1. 基本的RPC模型
主要介绍RPC是什么,基本的RPC代码,RPC与REST的区别,gRPC的使用
1.1 基本概念
- RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用,简单的理解是一个节点请求另一个节点提供的服务
- 本地过程调用:如果需要将本地student对象的age+1,可以实现一个addAge()方法,将student对象传入,对年龄进行更新之后返回即可,本地方法调用的函数体通过函数指针来指定。
- 远程过程调用:上述操作的过程中,如果addAge()这个方法在服务端,执行函数的函数体在远程机器上,如何告诉机器需要调用这个方法呢?
- 首先客户端需要告诉服务器,需要调用的函数,这里函数和进程ID存在一个映射,客户端远程调用时,需要查一下函数,找到对应的ID,然后执行函数的代码。
- 客户端需要把本地参数传给远程函数,本地调用的过程中,直接压栈即可,但是在远程调用过程中不再同一个内存里,无法直接传递函数的参数,因此需要客户端把参数转换成字节流,传给服务端,然后服务端将字节流转换成自身能读取的格式,是一个序列化和反序列化的过程。
- 数据准备好了之后,如何进行传输?网络传输层需要把调用的ID和序列化后的参数传给服务端,然后把计算好的结果序列化传给客户端,因此TCP层即可完成上述过程,gRPC中采用的是HTTP2协议。
总结一下上述过程:
// Client端
// Student student = Call(ServerAddr, addAge, student)
1. 将这个调用映射为Call ID。
2. 将Call ID,student(params)序列化,以二进制形式打包
3. 把2中得到的数据包发送给ServerAddr,这需要使用网络传输层
4. 等待服务器返回结果
5. 如果服务器调用成功,那么就将结果反序列化,并赋给student,年龄更新// Server端- 在本地维护一个Call ID到函数指针的映射call_id_map,可以用Map<String, Method> callIdMap- 等待客户端请求- 得到一个请求后,将其数据包反序列化,得到Call ID- 通过在callIdMap中查找,得到相应的函数指针- 将student(params)反序列化后,在本地调用addAge()函数,得到结果- 将student结果序列化后通过网络返回给Client
- 在微服务的设计中,一个服务A如果访问另一个Module下的服务B,可以采用HTTP
REST传输数据,并在两个服务之间进行序列化和反序列化操作,服务B把执行结果返回过来。
- 由于HTTP在应用层中完成,整个通信的代价较高,远程过程调用中直接基于TCP进行远程调用,数据传输在传输层TCP层完成,更适合对效率要求比较高的场景,RPC主要依赖于客户端和服务端之间建立Socket链接进行,底层实现比REST更复杂。
1.2 rpc demo
客户端:
public class RPCClient<T> {public static <T> T getRemoteProxyObj(final Class<?> serviceInterface, final InetSocketAddress addr) {// 1.将本地的接口调用转换成JDK的动态代理,在动态代理中实现接口的远程调用return (T) Proxy.newProxyInstance(serviceInterface.getClassLoader(), new Class<?>[]{serviceInterface},new InvocationHandler() {@Overridepublic Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {Socket socket = null;ObjectOutputStream output = null;ObjectInputStream input = null;try{// 2.创建Socket客户端,根据指定地址连接远程服务提供者socket = new Socket();socket.connect(addr);// 3.将远程服务调用所需的接口类、方法名、参数列表等编码后发送给服务提供者output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());output.writeUTF(serviceInterface.getName());output.writeUTF(method.getName());output.writeObject(method.getParameterTypes());output.writeObject(args);// 4.同步阻塞等待服务器返回应答,获取应答后返回input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());return input.readObject();}finally {if (socket != null){socket.close();}if (output != null){output.close();}if (input != null){input.close();}}}});}
}
服务端:
public class ServiceCenter implements Server {private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());private static final HashMap<String, Class> serviceRegistry = new HashMap<String, Class>();private static boolean isRunning = false;private static int port;public ServiceCenter(int port){ServiceCenter.port = port;}@Overridepublic void start() throws IOException {ServerSocket server = new ServerSocket();server.bind(new InetSocketAddress(port));System.out.println("Server Start .....");try{while(true){executor.execute(new ServiceTask(server.accept()));}}finally {server.close();}}@Overridepublic void register(Class serviceInterface, Class impl) {serviceRegistry.put(serviceInterface.getName(), impl);}@Overridepublic boolean isRunning() {return isRunning;}@Overridepublic int getPort() {return port;}@Overridepublic void stop() {isRunning = false;executor.shutdown();}private static class ServiceTask implements Runnable {Socket client = null;public ServiceTask(Socket client) {this.client = client;}@Overridepublic void run() {ObjectInputStream input = null;ObjectOutputStream output = null;try{input = new ObjectInputStream(client.getInputStream());String serviceName = input.readUTF();String methodName = input.readUTF();Class<?