RPC理解
本文是博主看到的一篇比較好博文，語言通俗易懂，遠離那些不接地氣的官方話語。
html
如何向老婆解釋RPC
一個陽光明媚的早晨，老婆又在翻看我訂閱的技術雜誌。java
「老公，什麼是RPC呀，爲何大家程序員那麼多黑話！」，老婆仍是一如既往的好奇。
「RPC，就是Remote Procedure Call的簡稱呀，翻譯成中文就是遠程過程調用嘛」，我一邊看着書，一邊漫不經心的回答着。
「啥？你在說啥？誰不知道翻譯成中文是什麼意思？你個廢柴，快給我滾去洗碗！」
「我去。。。」，我如夢初醒，我對面坐着的可不是一個程序員，爲了避免去洗碗，我瞬間調動起所有腦細胞，星辰大海在我腦中匯聚，靈感涌現......git
"是這樣，遠程過程調用，天然是相對於本地過程調用來講的嘛。"
「嗯哼，那先給老孃講講，本地過程調用是啥子？」
「本地過程調用，就比如你如今在家裏，你要想洗碗，那你直接把碗放進洗碗機，打開洗碗機開關就能夠洗了。這就叫本地過程調用。」程序員
「哎呦，我可不幹，那啥是遠程過程調用？」
「遠程嘛，那就是你如今不在家，跟姐妹們浪去了，忽然發現碗還沒洗，打了個電話過來，叫我去洗碗，這就是遠程過程調用啦」，多麼通俗易懂的解釋，我真是天才！github
「哦！我明白了」，說着，老婆開始收拾包包。
「你這是幹啥去哦」
「我？我要出門浪去呀，待會記得接收個人遠程調用哦，哦不，我們要專業點，應該說，待會記得接收個人RPC哦！」
......apache
如何科學的解釋RPC
提及RPC，就不能不提到分佈式，這個促使RPC誕生的領域。編程
假設你有一個計算器接口，Calculator，以及它的實現類CalculatorImpl，那麼在系統仍是單體應用時，你要調用Calculator的add方法來執行一個加運算，直接new一個CalculatorImpl，而後調用add方法就好了，這其實就是很是普通的本地函數調用，由於在同一個地址空間，或者說在同一塊內存，因此經過方法棧和參數棧就能夠實現。緩存
如今，基於高性能和高可靠等因素的考慮，你決定將系統改造爲分佈式應用，將不少能夠共享的功能都單獨拎出來，好比上面說到的計算器，你單獨把它放到一個服務裏頭，讓別的服務去調用它。restful
這下問題來了，服務A裏頭並無CalculatorImpl這個類，那它要怎樣調用服務B的CalculatorImpl的add方法呢？網絡
有同窗會說，能夠模仿B/S架構的調用方式呀，在B服務暴露一個Restful接口，而後A服務經過調用這個Restful接口來間接調用CalculatorImpl的add方法。
很好，這已經很接近RPC了，不過若是是這樣，那每次調用時，是否是都須要寫一串發起http請求的代碼呢？好比httpClient.sendRequest...之類的，能不能像本地調用同樣，去發起遠程調用，讓使用者感知不到遠程調用的過程呢，像這樣：
@Reference private Calculator calculator; ... calculator.add(1,2); ...
