RPC框架

 

参考：https://developer.51cto.com/art/201906/597963.htm

 

【51CTO.com原创稿件】RPC(Remote Procedure Call)：远程过程调用，它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思想。

RPC 是一种技术思想而非一种规范或协议，常见 RPC 技术和框架有：

• 应用级的服务框架：阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud。
• 远程通信协议：RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。
• 通信框架：MINA 和 Netty。

目前流行的开源 RPC 框架还是比较多的，有阿里巴巴的 Dubbo、Facebook 的 Thrift、Google 的 gRPC、Twitter 的 Finagle 等。

下面重点介绍三种：

• gRPC：是 Google 公布的开源软件，基于***的 HTTP 2.0 协议，并支持常见的众多编程语言。RPC 框架是基于 HTTP 协议实现的，底层使用到了 Netty 框架的支持。
• Thrift：是 Facebook 的开源 RPC 框架，主要是一个跨语言的服务开发框架。

用户只要在其之上进行二次开发就行，应用对于底层的 RPC 通讯等都是透明的。不过这个对于用户来说需要学习特定领域语言这个特性，还是有一定成本的。

• Dubbo：是阿里集团开源的一个极为出名的 RPC 框架，在很多互联网公司和企业应用中广泛使用。协议和序列化框架都可以插拔是极其鲜明的特色。

完整的 RPC 框架

在一个典型 RPC 的使用场景中，包含了服务发现、负载、容错、网络传输、序列化等组件，其中“RPC 协议”就指明了程序如何进行网络传输和序列化。

 

 

 

如下是 Dubbo 的设计架构图，分层清晰，功能复杂：

 

 

 

 

 

 

 

RPC 核心功能

RPC 的核心功能是指实现一个 RPC 最重要的功能模块，就是上图中的”RPC 协议”部分：

 

 

 

一个 RPC 的核心功能主要有 5 个部分组成，分别是：客户端、客户端 Stub、网络传输模块、服务端 Stub、服务端等。

 

 

 

 

下面分别介绍核心 RPC 框架的重要组成：

• 客户端(Client)：服务调用方。
• 客户端存根(Client Stub)：存放服务端地址信息，将客户端的请求参数数据信息打包成网络消息，再通过网络传输发送给服务端。
• 服务端存根(Server Stub)：接收客户端发送过来的请求消息并进行解包，然后再调用本地服务进行处理。
• 服务端(Server)：服务的真正提供者。
• Network Service：底层传输，可以是 TCP 或 HTTP。

Python 自带 RPC Demo

Server.py：

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer    
def fun_add(a,b): 
    totle = a + b  
    return totle 
if __name__ == '__main__': 
    s = SimpleXMLRPCServer(('0.0.0.0', 8080))   #开启xmlrpcserver 
    s.register_function(fun_add)                #注册函数fun_add 
    print "server is online..." 
    s.serve_forever()                           #开启循环等待 

　　

Client.py：

from xmlrpclib import ServerProxy            #导入xmlrpclib的包 
s = ServerProxy("http://172.171.5.205:8080") #定义xmlrpc客户端 
print s.fun_add(2,3)      

　　

开启服务端：

 

 

开启客户端：

 

Wireshark 抓包分析过程

客户端去往服务端：

• 客户端 IP：172.171.4.176
• 服务端 IP：172.171.5.95

通信使用 HTTP 协议，XML 文件传输格式。传输的字段包括：方法名 methodName，两个参数 2，3。

 

 图 6：Request 抓包

服务端返回结果，字段返回值 Value，结果是 5：

图 6：Response 抓包

在这两次网络传输中使用了 HTTP 协议，建立 HTTP 协议之间有 TCP 三次握手，断开 HTTP 协议时有 TCP 四次挥手。

图 7：基于 HTTP 协议的 RPC 连接过程

 

详细调用过程

Python 自带 RPC 的 Demo 小程序的实现过程，流程和分工角色可以用下图来表示：

 

 