>[] parameterTypes = (Class<?>[]) input.readObject();Object[] arguments = (Object[]) input.readObject();Class serviceClass = serviceRegistry.get(serviceName);if(serviceClass == null){throw new ClassNotFoundException(serviceName + "not found!");}Method method = serviceClass.getMethod(methodName, parameterTypes);Object result = method.invoke(serviceClass.newInstance(), arguments);output = new ObjectOutputStream(client.getOutputStream());output.writeObject(result);}catch (Exception e){e.printStackTrace();}finally {if(output!=null){try{output.close();}catch (IOException e){e.printStackTrace();}}if (input != null) {try {input.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}if (client != null) {try {client.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}}
}
public class ServiceProducerImpl implements ServiceProducer{@Overridepublic String sendData(String data) {return "I am service producer!!!, the data is "+ data;}
}
public class RPCTest {public static void main(String[] args) throws IOException {new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {Server serviceServer = new ServiceCenter(8088);serviceServer.register(ServiceProducer.class, ServiceProducerImpl.class);serviceServer.start();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}).start();ServiceProducer service = RPCClient.getRemoteProxyObj(ServiceProducer.class, new InetSocketAddress("localhost", 8088));System.out.println(service.sendData("test"));}
}
1.3 分析
这里客户端只需要知道Server端的接口ServiceProducer即可,服务端在执行的时候,会根据具体实例调用实际的方法ServiceProducerImpl,符合面向对象过程中父类引用指向子类对象。
2. gRPC的使用
2.1. gRPC与REST
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REST通常以业务为导向,将业务对象上执行的操作映射到HTTP动词,格式非常简单,可以使用浏览器进行扩展和传输,通过JSON数据完成客户端和服务端之间的消息通信,直接支持请求/响应方式的通信。不需要中间的代理,简化了系统的架构,不同系统之间只需要对JSON进行解析和序列化即可完成数据的传递。
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但是REST也存在一些弊端,比如只支持请求/响应这种单一的通信方式,对象和字符串之间的序列化操作也会影响消息传递速度,客户端需要通过服务发现的方式,知道服务实例的位置,在单个请求获取多个资源时存在着挑战,而且有时候很难将所有的动作都映射到HTTP动词。
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正是因为REST面临一些问题,因此可以采用gRPC作为一种替代方案,gRPC 是一种基于二进制流的消息协议,可以采用基于Protocol
Buffer的IDL定义grpc
API,这是Google公司用于序列化结构化数据提供的一套语言中立的序列化机制,客户端和服务端使用HTTP/2以Protocol
Buffer格式交换二进制消息。 -
gRPC的优势是,设计复杂更新操作的API非常简单,具有高效紧凑的进程通信机制,在交换大量消息时效率高,远程过程调用和消息传递时可以采用双向的流式消息方式,同时客户端和服务端支持多种语言编写,互操作性强;不过gRPC的缺点是不方便与JavaScript集成,某些防火墙不支持该协议。
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注册中心:当项目中有很多服务时,可以把所有的服务在启动的时候注册到一个注册中心里面,用于维护服务和服务器之间的列表,当注册中心接收到客户端请求时,去找到该服务是否远程可以调用,如果可以调用需要提供服务地址返回给客户端,客户端根据返回的地址和端口,去调用远程服务端的方法,执行完成之后将结果返回给客户端。这样在服务端加新功能的时候,客户端不需要直接感知服务端的方法,服务端将更新之后的结果在注册中心注册即可,而且当修改了服务端某些方法的时候,或者服务降级服务多机部署想实现负载均衡的时候,我们只需要更新注册中心的服务群即可。