這時候，有同窗就會說，用代理模式呀！並且最好是結合Spring IoC一塊兒使用，經過Spring注入calculator對象，注入時，若是掃描到對象加了@Reference註解，那麼就給它生成一個代理對象，將這個代理對象放進容器中。而這個代理對象的內部，就是經過httpClient來實現RPC遠程過程調用的。
可能上面這段描述比較抽象，不過這就是不少RPC框架要解決的問題和解決的思路，好比阿里的Dubbo。
總結一下，RPC要解決的兩個問題：
- 解決分佈式系統中，服務之間的調用問題。
- 遠程調用時，要可以像本地調用同樣方便，讓調用者感知不到遠程調用的邏輯。
如何實現一個RPC
實際狀況下，RPC不多用到http協議來進行數據傳輸，畢竟我只是想傳輸一下數據而已，何須動用到一個文本傳輸的應用層協議呢，我爲何不直接使用二進制傳輸？好比直接用Java的Socket協議進行傳輸？
無論你用何種協議進行數據傳輸，一個完整的RPC過程，均可以用下面這張圖來描述：
以左邊的Client端爲例，Application就是rpc的調用方，Client Stub就是咱們上面說到的代理對象，也就是那個看起來像是Calculator的實現類，其實內部是經過rpc方式來進行遠程調用的代理對象，至於Client Run-time Library，則是實現遠程調用的工具包，好比jdk的Socket，最後經過底層網絡實現實現數據的傳輸。
這個過程當中最重要的就是序列化和反序列化了，由於數據傳輸的數據包必須是二進制的，你直接丟一個Java對象過去，人家可不認識，你必須把Java對象序列化爲二進制格式，傳給Server端，Server端接收到以後，再反序列化爲Java對象。
下一次我也將經過代碼，給你們演示一下，如何實現一個簡單的RPC。
RPC vs Restful
其實這二者並非一個維度的概念，總得來講RPC涉及的維度更廣。
若是硬要比較，那麼能夠從RPC風格的url和Restful風格的url上進行比較。
好比你提供一個查詢訂單的接口，用RPC風格，你可能會這樣寫：
/queryOrder?orderId=123
用Restful風格呢？
Get /order?orderId=123
RPC是面向過程，Restful是面向資源，而且使用了Http動詞。從這個維度上看，Restful風格的url在表述的精簡性、可讀性上都要更好。
RPC vs RMI
嚴格來講這二者也不是一個維度的。
RMI是Java提供的一種訪問遠程對象的協議，是已經實現好了的，能夠直接用了。
而RPC呢？人家只是一種編程模型，並無規定你具體要怎樣實現，你甚至均可以在你的RPC框架裏面使用RMI來實現數據的傳輸，好比Dubbo：Dubbo - rmi協議
RPC沒那麼簡單
要實現一個RPC不算難，難的是實現一個高性能高可靠的RPC框架。
好比，既然是分佈式了，那麼一個服務可能有多個實例，你在調用時，要如何獲取這些實例的地址呢？
這時候就須要一個服務註冊中心，好比在Dubbo裏頭，就可使用Zookeeper做爲註冊中心，在調用時，從Zookeeper獲取服務的實例列表，再從中選擇一個進行調用。
那麼選哪一個調用好呢？這時候就須要負載均衡了，因而你又得考慮如何實現複雜均衡，好比Dubbo就提供了好幾種負載均衡策略。
這還沒完，總不能每次調用時都去註冊中心查詢實例列表吧，這樣效率多低呀，因而又有了緩存，有了緩存，就要考慮緩存的更新問題，blablabla......
你覺得就這樣結束了，沒呢，還有這些：
- 客戶端總不能每次調用完都乾等着服務端返回數據吧，因而就要支持異步調用；
- 服務端的接口修改了，老的接口還有人在用，怎麼辦？總不能讓他們都改了吧？這就須要版本控制了；
- 服務端總不能每次接到請求都立刻啓動一個線程去處理吧？因而就須要線程池；
- 服務端關閉時，還沒處理完的請求怎麼辦？是直接結束呢，仍是等所有請求處理完再關閉呢？
- ......
