoService
 
int main() {
    MyServer my_server;
    MyEchoService echo_service;
    my_server.add(&echo_service);
    my_server.start("127.0.0.1", 6688);
 
    return 0;
}

只要定义子类 service 实现 method 方法，再把 service 加到 server 里就可以了。

而 client 基本这么实现(参考brpc echo_c++ client.cpp)

int main() {
    MyChannel channel;
    channel.init("127.0.0.1", 6688);
 
    echo::EchoRequest request;
    echo::EchoResponse response;
    request.set_msg("hello, myrpc.");
 
    echo::EchoService_Stub stub(&channel);
    MyController cntl;
    stub.Echo(&cntl, &request, &response, NULL);
    std::cout << "resp:" << response.msg() << std::endl;
 
    return 0;
}

这样的用法看起来很自然，但是仔细想想背后的实现，肯定会有很多疑问：

为什么 server 端只需要实现MyEchoService::Echo函数，client端只需要调用EchoService_Stub::Echo就能发送和接收对应格式的数据？中间的调用流程是怎么样子的？

如果 server 端接收多种 pb 数据（例如还有一个 method rpc Post(DeepLinkReq) returns (DeepLinkResp);），那么怎么区分接收到的是哪个格式？

区分之后，又如何构造出对应的对象来？例如MyEchoService::Echo参数里的EchoRequest EchoResponse，因为 rpc 框架并不清楚这些具体类和函数的存在，框架并不清楚具体类的名字，也不清楚 method 名字，却要能够构造对象并调用这个函数？

可以推测答案在MyServer MyChannel MyController里，接下来我们逐步分析下。

3 处理流程

考虑下 server 端的处理流程

从对端接收数据
通过标识机制判断如何反序列化到 request 数据类型
生成对应的 response 数据类型
调用对应的 service-method ，填充 response 数据
序列化 response
发送数据回对端
具体讲下上一节提到的接口设计的问题，体现在2 3 4步骤里，还是上面 Echo 的例子，因为 RPC 框架并不能提前知道EchoService::Echo这个函数，怎么调用这个函数呢？

google/protobuf/service.h里::google::protobuf::Service的源码如下：

class LIBPROTOBUF_EXPORT Service {
      virtual void CallMethod(const MethodDescriptor* method,
                          RpcController* controller,
                          const Message* request,
                          Message* response,
                          Closure* done) = 0;
};//Service

Service 是一个纯虚类，CallMethod = 0，EchoService实现如下

void EchoService::CallMethod(const ::google::protobuf::MethodDescriptor* method,
                             ::google::protobuf::RpcController* controller,
                             const ::google::protobuf::Message* request,
                             ::google::protobuf::Message* response,
                             ::google::protobuf::Closure* done) {
  GOOGLE_DCHECK_EQ(method->service(), EchoService_descriptor_);
  switch(method->index()) {
    case 0:
      Echo(controller,
             ::google::protobuf::down_cast<const ::echo::EchoRequest*>(request),
             ::google::protobuf::down_cast< ::echo::EchoResponse*>(response),
             done);
      break;
    default:
      GOOGLE_LOG(FATAL) << "Bad method index; this should never happen.";
      break;
  }
}

可以看到这里会有一次数据转化down_cast，因此框架可以通过调用::google::protobuf::Service::CallMethod函数来调用Echo，数据统一为Message*格式，这样就可以解决框架的接口问题了。

再考虑下 client 端处理流程。

EchoService_Stub::Echo的实现里:

channel_->CallMethod(descriptor()->method(0),
                       controller, request, response, done);

因此先看下::google::protobuf::RpcChannel的实现:

// Abstract interface for an RPC channel.  An RpcChannel represents a
// communication line to a Service which can be used to call that Service's
// methods.  The Service may be running on another machine.  Normally, you
// should not call an RpcChannel directly, but instead construct a stub Service
// wrapping it.  Example:
//   RpcChannel* channel = new MyRpcChannel("remotehost.example.com:1234");
//   MyService* service = new MyService::Stub(channel);
//   service->MyMethod(request, &response, callback);
class LIBPROTOBUF_EXPORT RpcChannel {
 public:
  inline RpcChannel() {}
  virtual ~RpcChannel();
 
