什么是RPC并实现一个简单的RPC
1. 基本的RPC模型
主要介绍RPC是什么，基本的RPC代码，RPC与REST的区别，gRPC的使用
1.1 基本概念
- RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用，简单的理解是一个节点请求另一个节点提供的服务
- 本地过程调用：如果需要将本地student对象的age+1，可以实现一个addAge()方法，将student对象传入，对年龄进行更新之后返回即可，本地方法调用的函数体通过函数指针来指定。
- 远程过程调用：上述操作的过程中，如果addAge()这个方法在服务端，执行函数的函数体在远程机器上，如何告诉机器需要调用这个方法呢？
- 首先客户端需要告诉服务器，需要调用的函数，这里函数和进程ID存在一个映射，客户端远程调用时，需要查一下函数，找到对应的ID，然后执行函数的代码。
- 客户端需要把本地参数传给远程函数，本地调用的过程中，直接压栈即可，但是在远程调用过程中不再同一个内存里，无法直接传递函数的参数，因此需要客户端把参数转换成字节流，传给服务端，然后服务端将字节流转换成自身能读取的格式，是一个序列化和反序列化的过程。
- 数据准备好了之后，如何进行传输？网络传输层需要把调用的ID和序列化后的参数传给服务端，然后把计算好的结果序列化传给客户端，因此TCP层即可完成上述过程，gRPC中采用的是HTTP2协议。
总结一下上述过程：
// Client端
// Student student = Call(ServerAddr, addAge, student)
1. 将这个调用映射为Call ID。
2. 将Call ID，student（params）序列化，以二进制形式打包
3. 把2中得到的数据包发送给ServerAddr，这需要使用网络传输层
4. 等待服务器返回结果
5. 如果服务器调用成功，那么就将结果反序列化，并赋给student，年龄更新
// Server端
- 在本地维护一个Call ID到函数指针的映射call_id_map，可以用Map callIdMap
- 等待客户端请求
- 得到一个请求后，将其数据包反序列化，得到Call ID
- 通过在callIdMap中查找，得到相应的函数指针
- 将student（params）反序列化后，在本地调用addAge()函数，得到结果
- 将student结果序列化后通过网络返回给Client
- 在微服务的设计中，一个服务A如果访问另一个Module下的服务B，可以采用HTTP
REST传输数据，并在两个服务之间进行序列化和反序列化操作，服务B把执行结果返回过来。
- 由于HTTP在应用层中完成，整个通信的代价较高，远程过程调用中直接基于TCP进行远程调用，数据传输在传输层TCP层完成，更适合对效率要求比较高的场景，RPC主要依赖于客户端和服务端之间建立Socket链接进行，底层实现比REST更复杂。
1.2 rpc demo
客户端：
public class RPCClient {
public static T getRemoteProxyObj(final Class serviceInterface, final InetSocketAddress addr) {
// 1.将本地的接口调用转换成JDK的动态代理，在动态代理中实现接口的远程调用
return (T) Proxy.newProxyInstance(serviceInterface.getClassLoader(), new Class[]{serviceInterface},
new InvocationHandler() {
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
Socket socket = null;
ObjectOutputStream output = null;
ObjectInputStream input = null;
try{
// 2.创建Socket客户端，根据指定地址连接远程服务提供者
socket = new Socket();
socket.connect(addr);
// 3.将远程服务调用所需的接口类、方法名、参数列表等编码后发送给服务提供者
output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
output.writeUTF(serviceInterface.getName());
output.writeUTF(method.getName());
output.writeObject(method.getParameterTypes());
output.writeObject(args);
// 4.同步阻塞等待服务器返回应答，获取应答后返回
input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
return input.readObject();
}finally {
if (socket != null){
socket.close();
}
if (output != null){
output.close();
}
if (input != null){
input.close();
}
}
}
});
}
}
服务端：
public class ServiceCenter implements Server {
private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
private static final HashMap serviceRegistry = new HashMap();
private static boolean isRunning = false;
private static int port;
public ServiceCenter(int port){
ServiceCenter.port = port;
}
@Override
public void start() throws IOException {
ServerSocket server = new ServerSocket();
server.bind(new InetSocketAddress(port));
System.out.println("Server Start .....");
try{
while(true){
executor.execute(new ServiceTask(server.accept()));
}
}finally {
server.close();
}
}
@Override
public void register(Class serviceInterface, Class impl) {
serviceRegistry.put(serviceInterface.getName(), impl);
}
@Override
public boolean isRunning() {
return isRunning;
}
@Override