如此種種，都是一個優秀的RPC框架須要考慮的問題。
固然，接下來咱們仍是先實現一個簡單的RPC，再在上面一步步優化！
如何實現一個簡單的RPC
RPC的實現原理
正如上一講所說，RPC主要是爲了解決的兩個問題：
- 解決分佈式系統中，服務之間的調用問題。
- 遠程調用時，要可以像本地調用同樣方便，讓調用者感知不到遠程調用的邏輯。
仍是以計算器Calculator爲例，若是實現類CalculatorImpl是放在本地的，那麼直接調用便可：
如今系統變成分佈式了，CalculatorImpl和調用方不在同一個地址空間，那麼就必需要進行遠程過程調用：
那麼如何實現遠程過程調用，也就是RPC呢，一個完整的RPC流程，能夠用下面這張圖來描述：
其中左邊的Client，對應的就是前面的Service A，而右邊的Server，對應的則是Service B。
下面一步一步詳細解釋一下。
- Service A的應用層代碼中，調用了Calculator的一個實現類的add方法，但願執行一個加法運算；
- 這個Calculator實現類，內部並非直接實現計算器的加減乘除邏輯，而是經過遠程調用Service B的RPC接口，來獲取運算結果，所以稱之爲Stub；
- Stub怎麼和Service B創建遠程通信呢？這時候就要用到遠程通信工具了，也就是圖中的Run-time Library，這個工具將幫你實現遠程通信的功能，好比Java的Socket，就是這樣一個庫，固然，你也能夠用基於Http協議的HttpClient，或者其餘通信工具類，均可以，RPC並無規定說你要用何種協議進行通信；
- Stub經過調用通信工具提供的方法，和Service B創建起了通信，而後將請求數據發給Service B。須要注意的是，因爲底層的網絡通信是基於二進制格式的，所以這裏Stub傳給通信工具類的數據也必須是二進制，好比calculator.add(1,2)，你必須把參數值1和2放到一個Request對象裏頭（這個Request對象固然不僅這些信息，還包括要調用哪一個服務的哪一個RPC接口等其餘信息），而後序列化爲二進制，再傳給通信工具類，這一點也將在下面的代碼實現中體現；
- 二進制的數據傳到Service B這一邊了，Service B固然也有本身的通信工具，經過這個通信工具接收二進制的請求；
- 既然數據是二進制的，那麼天然要進行反序列化了，將二進制的數據反序列化爲請求對象，而後將這個請求對象交給Service B的Stub處理；
- 和以前的Service A的Stub同樣，這裏的Stub也一樣是個「假玩意」，它所負責的，只是去解析請求對象，知道調用方要調的是哪一個RPC接口，傳進來的參數又是什麼，而後再把這些參數傳給對應的RPC接口，也就是Calculator的實際實現類去執行。很明顯，若是是Java，那這裏確定用到了反射。
- RPC接口執行完畢，返回執行結果，如今輪到Service B要把數據發給Service A了，怎麼發？同樣的道理，同樣的流程，只是如今Service B變成了Client，Service A變成了Server而已：Service B反序列化執行結果->傳輸給Service A->Service A反序列化執行結果 -> 將結果返回給Application，完畢。
理論的講完了，是時候把理論變成實踐了。
把理論變成實踐
本文的示例代碼，可到Github下載。
首先是Client端的應用層怎麼發起RPC，ComsumerApp：
public class ComsumerApp {
public static void main(String[] args) {
Calculator calculator = new CalculatorRemoteImpl();
int result = calculator.add(1, 2);
}
}
經過一個CalculatorRemoteImpl，咱們把RPC的邏輯封裝進去了，客戶端調用時感知不到遠程調用的麻煩。下面再來看看CalculatorRemoteImpl，代碼有些多，可是其實就是把上面的二、三、4幾個步驟用代碼實現了而已，CalculatorRemoteImpl：
public class CalculatorRemoteImpl implements Calculator {
public int add(int a, int b) {
List<String> addressList = lookupProviders("Calculator.add");
String address = chooseTarget(addressList);
try {
Socket socket = new Socket(address, PORT);
// 將請求序列化
CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = generateRequest(a, b);
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
// 將請求發給服務提供方
objectOutputStream.writeObject(calculateRpcRequest);
// 將響應體反序列化
