RPC理解

怼烎@ 2021-11-23 16:32 217阅读 0赞

> 本文是博主看到的一篇比较好博文，语言通俗易懂，远离那些不接地气的官方话语。  
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# 如何向老婆解释RPC #

一个阳光明媚的早晨，老婆又在翻看我订阅的技术杂志。

“老公，什么是RPC呀，为什么你们程序员那么多黑话！”，老婆还是一如既往的好奇。  
“RPC，就是**Remote Procedure Call**的简称呀，翻译成中文就是**远程过程调用**嘛”，我一边看着书，一边漫不经心的回答着。  
“啥？你在说啥？谁不知道翻译成中文是什么意思？你个废柴，快给我滚去洗碗！”  
“我去。。。”，我如梦初醒，我对面坐着的可不是一个程序员，为了不去洗碗，我瞬间调动起全部脑细胞，星辰大海在我脑中汇聚，灵感涌现......

"是这样，远程过程调用，自然是相对于本地过程调用来说的嘛。"  
“嗯哼，那先给老娘讲讲，本地过程调用是啥子？”  
“本地过程调用，就好比你现在在家里，你要想洗碗，那你直接把碗放进洗碗机，打开洗碗机开关就可以洗了。这就叫本地过程调用。”

“哎呦，我可不干，那啥是远程过程调用？”  
“远程嘛，那就是你现在不在家，跟姐妹们浪去了，突然发现碗还没洗，打了个电话过来，叫我去洗碗，这就是远程过程调用啦”，多么通俗易懂的解释，我真是天才！

“哦！我明白了”，说着，老婆开始收拾包包。  
“你这是干啥去哦”  
“我？我要出门浪去呀，待会记得接收我的远程调用哦，哦不，咱们要专业点，应该说，待会记得接收我的RPC哦！”  
......

# 如何科学的解释RPC #

说起RPC，就不能不提到**分布式**，这个促使RPC诞生的领域。

假设你有一个计算器接口，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，基于高性能和高可靠等因素的考虑，你决定将系统改造为分布式应用，将很多可以共享的功能都单独拎出来，比如上面说到的计算器，你单独把它放到一个服务里头，让别的服务去调用它。

这下问题来了，服务A里头并没有CalculatorImpl这个类，那它要怎样调用服务B的CalculatorImpl的add方法呢？

有同学会说，可以模仿B/S架构的调用方式呀，在B服务暴露一个Restful接口，然后A服务通过调用这个Restful接口来间接调用CalculatorImpl的add方法。

很好，这已经很接近RPC了，不过如果是这样，那每次调用时，是不是都需要写一串发起http请求的代码呢？比如httpClient.sendRequest...之类的，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);
    
    ...

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**和**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][Dubbo - rmi]

# 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！

# 如何实现一个简单的RPC #

# RPC的实现原理 #

正如上一讲所说，RPC主要是为了解决的两个问题：

*  解决分布式系统中，服务之间的调用问题。
 *  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。

还是以计算器Calculator为例，如果实现类CalculatorImpl是放在本地的，那么直接调用即可：

![img][]

现在系统变成分布式了，CalculatorImpl和调用方不在同一个地址空间，那么就必须要进行远程过程调用：

![img][img 1]

那么如何实现远程过程调用，也就是RPC呢，一个完整的RPC流程，可以用下面这张图来描述：

![img][img 2]

其中左边的Client，对应的就是前面的Service A，而右边的Server，对应的则是Service B。  
下面一步一步详细解释一下。

1.  Service A的应用层代码中，调用了Calculator的一个实现类的add方法，希望执行一个加法运算；
2.  这个Calculator实现类，内部并不是直接实现计算器的加减乘除逻辑，而是通过远程调用Service B的RPC接口，来获取运算结果，因此称之为**Stub**；
3.  Stub怎么和Service B建立远程通讯呢？这时候就要用到**远程通讯工具**了，也就是图中的**Run-time Library**，这个工具将帮你实现远程通讯的功能，比如Java的**Socket**，就是这样一个库，当然，你也可以用基于Http协议的**HttpClient**，或者其他通讯工具类，都可以，**RPC并没有规定说你要用何种协议进行通讯**；
4.  Stub通过调用通讯工具提供的方法，和Service B建立起了通讯，然后将请求数据发给Service B。需要注意的是，由于底层的网络通讯是基于**二进制格式**的，因此这里Stub传给通讯工具类的数据也必须是二进制，比如calculator.add(1,2)，你必须把参数值1和2放到一个Request对象里头（这个Request对象当然不只这些信息，还包括要调用哪个服务的哪个RPC接口等其他信息），然后**序列化**为二进制，再传给通讯工具类，这一点也将在下面的代码实现中体现；
5.  二进制的数据传到Service B这一边了，Service B当然也有自己的通讯工具，通过这个通讯工具接收二进制的请求；
6.  既然数据是二进制的，那么自然要进行**反序列化**了，将二进制的数据反序列化为请求对象，然后将这个请求对象交给Service B的Stub处理；
7.  和之前的Service A的Stub一样，这里的Stub也同样是个“假玩意”，它所负责的，只是去解析请求对象，知道调用方要调的是哪个RPC接口，传进来的参数又是什么，然后再把这些参数传给对应的RPC接口，也就是Calculator的实际实现类去执行。很明显，如果是Java，那这里肯定用到了**反射**。
8.  RPC接口执行完毕，返回执行结果，现在轮到Service B要把数据发给Service A了，怎么发？一样的道理，一样的流程，只是现在Service B变成了Client，Service A变成了Server而已：Service B反序列化执行结果->传输给Service A->Service A反序列化执行结果 -> 将结果返回给Application，完毕。