图 8：RPC 调用详细流程图

一次 RPC 调用流程如下：

• 服务消费者(Client 客户端)通过本地调用的方式调用服务。
• 客户端存根(Client Stub)接收到调用请求后负责将方法、入参等信息序列化(组装)成能够进行网络传输的消息体。
• 客户端存根(Client Stub)找到远程的服务地址，并且将消息通过网络发送给服务端。
• 服务端存根(Server Stub)收到消息后进行解码(反序列化操作)。
• 服务端存根(Server Stub)根据解码结果调用本地的服务进行相关处理
• 服务端(Server)本地服务业务处理。
• 处理结果返回给服务端存根(Server Stub)。
• 服务端存根(Server Stub)序列化结果。
• 服务端存根(Server Stub)将结果通过网络发送至消费方。
• 客户端存根(Client Stub)接收到消息，并进行解码(反序列化)。
• 服务消费方得到最终结果。

 

 

RPC 核心之功能实现

RPC 的核心功能主要由 5 个模块组成，如果想要自己实现一个 RPC，最简单的方式要实现三个技术点，分别是：

• 服务寻址
• 数据流的序列化和反序列化
• 网络传输

服务寻址

服务寻址可以使用 Call ID 映射。在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。

所以在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。

客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个函数和Call ID的对应表。

当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的 Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。

实现方式：服务注册中心。

要调用服务，首先你需要一个服务注册中心去查询对方服务都有哪些实例。Dubbo 的服务注册中心是可以配置的，官方推荐使用 Zookeeper。

实现案例：RMI(Remote Method Invocation，远程方法调用)也就是 RPC 本身的实现方式。

图 9：RMI 架构图

Registry(服务发现)：借助 JNDI 发布并调用了 RMI 服务。实际上，JNDI 就是一个注册表，服务端将服务对象放入到注册表中，客户端从注册表中获取服务对象。

RMI 服务在服务端实现之后需要注册到 RMI Server 上，然后客户端从指定的 RMI 地址上 Lookup 服务，调用该服务对应的方法即可完成远程方法调用。

Registry 是个很重要的功能，当服务端开发完服务之后，要对外暴露，如果没有服务注册，则客户端是无从调用的，即使服务端的服务就在那里。

序列化和反序列化

客户端怎么把参数值传给远程的函数呢?在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。

但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。

这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。

只有二进制数据才能在网络中传输，序列化和反序列化的定义是：

• 将对象转换成二进制流的过程叫做序列化
• 将二进制流转换成对象的过程叫做反序列化

这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。

网络传输

网络传输：远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。

所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把 Call ID 和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。

只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。

尽管大部分 RPC 框架都使用 TCP 协议，但其实 UDP 也可以，而 gRPC 干脆就用了 HTTP2。

TCP 的连接是最常见的，简要分析基于 TCP 的连接：通常 TCP 连接可以是按需连接(需要调用的时候就先建立连接，调用结束后就立马断掉)，也可以是长连接(客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有，不管此时有无数据包的发送，可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效)，多个远程过程调用共享同一个连接。

所以，要实现一个 RPC 框架，只需要把以下三点实现了就基本完成了：

• Call ID 映射：可以直接使用函数字符串，也可以使用整数 ID。映射表一般就是一个哈希表。
• 序列化反序列化：可以自己写，也可以使用 Protobuf 或者 FlatBuffers 之类的。
• 网络传输库：可以自己写 Socket，或者用 Asio，ZeroMQ，Netty 之类。

RPC 核心之网络传输协议

在第三节中说明了要实现一个 RPC，需要选择网络传输的方式。

图 10：网络传输

在 RPC 中可选的网络传输方式有多种，可以选择 TCP 协议、UDP 协议、HTTP 协议。

每一种协议对整体的性能和效率都有不同的影响，如何选择一个正确的网络传输协议呢?首先要搞明白各种传输协议在 RPC 中的工作方式。

基于 TCP 协议的 RPC 调用

由服务的调用方与服务的提供方建立 Socket 连接，并由服务的调用方通过 Socket 将需要调用的接口名称、方法名称和参数序列化后传递给服务的提供方，服务的提供方反序列化后再利用反射调用相关的方法。