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
Object response = objectInputStream.readObject();
if (response instanceof Integer) {
return (Integer) response;
} else {
throw new InternalError();
}
} catch (Exception e) {
log.error("fail", e);
throw new InternalError();
}
}
}
add方法的前面兩行，lookupProviders和chooseTarget，可能你們會以爲不明覺厲。
分佈式應用下，一個服務可能有多個實例，好比Service B，可能有ip地址爲198.168.1.11和198.168.1.13兩個實例，lookupProviders，其實就是在尋找要調用的服務的實例列表。在分佈式應用下，一般會有一個服務註冊中心，來提供查詢實例列表的功能。
查到實例列表以後要調用哪個實例呢，只時候就須要chooseTarget了，其實內部就是一個負載均衡策略。
因爲咱們這裏只是想實現一個簡單的RPC，因此暫時不考慮服務註冊中心和負載均衡，所以代碼裏寫死了返回ip地址爲127.0.0.1。
代碼繼續往下走，咱們這裏用到了Socket來進行遠程通信，同時利用ObjectOutputStream的writeObject和ObjectInputStream的readObject，來實現序列化和反序列化。
最後再來看看Server端的實現，和Client端很是相似，ProviderApp：
public class ProviderApp {
private Calculator calculator = new CalculatorImpl();
public static void main(String[] args) throws IOException {
new ProviderApp().run();
}
private void run() throws IOException {
ServerSocket listener = new ServerSocket(9090);
try {
while (true) {
Socket socket = listener.accept();
try {
// 將請求反序列化
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
Object object = objectInputStream.readObject();
log.info("request is {}", object);
// 調用服務
int result = 0;
if (object instanceof CalculateRpcRequest) {
CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = (CalculateRpcRequest) object;
if ("add".equals(calculateRpcRequest.getMethod())) {
result = calculator.add(calculateRpcRequest.getA(), calculateRpcRequest.getB());
} else {
throw new UnsupportedOperationException();
}
}
// 返回結果
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
objectOutputStream.writeObject(new Integer(result));
} catch (Exception e) {
log.error("fail", e);
} finally {
socket.close();
}
}
} finally {
listener.close();
}
}
}
Server端主要是經過ServerSocket的accept方法，來接收Client端的請求，接着就是反序列化請求->執行->序列化執行結果，最後將二進制格式的執行結果返回給Client。
就這樣咱們實現了一個簡陋而又詳細的RPC。
說它簡陋，是由於這個實現確實比較挫，在下一小節會說它爲何挫。
說它詳細，是由於它一步一步的演示了一個RPC的執行流程，方便你們瞭解RPC的內部機制。
爲何說這個RPC實現很挫
這個RPC實現只是爲了給你們演示一下RPC的原理，要是想放到生產環境去用，那是絕對不行的。
一、缺少通用性
我經過給Calculator接口寫了一個CalculatorRemoteImpl，來實現計算器的遠程調用，下一次要是有別的接口須要遠程調用，是否是又得再寫對應的遠程調用實現類？這確定是很不方便的。
那該如何解決呢？先來看看使用Dubbo時是如何實現RPC調用的：
@Reference private Calculator calculator; ... calculator.add(1,2); ...
