远程过程调用RPC简介

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-01-13 12:47 292阅读 0赞

**RPC(Remote Procedure Call,** **远程过程调用)****：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**：

(1). 应用级的服务框架：阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud。

(2). 远程通信协议：RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。

(3). 通信框架：MINA和Netty。

目前流行的开源RPC框架主要有阿里巴巴的Dubbo、Facebook的Thrift、Google的gRPC、Twitter的Finagle等。

**RPC****框架的重要组成**：

(1). 客户端(Client)：服务调用方。

(2). 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。

(3). 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。

(4). 服务端(Server)：服务的真正提供者。

(5). Network Service：底层传输，可以是TCP或HTTP。

**一次RPC****调用流程如下**：

(1). 服务消费者(Client客户端)通过本地调用的方式调用服务。

(2). 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。

(3). 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。

(4). 服务端存根(Server Stub)收到消息后进行解码(反序列化操作)。

(5). 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

(6). 服务端(Server)本地服务业务处理。

(7). 处理结果返回给服务端存根(Server Stub)。

(8). 服务端存根(Server Stub)序列化结果。

(9). 服务端存根(Server Stub)将结果通过网络发送至消费方。

(10). 客户端存根(Client Stub)接收到消息，并进行解码(反序列化)。

(11). 服务消费方得到最终结果。

**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。

**RPC****的核心并不在于使用什么协议。RPC****的目的是让你在本地调用远程的方法，而对你来说这个调用是透明的，你并不知道这个调用的方法是部署哪里。通过RPC****能解耦服务**，这才是使用RPC的真正目的。RPC的原理主要用到了动态代理模式，至于HTTP协议，只是传输协议而已。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。

**简单的说，RPC****就是从一台机器(****客户端)****上通过参数传递的方式调用另一台机器(****服务器)****上的一个函数或方法(****可以统称为服务)****并得到返回的结果**。RPC会隐藏底层的通讯细节(不需要直接处理Socket通讯或Http通讯)，RPC 是一个请求响应模型。客户端发起请求，服务器返回响应(类似于Http的工作方式)，**RPC****在使用形式上像调用本地函数(****或方法)****一样去调用远程的函数(****或方法)**。

**RPC****采用客户机/****服务器模式**：请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。

RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需用通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据，执行过程如下图所示，无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯。由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用时需要使用RPC。

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进程间通信(IPC，Inter-Process Communication)，指至少两个进程或线程间传送数据或信号的一些技术或方法。进程是计算机系统分配资源的最小单位。每个进程都有自己的一部分独立的系统资源，彼此是隔离的。为了能使不同的进程互相访问资源并进行协调工作，才有了进程间通信。这些进程可以运行在同一计算机上或网络连接的不同计算机上。进程间通信技术包括消息传递、同步、共享内存和远程过程调用。IPC是一种标准的Unix通信机制。有两种类型的进程间通信(IPC)：

(1). 本地过程调用(LPC)：用在多任务操作系统中，使得同时运行的任务能互相会话。这些任务共享内存空间使任务同步和互相发送信息。

(2). 远程过程调用(RPC)：RPC类似于LPC，只是在网上工作。

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)：

(1). 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。

(2). 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。

(3). 安全性：没有暴露资源操作。

(4). 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。

注：以上内容均来自网络整理，主要参考：

1. [https://mp.weixin.qq.com/s/UYL8yD9lusl3ELPSiIDk\_A][https_mp.weixin.qq.com_s_UYL8yD9lusl3ELPSiIDk_A]

2. [https://www.zhihu.com/question/25536695][https_www.zhihu.com_question_25536695]

3. [https://www.jianshu.com/p/b0343bfd216e][https_www.jianshu.com_p_b0343bfd216e]

4. [https://www.cs.rutgers.edu/~pxk/417/notes/03-rpc.html][https_www.cs.rutgers.edu_pxk_417_notes_03-rpc.html]

以下是使用python3实现的简单的客户端、服务器简单测试代码：

test\_server\_1.py内容如下：

from xmlrpc.server import SimpleXMLRPCServer
    
    class MyFuncs:
    	def add(self, a, b):
    		return a + b
    
    if __name__ == "__main__":
    	s = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000))
    	s.register_instance(MyFuncs())
    	print("server is online ...")
    	s.serve_forever()

test\_client\_1.py内容如下：

import xmlrpc.client
    
    s = xmlrpc.client.ServerProxy("http://localhost:8000")
    print("sum:", s.add(2, 3))

执行结果如下：

![20190616164350253.png][]

![20190616164405471.png][]

**GitHub**：[https://github.com/fengbingchun/Python\_Test][https_github.com_fengbingchun_Python_Test]

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[https_mp.weixin.qq.com_s_UYL8yD9lusl3ELPSiIDk_A]: https://mp.weixin.qq.com/s/UYL8yD9lusl3ELPSiIDk_A
[https_www.zhihu.com_question_25536695]: https://www.zhihu.com/question/25536695
[https_www.jianshu.com_p_b0343bfd216e]: https://www.jianshu.com/p/b0343bfd216e
[https_www.cs.rutgers.edu_pxk_417_notes_03-rpc.html]: https://www.cs.rutgers.edu/~pxk/417/notes/03-rpc.html
[20190616164350253.png]: /images/20220113/e92a4d092e154b3bad4d4ae0b964c952.png
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[https_github.com_fengbingchun_Python_Test]: https://github.com/fengbingchun/Python_Test