  // Call the given method of the remote service.  The signature of this
  // procedure looks the same as Service::CallMethod(), but the requirements
  // are less strict in one important way:  the request and response objects
  // need not be of any specific class as long as their descriptors are
  // method->input_type() and method->output_type().
  virtual void CallMethod(const MethodDescriptor* method,
                          RpcController* controller,
                          const Message* request,
                          Message* response,
                          Closure* done) = 0;
 
 private:
  GOOGLE_DISALLOW_EVIL_CONSTRUCTORS(RpcChannel);
};

pb 的注释非常清晰，channel 可以理解为一个通道，连接了 rpc 服务的两端，本质上也是通过 socket 通信的。

但是RpcChannel也是一个纯虚类，CallMethod = 0。

因此我们需要实现一个子类，基类为RpcChannel，并且实现CallMethod方法，应该实现两个功能：

序列化 request ，发送到对端，同时需要标识机制使得对端知道如何解析(schema)和处理(method)这类数据。
接收对端数据，反序列化到 response
此外还有RpcController，也是一个纯虚类，是一个辅助类，用于获取RPC结果，对端IP等。

4 标识机制

上一节提到的所谓标识机制，就是当 client 发送一段数据流到 server ，server 能够知道这段 buffer 对应的数据格式，应该如何处理，对应的返回数据格式是什么样的。

最简单暴力的方式就是在每组数据里都标识下是什么格式的，返回值希望是什么格式的，这样一定能解决问题。

但是 pb 里明显不用这样，因为 server/client 使用相同（或者兼容）的 proto，只要标识下数据类型名就可以了。不过遇到相同类型的 method 也会有问题，例如

service EchoService {
    rpc Echo(EchoRequest) returns (EchoResponse);
    rpc AnotherEcho(EchoRequest) returns (EchoResponse)
}

因此可以使用 service 和 method 名字，通过 proto 就可以知道 request/response 类型了。

因此，结论是：我们在每次数据传递里加上service method名字就可以了。

pb 里有很多 xxxDescriptor 的类，service method也不例外。例如GetDescriptor可以获取ServiceDescriptor.

class LIBPROTOBUF_EXPORT Service {
  ...
 
  // Get the ServiceDescriptor describing this service and its methods.
  virtual const ServiceDescriptor* GetDescriptor() = 0;
};//Service

通过ServiceDescriptor就可以获取对应的name及MethodDescriptor.

class LIBPROTOBUF_EXPORT ServiceDescriptor {
 public:
  // The name of the service, not including its containing scope.
  const string& name() const;
  ...
  // The number of methods this service defines.
  int method_count() const;
  // Gets a MethodDescriptor by index, where 0 <= index < method_count().
  // These are returned in the order they were defined in the .proto file.
  const MethodDescriptor* method(int index) const;
};//ServiceDescriptor

而MethodDecriptor可以获取对应的name及从属的ServiceDescriptor

class LIBPROTOBUF_EXPORT MethodDescriptor {
 public:
  // Name of this method, not including containing scope.
  const string& name() const;
  ...
  // Gets the service to which this method belongs.  Never NULL.
  const ServiceDescriptor* service() const;
};//MethodDescriptor

因此：

server 端传入一个::google::protobuf::Service时，我们可以记录 service name 及所有的 method name.
client 端调用virtual void CallMethod(const MethodDescriptor* method…时，也可以获取到 method name 及对应的 service name.
这样，就可以知道发送的数据类型了。

5 构造参数

前面还提到的一个问题，是如何构造具体参数的问题。实现 RPC 框架时，肯定是不知道EchoRequest EchoResponse类名的，但是通过::google::protobuf::Service的接口可以构造出对应的对象来

  //   const MethodDescriptor* method =
  //     service->GetDescriptor()->FindMethodByName("Foo");
  //   Message* request  = stub->GetRequestPrototype (method)->New();
  //   Message* response = stub->GetResponsePrototype(method)->New();
  //   request->ParseFromString(input);
  //   service->CallMethod(method, *request, response, callback);
  virtual const Message& GetRequestPrototype(
    const MethodDescriptor* method) const = 0;
  virtual const Message& GetResponsePrototype(
    const MethodDescriptor* method) const = 0;

而Message通过New可以构造出对应的对象

class LIBPROTOBUF_EXPORT Message : public MessageLite {
 public:
  inline Message() {}
  virtual ~Message();
 
  // Basic Operations ------------------------------------------------
 
  // Construct a new instance of the same type.  Ownership is passed to the
  // caller.  (This is also defined in MessageLite, but is defined again here
  // for return-type covariance.)
  virtual Message* New() const = 0;
  ...

