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什么是RPC?

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RPC:Remote Produre Call,远程过程调用(亦可理解为远程方法调用)

分布式,促使RPC诞生的领域

假设我们有一个计算器接口,Calculator,以及它的实现类CalculatorImpl,那么在系统还是单体应用时,你要调用Calculator的add方法来执行一个加运算,直接new一个CalculatorImpl,然后调用add方法就行了,这其实就是非常普通的本地函数调用,因为在同一个地址空间,或者说在同一块内存,所以通过方法栈和参数栈就可以实现。
现在,公司老板找到你说,“小王啊,我们这个系统越做越大,用户也多了起来,很多客户说我们的系统有点慢啊,为了保证公司的业务能正常开展,我们把系统改造成高可用高性能的分布式应用吧,把你负责的这个计算器功能放在服务B里面,其他需要实现计算的,比如订单计费,人数满减这些其他的A服务都来调用服务B中的Calculator接口就行”。
“好的老板”
那么此时问题摆在我们面前了,这个订单计费,人数满减这些服务里面没有CalculatorImpl这个类,那怎么实现加,减这些CalculatorImpl里面的add方法呢?
可能会有人想到,可以模仿B/S架构(浏览器/服务器)的调用方式,在B服务上暴露一个RestFul接口,然后A服务通过调用这个RestFul接口来间接调用CalcutorImpl的add方法;
这样并非不可行,但如果这样,那每次调用时,都需要写一串发起http请求的代码,很麻烦,那么我们能不能像本地调用一样,去发起远程调用,让使用者感知不到远程调用的过程呢?像这样:
@Reference
private Calculator calculator;

...

calculator.add(1,2);

...

注释:@Reference注入的是分布式中的远程服务对象
@Resource和@Autowired注入的是本地spring容器中的对象。

这时候,有同学就会说,用代理模式呀!而且最好是结合Spring IoC一起使用,通过Spring注入calculator对象,注入时,如果扫描到对象加了@Reference注解,那么就给它生成一个代理对象,将这个代理对象放进容器中。而这个代理对象的内部,就是通过httpClient来实现RPC远程过程调用的。

可能上面这段描述比较抽象,不过这就是很多RPC框架要解决的问题和解决的思路,比如阿里的Dubbo。

总结一下,RPC要解决的两个问题:

  1. 解决分布式系统中,服务之间的调用问题。
  2. 远程调用时,要能够像本地调用一样方便,让调用者感知不到远程调用的逻辑。

如何实现一个RPC

实际情况下,RPC很少用到http协议来进行数据传输,毕竟我只是想传输一下数据而已,何必动用到一个文本传输的应用层协议呢,我为什么不直接使用二进制传输?比如直接用Java的Socket协议进行传输?

不管你用何种协议进行数据传输,一个完整的RPC过程,都可以用下面这张图来描述

以左边的Client端为例,Application就是rpc的调用方,Client Stub就是我们上面说到的代理对象,也就是那个看起来像是Calculator的实现类,其实内部是通过rpc方式来进行远程调用的代理对象,至于Client Run-time Library,则是实现远程调用的工具包,比如jdk的Socket,最后通过底层网络实现实现数据的传输。

这个过程中最重要的就是序列化反序列化了,因为数据传输的数据包必须是二进制的,你直接丢一个Java对象过去,人家可不认识,你必须把Java对象序列化为二进制格式,传给Server端,Server端接收到之后,再反序列化为Java对象。

下一次我也将通过代码,给大家演示一下,如何实现一个简单的RPC。

RPC vs Restful

其实这两者并不是一个维度的概念,总得来说RPC涉及的维度更广。

如果硬要比较,那么可以从RPC风格的url和Restful风格的url上进行比较。

比如你提供一个查询订单的接口,用RPC风格,你可能会这样写:

/queryOrder?orderId=123

用Restful风格呢?

Get  
/order?orderId=123

RPC是面向过程,Restful是面向资源,并且使用了Http动词。从这个维度上看,Restful风格的url在表述的精简性、可读性上都要更好。

RPC vs RMI

严格来说这两者也不是一个维度的。

RMI是Java提供的一种访问远程对象的协议,是已经实现好了的,可以直接用了。

而RPC呢?人家只是一种编程模型,并没有规定你具体要怎样实现,你甚至都可以在你的RPC框架里面使用RMI来实现数据的传输,比如Dubbo:Dubbo – rmi协议

RPC没那么简单

要实现一个RPC不算难,难的是实现一个高性能高可靠的RPC框架。

比如,既然是分布式了,那么一个服务可能有多个实例,你在调用时,要如何获取这些实例的地址呢?

这时候就需要一个服务注册中心,比如在Dubbo里头,就可以使用Zookeeper作为注册中心,在调用时,从Zookeeper获取服务的实例列表,再从中选择一个进行调用。

那么选哪个调用好呢?这时候就需要负载均衡了,于是你又得考虑如何实现复杂均衡,比如Dubbo就提供了好几种负载均衡策略。

这还没完,总不能每次调用时都去注册中心查询实例列表吧,这样效率多低呀,于是又有了缓存,有了缓存,就要考虑缓存的更新问题,blablabla……

你以为就这样结束了,没呢,还有这些:

  • 客户端总不能每次调用完都干等着服务端返回数据吧,于是就要支持异步调用;
  • 服务端的接口修改了,老的接口还有人在用,怎么办?总不能让他们都改了吧?这就需要版本控制了;
  • 服务端总不能每次接到请求都马上启动一个线程去处理吧?于是就需要线程池;
  • 服务端关闭时,还没处理完的请求怎么办?是直接结束呢,还是等全部请求处理完再关闭呢?
  • ……

如此种种,都是一个优秀的RPC框架需要考虑的问题。

当然,接下来我们还是先实现一个简单的RPC,再在上面一步步优化!

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