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： ~~~java @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： ~~~text /queryOrder?orderId=123 ~~~ 用Restful风格呢？ ~~~text Get /order?orderId=123 ~~~ 再精炼一点，甚至可以这样： ~~~text Get /order/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](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//dubbo.apache.org/books/dubbo-user-book/references/protocol/rmi.html) ## 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。 ***** ***** . ## **二，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：  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：  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：  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。 ## **三，把理论变成实践** > *本文的示例代码，可到[Github](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/hzy38324/simple-rpc)下载。* 首先是Client端的应用层怎么发起RPC，ComsumerApp： ~~~java 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： ~~~java 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： ~~~java 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： ~~~java @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： ~~~java 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](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//dubbo.apache.org/books/dubbo-user-book/demos/loadbalance.html) 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！