理论的讲完了，是时候把理论变成实践了。

# 把理论变成实践 #

> 本文的示例代码，可到[Github][]下载。

首先是Client端的应用层怎么发起RPC，ComsumerApp：

public class ComsumerApp {
        public static void main(String[] args) {
            Calculator calculator = new CalculatorRemoteImpl();
            int result = calculator.add(1, 2);
        }
    }

**通过一个CalculatorRemoteImpl，我们把RPC的逻辑封装进去了，客户端调用时感知不到远程调用的麻烦**。下面再来看看CalculatorRemoteImpl，代码有些多，但是其实就是把上面的2、3、4几个步骤用代码实现了而已，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);
    
                // 将请求序列化
                CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = generateRequest(a, b);
                ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
    
                // 将请求发给服务提供方
                objectOutputStream.writeObject(calculateRpcRequest);
    
                // 将响应体反序列化
                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方法的前面两行，lookupProviders和chooseTarget，可能大家会觉得不明觉厉。

分布式应用下，一个服务可能有多个实例，比如Service B，可能有ip地址为198.168.1.11和198.168.1.13两个实例，lookupProviders，其实就是在寻找要调用的服务的实例列表。在分布式应用下，通常会有一个**服务注册中心**，来提供查询实例列表的功能。

查到实例列表之后要调用哪一个实例呢，只时候就需要chooseTarget了，其实内部就是一个**负载均衡**策略。

由于我们这里只是想实现一个简单的RPC，所以暂时不考虑服务注册中心和负载均衡，因此代码里写死了返回ip地址为127.0.0.1。

代码继续往下走，我们这里用到了Socket来进行远程通讯，同时利用**ObjectOutputStream**的writeObject和**ObjectInputStream**的readObject，来实现序列化和反序列化。

最后再来看看Server端的实现，和Client端非常类似，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 {
                        // 将请求反序列化
                        ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
                        Object object = objectInputStream.readObject();
    
                        log.info("request is {}", object);
    
                        // 调用服务
                        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();
                            }
                        }
    
                        // 返回结果
                        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端主要是通过ServerSocket的accept方法，来接收Client端的请求，接着就是反序列化请求->执行->序列化执行结果，最后将二进制格式的执行结果返回给Client。

**就这样我们实现了一个简陋而又详细的RPC。**  
说它简陋，是因为这个实现确实比较挫，在下一小节会说它为什么挫。  
说它详细，是因为它一步一步的演示了一个RPC的执行流程，方便大家了解RPC的内部机制。

# 为什么说这个RPC实现很挫 #

这个RPC实现只是为了给大家演示一下RPC的原理，要是想放到生产环境去用，那是绝对不行的。

1、缺乏通用性  
我通过给Calculator接口写了一个CalculatorRemoteImpl，来实现计算器的远程调用，下一次要是有别的接口需要远程调用，是不是又得再写对应的远程调用实现类？这肯定是很不方便的。

那该如何解决呢？先来看看使用Dubbo时是如何实现RPC调用的：

@Reference
    private Calculator calculator;
    
    ...
    
    calculator.add(1,2);
    
    ...