***将结果返回给服务的调用方，整个基于 TCP 协议的 RPC 调用大致如此。

但是在实例应用中则会进行一系列的封装，如 RMI 便是在 TCP 协议上传递可序列化的 Java 对象。

基于 HTTP 协议的 RPC 调用

该方法更像是访问网页一样，只是它的返回结果更加单一简单。

其大致流程为：由服务的调用者向服务的提供者发送请求，这种请求的方式可能是 GET、POST、PUT、DELETE 等中的一种，服务的提供者可能会根据不同的请求方式做出不同的处理，或者某个方法只允许某种请求方式。

而调用的具体方法则是根据 URL 进行方法调用，而方法所需要的参数可能是对服务调用方传输过去的 XML 数据或者 JSON 数据解析后的结果，***返回 JOSN 或者 XML 的数据结果。

由于目前有很多开源的 Web 服务器，如 Tomcat，所以其实现起来更加容易，就像做 Web 项目一样。

两种方式对比

基于 TCP 的协议实现的 RPC 调用，由于 TCP 协议处于协议栈的下层，能够更加灵活地对协议字段进行定制，减少网络开销，提高性能，实现更大的吞吐量和并发数。

但是需要更多关注底层复杂的细节，实现的代价更高。同时对不同平台，如安卓，iOS 等，需要重新开发出不同的工具包来进行请求发送和相应解析，工作量大，难以快速响应和满足用户需求。

基于 HTTP 协议实现的 RPC 则可以使用 JSON 和 XML 格式的请求或响应数据。

而 JSON 和 XML 作为通用的格式标准(使用 HTTP 协议也需要序列化和反序列化，不过这不是该协议下关心的内容，成熟的 Web 程序已经做好了序列化内容)，开源的解析工具已经相当成熟，在其上进行二次开发会非常便捷和简单。

但是由于 HTTP 协议是上层协议，发送包含同等内容的信息，使用 HTTP 协议传输所占用的字节数会比使用 TCP 协议传输所占用的字节数更高。

因此在同等网络下，通过 HTTP 协议传输相同内容，效率会比基于 TCP 协议的数据效率要低，信息传输所占用的时间也会更长，当然压缩数据，能够缩小这一差距。

使用 RabbitMQ 的 RPC 架构

在 OpenStack 中服务与服务之间使用 RESTful API 调用，而在服务内部则使用 RPC 调用各个功能模块。

正是由于使用了 RPC 来解耦服务内部功能模块，使得 OpenStack 的服务拥有扩展性强，耦合性低等优点。

OpenStack 的 RPC 架构中，加入了消息队列 RabbitMQ，这样做的目的是为了保证 RPC 在消息传递过程中的安全性和稳定性。

下面分析 OpenStack 中使用 RabbitMQ 如何实现 RPC 的调用。

RabbitMQ 简介

以下摘录自知乎：

对于初学者，举一个饭店的例子来解释这三个分别是什么吧。不是***恰当，但是应该足以解释这三者的区别。

RPC：假设你是一个饭店里的服务员，顾客向你点菜，但是你不会做菜，所以你采集了顾客要点什么之后告诉后厨去做顾客点的菜，这叫 RPC(remote procedure call)，因为厨房的厨师相对于服务员而言是另外一个人(在计算机的世界里就是 Remote 的机器上的一个进程)。厨师做好了的菜就是RPC的返回值。

任务队列和消息队列：本质都是队列，所以就只举一个任务队列的例子。假设这个饭店在高峰期顾客很多，而厨师只有很少的几个，所以服务员们不得不把单子按下单顺序放在厨房的桌子上，供厨师们一个一个做，这一堆单子就是任务队列，厨师们每做完一个菜，就从桌子上的订单里再取出一个单子继续做菜。

角色分担如下图：

图 11：RabbitMQ 在 RPC 中角色

使用 RabbitMQ 的好处：

• 同步变异步：可以使用线程池将同步变成异步，但是缺点是要自己实现线程池，并且强耦合。使用消息队列可以轻松将同步请求变成异步请求。
• 低内聚高耦合：解耦，减少强依赖。
• 流量削峰：通过消息队列设置请求***值，超过阀值的抛弃或者转到错误界面。
• 网络通信性能提高：TCP 的创建和销毁开销大，创建 3 次握手，销毁 4 次分手，高峰时成千上万条的链接会造成资源的巨大浪费，而且操作系统每秒处理 TCP 的数量也是有数量限制的，必定造成性能瓶颈。