Dubbo經過和Spring的集成，在Spring容器初始化的時候，若是掃描到對象加了@Reference註解，那麼就給這個對象生成一個代理對象，這個代理對象會負責遠程通信，而後將代理對象放進容器中。因此代碼運行期用到的calculator就是那個代理對象了。
咱們能夠先不和Spring集成，也就是先不採用依賴注入，可是咱們要作到像Dubbo同樣，無需本身手動寫代理對象，怎麼作呢？那天然是要求全部的遠程調用都遵循一套模板，把遠程調用的信息放到一個RpcRequest對象裏面，發給Server端，Server端解析以後就知道你要調用的是哪一個RPC接口、以及入參是什麼類型、入參的值又是什麼，就像Dubbo的RpcInvocation：
public class RpcInvocation implements Invocation, Serializable {
private static final long serialVersionUID = -4355285085441097045L;
private String methodName;
private Class<?>[] parameterTypes;
private Object[] arguments;
private Map<String, String> attachments;
private transient Invoker<?> invoker;
二、集成Spring
在實現了代理對象通用化以後，下一步就能夠考慮集成Spring的IOC功能了，經過Spring來建立代理對象，這一點就須要對Spring的bean初始化有必定掌握了。
三、長鏈接or短鏈接
總不能每次要調用RPC接口時都去開啓一個Socket創建鏈接吧？是否是能夠保持若干個長鏈接，而後每次有rpc請求時，把請求放到任務隊列中，而後由線程池去消費執行？只是一個思路，後續能夠參考一下Dubbo是如何實現的。
四、 服務端線程池
咱們如今的Server端，是單線程的，每次都要等一個請求處理完，才能去accept另外一個socket的鏈接，這樣性能確定不好，是否是能夠經過一個線程池，來實現同時處理多個RPC請求？一樣只是一個思路。
五、服務註冊中心
正如以前提到的，要調用服務，首先你須要一個服務註冊中心，告訴你對方服務都有哪些實例。Dubbo的服務註冊中心是能夠配置的，官方推薦使用Zookeeper。若是使用Zookeeper的話，要怎樣往上面註冊實例，又要怎樣獲取實例，這些都是要實現的。
六、負載均衡
如何從多個實例裏挑選一個出來，進行調用，這就要用到負載均衡了。負載均衡的策略確定不僅一種，要怎樣把策略作成可配置的？又要如何實現這些策略？一樣能夠參考Dubbo，Dubbo - 負載均衡
七、結果緩存
每次調用查詢接口時都要真的去Server端查詢嗎？是否是要考慮一下支持緩存？
八、多版本控制
服務端接口修改了，舊的接口怎麼辦？
九、異步調用
客戶端調用完接口以後，不想等待服務端返回，想去幹點別的事，能夠支持不？
十、優雅停機
服務端要停機了，還沒處理完的請求，怎麼辦？
......
諸如此類的優化點還有不少，這也是爲何實現一個高性能高可用的RPC框架那麼難的緣由。
固然，咱們如今已經有不少很不錯的RPC框架能夠參考了，咱們徹底能夠借鑑一下前人的智慧。
後面若是有（dian）機（zan）會（duo）的話，也將和你們分享一下如何一步一步優化現有的這塊RPC代碼，把它作成一個小型RPC框架！
參考
- 一本很棒的分佈式書籍：《大型網站系統與Java中間件實踐》
- Dubbo 使用文檔
- Dubbo 源碼開發手冊
- wikipedia - RPC
- what-is-restful-rest-vs-rpc
- difference-between-rpc-and-rmi.html
- what-is-the-difference-between-java-rmi-and-rpc
- Dubbo 使用文檔
- Dubbo 源碼開發手冊
- 一本很棒的分佈式書籍：《大型網站系統與Java中間件實踐》
本文摘自：https://www.jianshu.com/p/2accc2840a1b
- 1. Spark-RPC理解
- 2. RPC理解
- 3. 如何理解RPC
- 4. RPC原理解析
- 5. 理解REST和RPC
- 6. RPC原理詳解
- 7. 對RPC的理解
- 8. 深度解析xxl-rpc之RPC原理
- 9. RPC原理解析 RPC原理解析 輕量級分佈式 RPC 框架
- 10. 簡單理解 RPC（轉載）
- 更多相關文章...
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • 錯誤處理 - RUST 教程
- • Docker 清理命令
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
- 1. Spark-RPC理解
- 2. RPC理解
- 3. 如何理解RPC
- 4. RPC原理解析
- 5. 理解REST和RPC
- 6. RPC原理詳解
- 7. 對RPC的理解
- 8. 深度解析xxl-rpc之RPC原理
- 9. RPC原理解析 RPC原理解析 輕量級分佈式 RPC 框架
- 10. 簡單理解 RPC（轉載）