Dubbo通过和Spring的集成，在Spring容器初始化的时候，如果扫描到对象加了@Reference注解，那么就给这个对象生成一个代理对象，这个代理对象会负责远程通讯，然后将代理对象放进容器中。所以代码运行期用到的calculator就是那个代理对象了。

我们可以先不和Spring集成，也就是先不采用依赖注入，但是我们要做到像Dubbo一样，无需自己手动写代理对象，怎么做呢？那自然是要求所有的远程调用都遵循一套模板，**把远程调用的信息放到一个RpcRequest对象里面，发给Server端，Server端解析之后就知道你要调用的是哪个RPC接口、以及入参是什么类型、入参的值又是什么**，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;

2、集成Spring  
在实现了代理对象通用化之后，下一步就可以考虑集成Spring的IOC功能了，通过Spring来创建代理对象，这一点就需要对Spring的bean初始化有一定掌握了。

3、长连接or短连接  
总不能每次要调用RPC接口时都去开启一个Socket建立连接吧？是不是可以保持若干个长连接，然后每次有rpc请求时，把请求放到任务队列中，然后由线程池去消费执行？只是一个思路，后续可以参考一下Dubbo是如何实现的。

4、 服务端线程池  
我们现在的Server端，是单线程的，每次都要等一个请求处理完，才能去accept另一个socket的连接，这样性能肯定很差，是不是可以通过一个线程池，来实现同时处理多个RPC请求？同样只是一个思路。

5、服务注册中心  
正如之前提到的，要调用服务，首先你需要一个服务注册中心，告诉你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。如果使用Zookeeper的话，要怎样往上面注册实例，又要怎样获取实例，这些都是要实现的。

6、负载均衡  
如何从多个实例里挑选一个出来，进行调用，这就要用到负载均衡了。负载均衡的策略肯定不只一种，要怎样把策略做成可配置的？又要如何实现这些策略？同样可以参考Dubbo，[Dubbo - 负载均衡][Dubbo -]

7、结果缓存  
每次调用查询接口时都要真的去Server端查询吗？是不是要考虑一下支持缓存？

8、多版本控制  
服务端接口修改了，旧的接口怎么办？

9、异步调用  
客户端调用完接口之后，不想等待服务端返回，想去干点别的事，可以支持不？

10、优雅停机  
服务端要停机了，还没处理完的请求，怎么办？

......

诸如此类的优化点还有很多，这也是为什么实现一个高性能高可用的RPC框架那么难的原因。

当然，我们现在已经有很多很不错的RPC框架可以参考了，我们完全可以借鉴一下前人的智慧。

**后面如果有（dian）机（zan）会（duo）的话**，也将和大家分享一下如何一步一步优化现有的这块RPC代码，把它做成一个小型RPC框架！

# 参考 #

*  一本很棒的分布式书籍：《大型网站系统与Java中间件实践》
 *  [Dubbo 使用文档][Dubbo]
 *  [Dubbo 源码开发手册][Dubbo 1]
 *  [wikipedia - RPC][]
 *  [what-is-restful-rest-vs-rpc][]
 *  [difference-between-rpc-and-rmi.html][]
 *  [what-is-the-difference-between-java-rmi-and-rpc][]
 *  [Dubbo 使用文档][Dubbo 2]
 *  [Dubbo 源码开发手册][Dubbo 3]
 *  一本很棒的分布式书籍：《大型网站系统与Java中间件实践》

本文摘自：https://www.jianshu.com/p/2accc2840a1b

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[Github]: https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhzy38324%2Fsimple-rpc
[Dubbo -]: https://link.jianshu.com/?t=http%3A%2F%2Fdubbo.apache.org%2Fbooks%2Fdubbo-user-book%2Fdemos%2Floadbalance.html
[Dubbo]: https://link.jianshu.com/?t=http%3A%2F%2Fdubbo.apache.org%2Fbooks%2Fdubbo-user-book%2F
[Dubbo 1]: https://link.jianshu.com/?t=http%3A%2F%2Fdubbo.apache.org%2Fbooks%2Fdubbo-dev-book%2F
[wikipedia - RPC]: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FRemote_procedure_call
[what-is-restful-rest-vs-rpc]: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fsites.google.com%2Fsite%2Fwagingguerillasoftware%2Frest-series%2Fwhat-is-restful-rest-vs-rpc
[difference-between-rpc-and-rmi.html]: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Ftechdifferences.com%2Fdifference-between-rpc-and-rmi.html
[what-is-the-difference-between-java-rmi-and-rpc]: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fstackoverflow.com%2Fquestions%2F2728495%2Fwhat-is-the-difference-between-java-rmi-and-rpc
[Dubbo 2]: https://link.jianshu.com?t=http%3A%2F%2Fdubbo.apache.org%2Fbooks%2Fdubbo-user-book%2F
[Dubbo 3]: https://link.jianshu.com?t=http%3A%2F%2Fdubbo.apache.org%2Fbooks%2Fdubbo-dev-book%2F