BIO应用-RPC框架

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。