这样，我们就可以得到Service::Method需要的对象了。

6 Server/Channel/Controller子类实现

前面已经介绍了基本思路，本节介绍下具体的实现部分。

6.1 RpcMeta

RpcMeta用于解决传递 service-name method-name 的问题，定义如下

package myrpc;
 
message RpcMeta {
    optional string service_name = 1;
    optional string method_name = 2;
    optional int32 data_size = 3;
}

其中data_size表示接下来要传输的数据大小，例如EchoRequest对象的大小。

同时我们还需要一个int来表示RpcMeta的大小，因此我们来看下Channel的实现

6.2 Channel

//继承自RpcChannel，实现数据发送和接收

class MyChannel : public ::google::protobuf::RpcChannel {
public:
    //init传入ip:port，网络交互使用boost.asio
    void init(const std::string& ip, const int port) {
        _io = boost::make_shared<boost::asio::io_service>();
        _sock = boost::make_shared<boost::asio::ip::tcp::socket>(*_io);
        boost::asio::ip::tcp::endpoint ep(
                boost::asio::ip::address::from_string(ip), port);
        _sock->connect(ep);
    }
 
    //EchoService_Stub::Echo会调用Channel::CallMethod
    //其中第一个参数MethodDescriptor* method，可以获取service-name method-name
    virtual void CallMethod(const ::google::protobuf::MethodDescriptor* method,
            ::google::protobuf::RpcController* /* controller */,
            const ::google::protobuf::Message* request,
            ::google::protobuf::Message* response,
            ::google::protobuf::Closure*) {
        //request数据序列化
        std::string serialzied_data = request->SerializeAsString();
 
        //获取service-name method-name，填充到rpc_meta
        myrpc::RpcMeta rpc_meta;
        rpc_meta.set_service_name(method->service()->name());
        rpc_meta.set_method_name(method->name());
        rpc_meta.set_data_size(serialzied_data.size());
 
        //rpc_meta序列化
        std::string serialzied_str = rpc_meta.SerializeAsString();
 
        //获取rpc_meta序列化数据大小，填充到数据头部，占用4个字节
        int serialzied_size = serialzied_str.size();
        serialzied_str.insert(0, std::string((const char*)&serialzied_size, sizeof(int)));
        //尾部追加request序列化后的数据
        serialzied_str += serialzied_data;
 
        //发送全部数据:
        //|rpc_meta大小（定长4字节)|rpc_meta序列化数据（不定长）|request序列化数据（不定长）|
        _sock->send(boost::asio::buffer(serialzied_str));
 
        //接收4个字节：序列化的resp数据大小
        char resp_data_size[sizeof(int)];
        _sock->receive(boost::asio::buffer(resp_data_size));
 
        //接收N个字节：N=序列化的resp数据大小
        int resp_data_len = *(int*)resp_data_size;
        std::vector<char> resp_data(resp_data_len, 0);
        _sock->receive(boost::asio::buffer(resp_data));
 
        //反序列化到resp
        response->ParseFromString(std::string(&resp_data[0], resp_data.size()));
    }
 
private:
    boost::shared_ptr<boost::asio::io_service> _io;
    boost::shared_ptr<boost::asio::ip::tcp::socket> _sock;
};//MyChannel

通过实现Channel::CallMethod方法，我们就可以在调用子类方法，例如EchoService_Stub::Echo时自动实现数据的发送/接收、序列化/反序列化了。

6.3 Server

Server的实现会复杂一点，因为可能注册多个Service::Method，当接收到 client 端的数据，解析RpcMeta得到service-name method-name后，需要找到对应的Service::Method，注册时就需要记录这部分信息。

因此，我们先看下add方法的实现：

class MyServer {
public:
    void add(::google::protobuf::Service* service) {
        ServiceInfo service_info;
        service_info.service = service;
        service_info.sd = service->GetDescriptor();
        for (int i = 0; i < service_info.sd->method_count(); ++i) {
            service_info.mds[service_info.sd->method(i)->name()] = service_info.sd->method(i);
        }
 
        _services[service_info.sd->name()] = service_info;
    }
    ...
private:
    struct ServiceInfo{
        ::google::protobuf::Service* service;
        const ::google::protobuf::ServiceDescriptor* sd;
        std::map<std::string, const ::google::protobuf::MethodDescriptor*> mds;
    };//ServiceInfo
 
    //service_name -> {Service*, ServiceDescriptor*, MethodDescriptor* []}
    std::map<std::string, ServiceInfo> _services;