RabbitMQ 采用信道通信，不采用 TCP 直接通信。一条线程一条信道，多条线程多条信道，公用一个 TCP 连接。

一条 TCP 连接可以容纳***条信道(硬盘容量足够的话)，不会造成性能瓶颈。

RabbitMQ 的三种类型的交换器

RabbitMQ 使用 Exchange(交换机)和 Queue(队列)来实现消息队列。

在 RabbitMQ 中一共有三种交换机类型，每一种交换机类型都有很鲜明的特征。

基于这三种交换机类型，OpenStack 完成两种 RPC 的调用方式。首先简单介绍三种交换机。

图 12：RabbitMQ 架构图

①广播式交换器类型(Fanout)

该类交换器不分析所接收到消息中的 Routing Key，默认将消息转发到所有与该交换器绑定的队列中去。

图 13：广播式交换机

②直接式交换器类型(Direct)

该类交换器需要精确匹配 Routing Key 与 Binding Key，如消息的 Routing Key = Cloud，那么该条消息只能被转发至 Binding Key = Cloud 的消息队列中去。

图 14：直接式交换机

③主题式交换器(Topic Exchange)

该类交换器通过消息的 Routing Key 与 Binding Key 的模式匹配，将消息转发至所有符合绑定规则的队列中。

Binding Key 支持通配符，其中“*”匹配一个词组，“#”匹配多个词组(包括零个)。

图 15：主题式交换机

注：以上四张图片来自博客园，如有侵权，请联系作者：https://www.cnblogs.com/dwlsxj/p/RabbitMQ.html。

当生产者发送消息 Routing Key=F.C.E 的时候，这时候只满足 Queue1，所以会被路由到 Queue 中。

如果 Routing Key=A.C.E 这时候会被同时路由到 Queue1 和 Queue2 中，如果 Routing Key=A.F.B 时，这里只会发送一条消息到 Queue2 中。

Nova 基于 RabbitMQ 实现两种 RPC 调用：

• RPC.CALL(调用)
• RPC.CAST(通知)

其中 RPC.CALL 基于请求与响应方式，RPC.CAST 只是提供单向请求，两种 RPC 调用方式在 Nova 中均有典型的应用场景。

RPC.CALL

RPC.CALL 是一种双向通信流程，即 RabbitMQ 接收消息生产者生成的系统请求消息，消息消费者经过处理之后将系统相应结果反馈给调用程序。

图 16：RPC.CALL 原理图

一个用户通过 Dashboard 创建一个虚拟机，界面经过消息封装后发送给 NOVA-API。

NOVA-API 作为消息生产者，将该消息以 RPC.CALL 方式通过 Topic 交换器转发至消息队列。

此时，Nova-Compute 作为消息消费者，接收该信息并通过底层虚拟化软件执行相应虚拟机的启动进程。

待用户虚拟机成功启动之后，Nova-Compute 作为消息生产者通过 Direct 交换器和响应的消息队列将虚拟机启动成功响应消息反馈给 Nova-API。

此时 Nova-API 作为消息消费者接收该消息并通知用户虚拟机启动成功。

RPC.CALL 工作原理如下图：

图 17：RPC.CALL 具体实现图

工作流程：

• 客户端创建 Message 时指定 reply_to 队列名、correlation_id 标记调用者。
• 通过队列，服务端收到消息。调用函数处理，然后返回。
• 返回的队列是 reply_to 指定的队列，并携带 correlation_id。
• 返回消息到达客户端，客户端根据 correlation_id 判断是哪一个函数的调用返回。

如果有多个线程同时进行远程方法调用，这时建立在 Client Server 之间的 Socket 连接上会有很多双方发送的消息传递，前后顺序也可能是随机的。

Server 处理完结果后，将结果消息发送给 Client，Client 收到很多消息，怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的?

