为什么要有RPC? 

我们最开始开发的时候,一个应用一台机器,将所有功能都写在一起,比如说比较常见的电商场景。

随着我们业务的发展,我们需要提示性能了,我们会怎么做?将不同的业务功能放到线程里来实现异步和提升性能。

但是业务越来越复杂,业务量越来越大,单个应用或者一台机器的资源是肯定背负不起的,这个时候,我们会怎么做?将核心业务抽取出来,作为独立的服务,放到其他服务器上或者形成集群。这个时候就会请出RPC,系统变为分布式的架构。

为什么说千万级流量分布式、微服务架构必备的RPC框架?和LocalCall的代码进行比较,因为引入rpc框架对我们现有的代码影响最小,同时又可以帮我们实现架构上的扩展。现在的开源rpc框架,有什么?dubbo,grpc等等

当服务越来越多,各种rpc之间的调用会越来越复杂,这个时候我们会引入中间件,比如说MQ、缓存,同时架构上整体往微服务去迁移,引入了各种比如容器技术docker,DevOps等等。最终会变为如图所示来应付千万级流量,但是不管怎样,rpc总是会占有一席之地。

什么是RPC?

RPC(Remote Procedure Call ——远程过程调用),它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的技术。

一次完整的RPC同步调用流程:

1)服务消费方(client)以本地调用方式调用客户端存根;

2)什么叫客户端存根?就是远程方法在本地的模拟对象,一样的也有方法名,也有方法参数,client stub接收到调用后负责将方法名、方法的参数等包装,并将包装后的信息通过网络发送到服务端;

3)服务端收到消息后,交给代理存根在服务器的部分后进行解码为实际的方法名和参数

4) server stub根据解码结果调用服务器上本地的实际服务;

5)本地服务执行并将结果返回给server stub;

6)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;

7)client stub接收到消息,并进行解码;

8)服务消费方得到最终结果。

RPC框架的目标就是要中间步骤都封装起来,让我们进行远程方法调用的时候感觉到就像在本地调用一样。

RPC和HTTP

rpc字面意思就是远程过程调用,只是对不同应用间相互调用的一种描述,一种思想。具体怎么调用?实现方式可以是最直接的tcp通信,也可以是http方式,在很多的消息中间件的技术书籍里,甚至还有使用消息中间件来实现RPC调用的,我们知道的dubbo是基于tcp通信的,gRPC是Google公布的开源软件,基于最新的HTTP2.0协议,底层使用到了Netty框架的支持。所以总结来说,rpc和http是完全两个不同层级的东西,他们之间并没有什么可比性。

实现RPC框架

实现RPC框架需要解决的那些问题
代理问题

代理本质上是要解决什么问题?要解决的是被调用的服务本质上是远程的服务,但是调用者不知道也不关心,调用者只要结果,具体的事情由代理的那个对象来负责这件事。既然是远程代理,当然是要用代理模式了。

代理(Proxy)是一种设计模式,即通过代理对象访问目标对象.这样做的好处是:可以在目标对象实现的基础上,增强额外的功能操作,即扩展目标对象的功能。那我们这里额外的功能操作是干什么,通过网络访问远程服务。

jdk的代理有两种实现方式:静态代理和动态代理。

序列化问题

序列化问题在计算机里具体是什么?我们的方法调用,有方法名,方法参数,这些可能是字符串,可能是我们自己定义的java的类,但是在网络上传输或者保存在硬盘的时候,网络或者硬盘并不认得什么字符串或者javabean,它只认得二进制的01串,怎么办?要进行序列化,网络传输后要进行实际调用,就要把二进制的01串变回我们实际的java的类,这个叫反序列化。java里已经为我们提供了相关的机制Serializable。

通信问题

我们在用序列化把东西变成了可以在网络上传输的二进制的01串,但具体如何通过网络传输?使用JDK为我们提供的BIO。

登记的服务实例化

登记的服务有可能在我们的系统中就是一个名字,怎么变成实际执行的对象实例,当然是使用反射机制。

反射机制是什么?

反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性;这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。

反射机制能做什么

反射机制主要提供了以下功能:

•在运行时判断任意一个对象所属的类;

•在运行时构造任意一个类的对象;

•在运行时判断任意一个类所具有的成员变量和方法;

•在运行时调用任意一个对象的方法;

•生成动态代理。

实现后的思考

Dubbo

在Dubbo里:

服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。

服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。

注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。

服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用。

服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

我们的实现和Dubbo的比较可以看到

1、性能欠缺,表现在网络通信机制,序列化机制等等

2、负载均衡、容灾和集群功能很弱

3、服务的注册和发现机制也很差劲

Dubbo和SpringCloud哪个更好

协议上比较:http相对更规范,更标准,更通用,无论哪种语言都支持http协议。如果你是对外开放API,例如开放平台,外部的编程语言多种多样,你无法拒绝对每种语言的支持,相应的,如果采用http,无疑在你实现SDK之前,支持了所有语言,所以,现在开源中间件,基本最先支持的几个协议都包含RESTful。

RPC协议性能要高的多,例如Protobuf、Thrift、Kyro等,(如果算上序列化)吞吐量大概能达到http的二倍。响应时间也更为出色。千万不要小看这点性能损耗,公认的,微服务做的比较好的,例如,netflix、阿里,曾经都传出过为了提升性能而合并服务。

服务全面上比较:当然是springloud更胜一筹,但也就意味着在使用springloud上其实更重量级一点,dubbo目前版本专注于服务治理,使用上更轻量一点。

就国内的热度来说,如果我们看百度指数的查询结果,springloud和dubbo几乎是半斤八两,dubbo相比起来还略胜一筹

总的来说对外开放的服务推荐采用RESTful,内部调用推荐采用RPC方式。当然不能一概而论,还要看具体的业务场景。

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