我在实现里，_services记录了 service 及对应的ServiceDescriptor MethodDescriptor。而ServiceDescritpr::FindMethodByName方法可以查找 method ，因此不记录method_name也可以。不过出于性能考虑，我觉得还可以记录更多，例如 req/resp 数据类型等。

注册 service 后，就可以启动 server 监听端口和接收数据了

//监听ip:port，接收数据

void MyServer::start(const std::string& ip, const int port) {
    boost::asio::io_service io;
    boost::asio::ip::tcp::acceptor acceptor(
            io,
            boost::asio::ip::tcp::endpoint(
                boost::asio::ip::address::from_string(ip),
                port));
 
    while (true) {
        auto sock = boost::make_shared<boost::asio::ip::tcp::socket>(io);
        acceptor.accept(*sock);
 
        std::cout << "recv from client:"
            << sock->remote_endpoint().address()
            << std::endl;
 
        //接收4个字节：rpc_meta长度
        char meta_size[sizeof(int)];
        sock->receive(boost::asio::buffer(meta_size));
 
        int meta_len = *(int*)(meta_size);
 
        //接收rpc_meta数据
        std::vector<char> meta_data(meta_len, 0);
        sock->receive(boost::asio::buffer(meta_data));
 
        myrpc::RpcMeta meta;
        meta.ParseFromString(std::string(&meta_data[0], meta_data.size()));
 
        //接收req数据
        std::vector<char> data(meta.data_size(), 0);
        sock->receive(boost::asio::buffer(data));
 
        //数据处理
        dispatch_msg(
                meta.service_name(),
                meta.method_name(),
                std::string(&data[0], data.size()),
                sock);
    }
}

start启动一个循环，解析RpcMeta数据并接收 request 数据，之后交给 dispatch_msg 处理。

void MyServer::dispatch_msg(
        const std::string& service_name,
        const std::string& method_name,
        const std::string& serialzied_data,
        const boost::shared_ptr<boost::asio::ip::tcp::socket>& sock) {
    //根据service_name method_name查找对应的注册的Service*
    auto service = _services[service_name].service;
    auto md = _services[service_name].mds[method_name];
 
    std::cout << "recv service_name:" << service_name << std::endl;
    std::cout << "recv method_name:" << method_name << std::endl;
    std::cout << "recv type:" << md->input_type()->name() << std::endl;
    std::cout << "resp type:" << md->output_type()->name() << std::endl;
 
    //根据Service*生成req resp对象
    auto recv_msg = service->GetRequestPrototype(md).New();
    recv_msg->ParseFromString(serialzied_data);
    auto resp_msg = service->GetResponsePrototype(md).New();
 
    MyController controller;
    auto done = ::google::protobuf::NewCallback(
            this,
            &MyServer::on_resp_msg_filled,
            recv_msg,
            resp_msg,
            sock);
    //调用Service::Method（即用户实现的子类方法）
    service->CallMethod(md, &controller, recv_msg, resp_msg, done);
}

用户填充resp_msg后，会调用done指定的回调函数（也就是我们在 MyEchoService::Echo 代码里对应的done->Run()这一句）。

在用户填充数据后，on_resp_msg_filled用于完成序列化及发送的工作。

void MyServer::on_resp_msg_filled(
        ::google::protobuf::Message* recv_msg,
        ::google::protobuf::Message* resp_msg,
        const boost::shared_ptr<boost::asio::ip::tcp::socket> sock) {
    //avoid mem leak
    boost::scoped_ptr<::google::protobuf::Message> recv_msg_guard(recv_msg);
    boost::scoped_ptr<::google::protobuf::Message> resp_msg_guard(resp_msg);
 
    std::string resp_str;
    pack_message(resp_msg, &resp_str);
 
    sock->send(boost::asio::buffer(resp_str));
}

pack_message用于打包数据，其实就是在序列化数据前插入4字节长度数据

void pack_message(
        const ::google::protobuf::Message* msg,
        std::string* serialized_data) {
    int serialized_size = msg->ByteSize();
    serialized_data->assign(
                (const char*)&serialized_size,
                sizeof(serialized_size));
    msg->AppendToString(serialized_data);
}

程序输出如下

$ ./client
resp:I have received 'hello, myrpc.'
$ ./server
recv from client:127.0.0.1
recv service_name:EchoService
recv method_name:Echo
recv type:EchoRequest
resp type:EchoResponse
hello, myrpc.

完整代码，打包放在了Tiny-Tools，使用 cmake 编译，注意指定 protobuf boost 库的路径。