public int getPort() {
return port;
}
@Override
public void stop() {
isRunning = false;
executor.shutdown();
}
private static class ServiceTask implements Runnable {
Socket client = null;
public ServiceTask(Socket client) {
this.client = client;
}
@Override
public void run() {
ObjectInputStream input = null;
ObjectOutputStream output = null;
try{
input = new ObjectInputStream(client.getInputStream());
String serviceName = input.readUTF();
String methodName = input.readUTF();
Class[] parameterTypes = (Class[]) input.readObject();
Object[] arguments = (Object[]) input.readObject();
Class serviceClass = serviceRegistry.get(serviceName);
if(serviceClass == null){
throw new ClassNotFoundException(serviceName + "not found!");
}
Method method = serviceClass.getMethod(methodName, parameterTypes);
Object result = method.invoke(serviceClass.newInstance(), arguments);
output = new ObjectOutputStream(client.getOutputStream());
output.writeObject(result);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
if(output!=null){
try{
output.close();
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
if (input != null) {
try {
input.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (client != null) {
try {
client.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
}
public class ServiceProducerImpl implements ServiceProducer{
@Override
public String sendData(String data) {
return "I am service producer!!!, the data is "+ data;
}
}
public class RPCTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Server serviceServer = new ServiceCenter(8088);
serviceServer.register(ServiceProducer.class, ServiceProducerImpl.class);
serviceServer.start();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
ServiceProducer service = RPCClient.getRemoteProxyObj(ServiceProducer.class, new InetSocketAddress("localhost", 8088));
System.out.println(service.sendData("test"));
}
}
1.3 分析
这里客户端只需要知道Server端的接口ServiceProducer即可，服务端在执行的时候，会根据具体实例调用实际的方法ServiceProducerImpl，符合面向对象过程中父类引用指向子类对象。
2. gRPC的使用
2.1. gRPC与REST
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REST通常以业务为导向，将业务对象上执行的操作映射到HTTP动词，格式非常简单，可以使用浏览器进行扩展和传输，通过JSON数据完成客户端和服务端之间的消息通信，直接支持请求/响应方式的通信。不需要中间的代理，简化了系统的架构，不同系统之间只需要对JSON进行解析和序列化即可完成数据的传递。
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但是REST也存在一些弊端，比如只支持请求/响应这种单一的通信方式，对象和字符串之间的序列化操作也会影响消息传递速度，客户端需要通过服务发现的方式，知道服务实例的位置，在单个请求获取多个资源时存在着挑战，而且有时候很难将所有的动作都映射到HTTP动词。
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正是因为REST面临一些问题，因此可以采用gRPC作为一种替代方案，gRPC 是一种基于二进制流的消息协议，可以采用基于Protocol
Buffer的IDL定义grpc
API,这是Google公司用于序列化结构化数据提供的一套语言中立的序列化机制，客户端和服务端使用HTTP/2以Protocol
Buffer格式交换二进制消息。 -
gRPC的优势是，设计复杂更新操作的API非常简单，具有高效紧凑的进程通信机制，在交换大量消息时效率高，远程过程调用和消息传递时可以采用双向的流式消息方式，同时客户端和服务端支持多种语言编写，互操作性强；不过gRPC的缺点是不方便与JavaScript集成，某些防火墙不支持该协议。
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注册中心：当项目中有很多服务时，可以把所有的服务在启动的时候注册到一个注册中心里面，用于维护服务和服务器之间的列表，当注册中心接收到客户端请求时，去找到该服务是否远程可以调用，如果可以调用需要提供服务地址返回给客户端，客户端根据返回的地址和端口，去调用远程服务端的方法，执行完成之后将结果返回给客户端。这样在服务端加新功能的时候，客户端不需要直接感知服务端的方法，服务端将更新之后的结果在注册中心注册即可，而且当修改了服务端某些方法的时候，或者服务降级服务多机部署想实现负载均衡的时候，我们只需要更新注册中心的服务群即可。
