带你手写基于 Spring 的可插拔式 RPC 框架（二）整体结构

前言

上一篇文章中我们已经知道了什么是 RPC 框架和为什么要做一个 RPC 框架了，这一章我们来从宏观上分析，怎么来实现一个 RPC 框架，这个框架都有那些模块以及这些模块的作用。

总体设计

在我们的整个框架里比较重要的几个模块：

rpc-procotol: 既然是可插拔是框架，我们需要支持选择底层协议，这部分是通信协议相关的模块。

rpc-spring: 我们的框架是基于 spring 开发的，这个模块是将我们的一些功能和 spring 整合起来，比如自动注入代理 bean，启动服务端 server 等等。

rpc-register: 注册中心模块，负责服务发现和容错。

rpc-monitor: 将注册中心的信息显示在网页上。

rpc-consumer: 消费端模块，用于测试。

rpc-provider: 服务端模块，用于测试。

注册中心模块

对于注册中心来说，可以选择 zookeeper 和 redis，我们只实现了 zookeeper，redis 希望有能力的同学可以在 github 上完善。

我们在使用 RPC 框架时，服务提供者和服务消费者都需要把自己注册进去，服务消费者可以将服务提供者的信息缓存到本地，通过注册节点删除的回调方法来去掉不可用的服务。

注册中心代理了我们写 http 请求时手动写地址的功能，帮我们自动找到可用的服务。
网络协议模块

服务消费端需要使用接口代理类的 invoke 方法将请求发给服务提供者的 RPC server(双方已经建立好了连接)，RPC server 在死循环中一直等待接受请求，收到请求后调用本地的接口实现类进行处理，最后返回结

果给服务调用端，这样就完成了一个 RPC 服务调用的过程。

RPC 底层网络通信协议包括三个实现，netty 实现的客户端和服务端，http + Tomcat 实现的客户端和服务端，最后时 Socket 实现的客户端和服务端(性能比较低，编程练习使用)。
整合 Spring 模块

我们整个框架是和 Spring 整合在一起的，我们在 Spring 中自定义的一些注解（类似与 Dubbo），自动为接口成代理类并注入到了 Spring 容器中，在代码中使用 @Autowired 自动注入即可使用。RPC server 的启动也要依靠 Spring 来帮我们完成。
监控模块

通过这个模块可以查看所有服务的状态以及接口调用的相关信息。
测试模块

rpc-provider 和 rpc-consumer 都是测试类，方便于我们对代码进行测试。

效果展示

我们先提前来看看最后最后的效果，首先说明，性能表现测试根据不同的机器和不同的网络环境可能会有所不同，下面的测试结果是基于我自己的机器的。我的电脑最多起 2000 个并发线程，多了就 OOM 了，在公司的电脑尝试过起 10000 个并发线程，没有任何问题，下面看 2000 个并发线程的表现。

测试类

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("rpc.xml");

		//并行度10000

		int parallel = 2000;

		//开始计时

		long a1 = System.currentTimeMillis();

		CountDownLatch signal = new CountDownLatch(1);

		CountDownLatch finish = new CountDownLatch(parallel);

		for (int index = 0; index < parallel; index++) {

			CalcParallelRequestThread client = new CalcParallelRequestThread(signal, finish, index,applicationContext);

			new Thread(client).start();

		}

		//n个并发线程瞬间发起请求操作

		signal.countDown();

		finish.await();

		long a2 = System.currentTimeMillis();

		String tip = String.format("RPC调用总共耗时: [%s] 毫秒", a2 - a1);

		System.out.println(tip);

	}

2000 并发 1秒多，还是比较快的。感兴趣的可以试试在自己的电脑起 1w 或者 10w 加线程测试一下。