Client 线程每次通过 Socket 调用一次远程接口前，生成一个唯一的 ID，即 Request ID(Request ID必需保证在一个 Socket 连接里面是唯一的)，一般常常使用 AtomicLong 从 0 开始累计数字生成唯一 ID。

RPC.CAST

RPC.CAST 的远程调用流程与 RPC.CALL 类似，只是缺少了系统消息响应流程。

一个 Topic 消息生产者发送系统请求消息到 Topic 交换器，Topic 交换器根据消息的 Routing Key 将消息转发至共享消息队列。

与共享消息队列相连的所有 Topic 消费者接收该系统请求消息，并把它传递给响应的服务端进行处理。

其调用流程如图所示：

图 18：RPC.CAST 原理图

连接设计

RabbitMQ 实现的 RPC 对网络的一般设计思路：消费者是长连接，发送者是短连接。但可以自由控制长连接和短连接。

一般消费者是长连接，随时准备接收处理消息;而且涉及到 RabbitMQ Queues、Exchange 的 auto-deleted 等没特殊需求没必要做短连接。发送者可以使用短连接，不会长期占住端口号，节省端口资源。

Nova 中 RPC 代码设计：

简单对比 RPC 和 Restful API

RESTful API 架构

REST ***的几个特点为：资源、统一接口、URI 和无状态。

①资源

所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一种服务，就是一个具体的实在。

②统一接口

RESTful 架构风格规定，数据的元操作，即 CRUD(Create，Read，Update 和 Delete，即数据的增删查改)操作，分别对应于 HTTP 方法：GET 用来获取资源，POST 用来新建资源(也可以用于更新资源)，PUT 用来更新资源，DELETE 用来删除资源，这样就统一了数据操作的接口，仅通过 HTTP 方法，就可以完成对数据的所有增删查改工作。

③URL

可以用一个 URI(统一资源定位符)指向资源，即每个 URI 都对应一个特定的资源。

要获取这个资源，访问它的 URI 就可以，因此 URI 就成了每一个资源的地址或识别符。

④无状态

所谓无状态的，即所有的资源，都可以通过 URI 定位，而且这个定位与其他资源无关，也不会因为其他资源的变化而改变。有状态和无状态的区别，举个简单的例子说明一下。

如查询员工的工资，如果查询工资是需要登录系统，进入查询工资的页面，执行相关操作后，获取工资的多少，则这种情况是有状态的。

因为查询工资的每一步操作都依赖于前一步操作，只要前置操作不成功，后续操作就无法执行。

如果输入一个 URI 即可得到指定员工的工资，则这种情况是无状态的，因为获取工资不依赖于其他资源或状态。

且这种情况下，员工工资是一个资源，由一个 URI 与之对应，可以通过 HTTP 中的 GET 方法得到资源，这是典型的 RESTful 风格。

RPC 和 Restful API 对比

面对对象不同：

• RPC 更侧重于动作。
• REST 的主体是资源。

RESTful 是面向资源的设计架构，但在系统中有很多对象不能抽象成资源，比如登录，修改密码等而 RPC 可以通过动作去操作资源。所以在操作的全面性上 RPC 大于 RESTful。

传输效率：

• RPC 效率更高。RPC，使用自定义的 TCP 协议，可以让请求报文体积更小，或者使用 HTTP2 协议，也可以很好的减少报文的体积，提高传输效率。

复杂度：

• RPC 实现复杂，流程繁琐。
• REST 调用及测试都很方便。

RPC 实现(参见***节)需要实现编码，序列化，网络传输等。而 RESTful 不要关注这些，RESTful 实现更简单。

灵活性：

• HTTP 相对更规范，更标准，更通用，无论哪种语言都支持 HTTP 协议。
• RPC 可以实现跨语言调用，但整体灵活性不如 RESTful。

总结

RPC 主要用于公司内部的服务调用，性能消耗低，传输效率高，实现复杂。

HTTP 主要用于对外的异构环境，浏览器接口调用，App 接口调用，第三方接口调用等。

RPC 使用场景(大型的网站，内部子系统较多、接口非常多的情况下适合使用 RPC)：

• 长链接。不必每次通信都要像 HTTP 一样去 3 次握手，减少了网络开销。
• 注册发布机制。RPC 框架一般都有注册中心，有丰富的监控管理;发布、下线接口、动态扩展等，对调用方来说是无感知、统一化的操作。
• 安全性，没有暴露资源操作。
• 微服务支持。就是最近流行的服务化架构、服务化治理，RPC 框架是一个强力的支撑。