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RPC原理

Posted on 2015-12-18 11:03  bw_0927  阅读(348)  评论(0)    收藏  举报

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由于各服务部署在不同机器,服务间的调用免不了网络通信过程,服务消费方每调用一个服务都要写一坨网络通信相关的代码,不仅复杂而且极易出错。

如果有一种方式能让我们像调用本地服务一样调用远程服务,而让调用者对网络通信这些细节透明,那么将大大提高生产力,比如服务消费方在执行helloWorldService.sayHello(“test”)时,实质上调用的是远端的服务。这种方式其实就是RPC(Remote Procedure Call Protocol),在各大互联网公司中被广泛使用,如阿里巴巴的hsf、dubbo(开源)、Facebook的thrift(开源)、Google grpc(开源)、Twitter的finagle等。

要让网络通信细节对使用者透明,我们自然需要对通信细节进行封装,我们先看下一个RPC调用的流程:

  • 1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;
  • 2)client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;
  • 3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;
  • 4)server stub收到消息后进行解码;
  • 5)server stub根据解码结果调用本地的服务;
  • 6)本地服务执行并将结果返回给server stub;
  • 7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;
  • 8)client stub接收到消息,并进行解码;
  • 9)服务消费方得到最终结果。

RPC的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,让用户对这些细节透明。

 

1.1 怎么做到透明化远程服务调用?

怎么封装通信细节才能让用户像以本地调用方式调用远程服务呢?对java来说就是使用代理!java代理有两种方式:1) jdk 动态代理;2)字节码生成。尽管字节码生成方式实现的代理更为强大和高效,但代码不易维护,大部分公司实现RPC框架时还是选择动态代理方式。

1.2  怎么对消息进行编码和解码?

1.2.1 确定消息数据结构

上节讲了invoke里需要封装通信细节,而通信的第一步就是要确定客户端和服务端相互通信的消息结构。客户端的请求消息结构一般需要包括以下内容:

1)接口名称

在我们的例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不传,服务端就不知道调用哪个接口了;

2)方法名

一个接口内可能有很多方法,如果不传方法名服务端也就不知道调用哪个方法;

3)参数类型&参数值

参数类型有很多,比如有bool、int、long、double、string、map、list,甚至如struct(class);

以及相应的参数值;

4)超时时间

5)requestID,标识唯一请求id,在下面一节会详细描述requestID的用处。

同理服务端返回的消息结构一般包括以下内容。

1)返回值

2)状态code

3)requestID

1.2.2 序列化

一旦确定了消息的数据结构后,下一步就是要考虑序列化与反序列化了。

什么是序列化?序列化就是将数据结构或对象转换成二进制串的过程,也就是编码的过程。

什么是反序列化?将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。

为什么需要序列化?转换为二进制串后才好进行网络传输嘛!为什么需要反序列化?将二进制转换为对象才好进行后续处理!

现如今序列化的方案越来越多,每种序列化方案都有优点和缺点,它们在设计之初有自己独特的应用场景,那到底选择哪种呢?从RPC的角度上看,主要看三点:1)通用性,比如是否能支持Map等复杂的数据结构;2)性能,包括时间复杂度和空间复杂度,由于RPC框架将会被公司几乎所有服务使用,如果序列化上能节约一点时间,对整个公司的收益都将非常可观,同理如果序列化上能节约一点内存,网络带宽也能省下不少;3)可扩展性,对互联网公司而言,业务变化快,如果序列化协议具有良好的可扩展性,支持自动增加新的业务字段,删除老的字段,而不影响老的服务,这将大大提供系统的健壮性。

目前国内各大互联网公司广泛使用hessian、protobuf、thrift、avro等成熟的序列化解决方案来搭建RPC框架,这些都是久经考验的解决方案。

 

1.3  通信

消息数据结构被序列化为二进制串后,下一步就要进行网络通信了。目前有两种IO通信模型:1)BIO;2)NIO。一般RPC框架需要支持这两种IO模型,原理可参考:《一个故事讲清楚 NIO》

 

2 如何发布自己的服务?

如何让别人使用我们的服务呢?有同学说很简单嘛,告诉使用者服务的IP以及端口就可以了啊。确实是这样,这里问题的关键在于是自动告知还是人肉告知。

人肉告知的方式:如果你发现你的服务一台机器不够,要再添加一台,这个时候就要告诉调用者我现在有两个ip了,你们要轮询调用来实现负载均衡;调用者咬咬牙改了,结果某天一台机器挂了,调用者发现服务有一半不可用,他又只能手动修改代码来删除挂掉那台机器的ip。现实生产环境当然不会使用人肉方式。

有没有一种方法能实现自动告知,即机器的增添、剔除对调用方透明,调用者不再需要写死服务提供方地址?当然可以,现如今zookeeper被广泛用于实现服务自动注册与发现功能!

简单来讲,zookeeper可以充当一个服务注册表(Service Registry),让多个服务提供者形成一个集群,让服务消费者通过服务注册表获取具体的服务访问地址(ip+端口)去访问具体的服务提供者。如下图所示:

具体来说,zookeeper就是个分布式文件系统,每当一个服务提供者部署后都要将自己的服务注册到zookeeper的某一路径上: /{service}/{version}/{ip:port}, 比如我们的HelloWorldService部署到两台机器,那么zookeeper上就会创建两条目录:分别为/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888  /HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.02:16888。

zookeeper提供了“心跳检测”功能,它会定时向各个服务提供者发送一个请求(实际上建立的是一个 socket 长连接),如果长期没有响应,服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”,并将其剔除,比如100.19.20.02这台机器如果宕机了,那么zookeeper上的路径就会只剩/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888。

服务消费者会去监听相应路径(/HelloWorldService/1.0.0),一旦路径上的数据有任务变化(增加或减少),zookeeper都会通知服务消费方服务提供者地址列表已经发生改变,从而进行更新。

更为重要的是zookeeper 与生俱来的容错容灾能力(比如leader选举),可以确保服务注册表的高可用性。