【RPC基础系列1】聊聊RPC

​什么是RPC?RPC好处?常用的RPC框架?RPC原理?

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前言

学习Dubbo时,里面讲到了GRPC,然后最新做的项目中,也用到了GRPC,再结合之前用到的Thrift,感觉这块知识掌握程度还是比较弱,只停留在会用的阶段,然后也没有形成体系,就想把这块知识整体梳理一下。

什么是RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议。一个通俗的描述是:客户端在不知道调用细节的情况下,调用存在于远程计算机上的某个对象,就像调用本地应用程序中的对象一样。

比较正式的描述是:一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。

那么我们至少从这样的描述中挖掘出几个要点:

  • RPC是协议:既然是协议就只是一套规范,那么就需要有人遵循这套规范来进行实现。目前典型的RPC实现包括:Dubbo、Thrift、GRPC、Hetty等。

  • 网络协议和网络IO模型对其透明:既然RPC的客户端认为自己是在调用本地对象。那么传输层使用的是TCP/UDP还是HTTP协议,又或者是一些其他的网络协议它就不需要关心了。

  • 信息格式对其透明:我们知道在本地应用程序中,对于某个对象的调用需要传递一些参数,并且会返回一个调用结果。至于被调用的对象内部是如何使用这些参数,并计算出处理结果的,调用方是不需要关心的。那么对于远程调用来说,这些参数会以某种信息格式传递给网络上的另外一台计算机,这个信息格式是怎样构成的,调用方是不需要关心的。

  • 应该有跨语言能力:为什么这样说呢?因为调用方实际上也不清楚远程服务器的应用程序是使用什么语言运行的。那么对于调用方来说,无论服务器方使用的是什么语言,本次调用都应该成功,并且返回值也应该按照调用方程序语言所能理解的形式进行描述。

【RPC基础系列1】聊聊RPC_第1张图片

为什么要用RPC

其实这是应用开发到一定的阶段的强烈需求驱动的。如果我们开发简单的单一应用,逻辑简单、用户不多、流量不大,那我们用不着。当我们的系统访问量增大、业务增多时,我们会发现一台单机运行此系统已经无法承受。此时,我们可以将业务拆分成几个互不关联的应用,分别部署在各自机器上,以划清逻辑并减小压力。此时,我们也可以不需要RPC,因为应用之间是互不关联的。

当我们的业务越来越多、应用也越来越多时,自然的,我们会发现有些功能已经不能简单划分开来或者划分不出来。此时,可以将公共业务逻辑抽离出来,将之组成独立的服务Service应用 。而原有的、新增的应用都可以与那些独立的Service应用 交互,以此来完成完整的业务功能。

所以此时,我们急需一种高效的应用程序之间的通讯手段来完成这种需求,所以你看,RPC大显身手的时候来了!

其实描述的场景也是服务化 、微服务和分布式系统架构的基础场景。即RPC框架就是实现以上结构的有力方式。

常用的RPC框架

  • Thrift:thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 这些编程语言间无缝结合的、高效的服务。

  • gRPC:一开始由 google 开发,是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。

  • Dubbo:Dubbo是一个分布式服务框架,以及SOA治理方案。其功能主要包括:高性能NIO通讯及多协议集成,服务动态寻址与路由,软负载均衡与容错,依赖分析与降级等。Dubbo是阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架,Dubbo自2011年开源后,已被许多非阿里系公司使用。

  • Spring Cloud:Spring Cloud由众多子项目组成,如Spring Cloud Config、Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul 等,提供了搭建分布式系统及微服务常用的工具,如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性token、全局锁、选主、分布式会话和集群状态等,满足了构建微服务所需的所有解决方案。Spring Cloud基于Spring Boot, 使得开发部署极其简单。

RPC原理

RPC调用流程

要让网络通信细节对使用者透明,我们需要对通信细节进行封装,我们先看下一个RPC调用的流程涉及到哪些通信细节:【RPC基础系列1】聊聊RPC_第2张图片

  1. 服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;

  2. client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;

  3. client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;

  4. server stub收到消息后进行解码;

  5. server stub根据解码结果调用本地的服务;

  6. 本地服务执行并将结果返回给server stub;

  7. server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;

  8. client stub接收到消息,并进行解码;

  9. 服务消费方得到最终结果。

RPC的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,让用户对这些细节透明。

如何做到透明化远程服务调用

怎么封装通信细节才能让用户像以本地调用方式调用远程服务呢?对java来说就是使用代理!java代理有两种方式:1) jdk 动态代理;2)字节码生成。尽管字节码生成方式实现的代理更为强大和高效,但代码维护不易,大部分公司实现RPC框架时还是选择动态代理方式。

下面简单介绍下动态代理怎么实现我们的需求。我们需要实现RPCProxyClient代理类,代理类的invoke方法中封装了与远端服务通信的细节,消费方首先从RPCProxyClient获得服务提供方的接口,当执行helloWorldService.sayHello("test")方法时就会调用invoke方法。

public class RPCProxyClient implements java.lang.reflect.InvocationHandler{
    private Object obj;
    public RPCProxyClient(Object obj){
        this.obj=obj;
    }
    /**
     * 得到被代理对象;
     */
    public static Object getProxy(Object obj){
        return java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(obj.getClass().getClassLoader(),
                obj.getClass().getInterfaces(), new RPCProxyClient(obj));
    }
    /**
     * 调用此方法执行
     */
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)
            throws Throwable {
        //结果参数;
        Object result = new Object();
        // ...执行通信相关逻辑
        // ...
        return result;
    }
}
public class Test {
     public static void main(String[] args) {         
     HelloWorldService helloWorldService = (HelloWorldService)RPCProxyClient.getProxy(HelloWorldService.class);
     helloWorldService.sayHello("test");
    }
}

其实就是通过动态代理模式,在执行该方法的前后对数据进行封装和解码等,让用感觉就像是直接调用该方法一样,殊不知,我们对方法前后都经过了复杂的处理。

如何对消息进行编码和解码

确定消息数据结构

客户端的请求消息结构一般需要包括以下内容:

  • 接口名称:在我们的例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不传,服务端就不知道调用哪个接口了;

  • 方法名:一个接口内可能有很多方法,如果不传方法名服务端也就不知道调用哪个方法;

  • 参数类型&参数值:参数类型有很多,比如有bool、int、long、double、string、map、list,甚至如struct等,以及相应的参数值;

  • 超时时间 + requestID(标识唯一请求id)

服务端返回的消息结构一般包括以下内容:

  • 状态code + 返回值

  • requestID

序列化

一旦确定了消息的数据结构后,下一步就是要考虑序列化与反序列化了。

什么是序列化?序列化就是将数据结构或对象转换成二进制串的过程,也就是编码的过程。

什么是反序列化?将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。

为什么需要序列化?转换为二进制串后才好进行网络传输嘛!

为什么需要反序列化?将二进制转换为对象才好进行后续处理!

现如今序列化的方案越来越多,每种序列化方案都有优点和缺点,它们在设计之初有自己独特的应用场景,那到底选择哪种呢?从RPC的角度上看,主要看三点:

  • 通用性:比如是否能支持Map等复杂的数据结构;

  • 性能:包括时间复杂度和空间复杂度,由于RPC框架将会被公司几乎所有服务使用,如果序列化上能节约一点时间,对整个公司的收益都将非常可观,同理如果序列化上能节约一点内存,网络带宽也能省下不少;

  • 可扩展性:对互联网公司而言,业务变化飞快,如果序列化协议具有良好的可扩展性,支持自动增加新的业务字段,而不影响老的服务,这将大大提供系统的灵活度。

目前互联网公司广泛使用Protobuf、Thrift、Avro等成熟的序列化解决方案来搭建RPC框架,这些都是久经考验的解决方案。

消息里为什么要有requestID?这个问题很简单,就不说明了,你能回答出来么?

如何发布自己的服务

这个我前面的很多文章都提到过,Java常用zookeeper,Go常用ETCD,服务端进行注册和心跳,客户端获取机器列表,没啥高深的,比如zookeeper:

【RPC基础系列1】聊聊RPC_第3张图片

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