RPC的實(shí)現(xiàn)原理

正如上一講所說(shuō)，RPC主要是為了解決的兩個(gè)問(wèn)題：

• 解決分布式系統(tǒng)中，服務(wù)之間的調(diào)用問(wèn)題。
• 遠(yuǎn)程調(diào)用時(shí)，要能夠像本地調(diào)用一樣方便，讓調(diào)用者感知不到遠(yuǎn)程調(diào)用的邏輯。

還是以計(jì)算器Calculator為例，如果實(shí)現(xiàn)類(lèi)CalculatorImpl是放在本地的，那么直接調(diào)用即可：

現(xiàn)在系統(tǒng)變成分布式了，CalculatorImpl和調(diào)用方不在同一個(gè)地址空間，那么就必須要進(jìn)行遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用：

那么如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用，也就是RPC呢，一個(gè)完整的RPC流程，可以用下面這張圖來(lái)描述：

其中左邊的Client，對(duì)應(yīng)的就是前面的Service A，而右邊的Server，對(duì)應(yīng)的則是Service B。 下面一步一步詳細(xì)解釋一下。

1. Service A的應(yīng)用層代碼中，調(diào)用了Calculator的一個(gè)實(shí)現(xiàn)類(lèi)的add方法，希望執(zhí)行一個(gè)加法運(yùn)算；
2. 這個(gè)Calculator實(shí)現(xiàn)類(lèi)，內(nèi)部并不是直接實(shí)現(xiàn)計(jì)算器的加減乘除邏輯，而是通過(guò)遠(yuǎn)程調(diào)用Service B的RPC接口，來(lái)獲取運(yùn)算結(jié)果，因此稱(chēng)之為Stub；
3. Stub怎么和Service B建立遠(yuǎn)程通訊呢？這時(shí)候就要用到遠(yuǎn)程通訊工具了，也就是圖中的Run-time Library，這個(gè)工具將幫你實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通訊的功能，比如JAVA的Socket，就是這樣一個(gè)庫(kù)，當(dāng)然，你也可以用基于Http協(xié)議的HttpClient，或者其他通訊工具類(lèi)，都可以，RPC并沒(méi)有規(guī)定說(shuō)你要用何種協(xié)議進(jìn)行通訊；
4. Stub通過(guò)調(diào)用通訊工具提供的方法，和Service B建立起了通訊，然后將請(qǐng)求數(shù)據(jù)發(fā)給Service B。需要注意的是，由于底層的網(wǎng)絡(luò)通訊是基于二進(jìn)制格式的，因此這里Stub傳給通訊工具類(lèi)的數(shù)據(jù)也必須是二進(jìn)制，比如calculator.add(1,2)，你必須把參數(shù)值1和2放到一個(gè)Request對(duì)象里頭（這個(gè)Request對(duì)象當(dāng)然不只這些信息，還包括要調(diào)用哪個(gè)服務(wù)的哪個(gè)RPC接口等其他信息），然后序列化為二進(jìn)制，再傳給通訊工具類(lèi)，這一點(diǎn)也將在下面的代碼實(shí)現(xiàn)中體現(xiàn)；
5. 二進(jìn)制的數(shù)據(jù)傳到Service B這一邊了，Service B當(dāng)然也有自己的通訊工具，通過(guò)這個(gè)通訊工具接收二進(jìn)制的請(qǐng)求；
6. 既然數(shù)據(jù)是二進(jìn)制的，那么自然要進(jìn)行反序列化了，將二進(jìn)制的數(shù)據(jù)反序列化為請(qǐng)求對(duì)象，然后將這個(gè)請(qǐng)求對(duì)象交給Service B的Stub處理；
7. 和之前的Service A的Stub一樣，這里的Stub也同樣是個(gè)“假玩意”，它所負(fù)責(zé)的，只是去解析請(qǐng)求對(duì)象，知道調(diào)用方要調(diào)的是哪個(gè)RPC接口，傳進(jìn)來(lái)的參數(shù)又是什么，然后再把這些參數(shù)傳給對(duì)應(yīng)的RPC接口，也就是Calculator的實(shí)際實(shí)現(xiàn)類(lèi)去執(zhí)行。很明顯，如果是Java，那這里肯定用到了反射。
8. RPC接口執(zhí)行完畢，返回執(zhí)行結(jié)果，現(xiàn)在輪到Service B要把數(shù)據(jù)發(fā)給Service A了，怎么發(fā)？一樣的道理，一樣的流程，只是現(xiàn)在Service B變成了Client，Service A變成了Server而已：Service B反序列化執(zhí)行結(jié)果->傳輸給Service A->Service A反序列化執(zhí)行結(jié)果 -> 將結(jié)果返回給Application，完畢。

理論的講完了，是時(shí)候把理論變成實(shí)踐了。

把理論變成實(shí)踐

本文的示例代碼，可到Github下載。

首先是Client端的應(yīng)用層怎么發(fā)起RPC，ComsumerApp：

public class ComsumerApp {
    public static void main(String[] args) {
        Calculator calculator = new CalculatorRemoteImpl();
        int result = calculator.add(1, 2);
    }
}

通過(guò)一個(gè)CalculatorRemoteImpl，我們把RPC的邏輯封裝進(jìn)去了，客戶(hù)端調(diào)用時(shí)感知不到遠(yuǎn)程調(diào)用的麻煩。下面再來(lái)看看CalculatorRemoteImpl，代碼有些多，但是其實(shí)就是把上面的2、3、4幾個(gè)步驟用代碼實(shí)現(xiàn)了而已，CalculatorRemoteImpl：

public class CalculatorRemoteImpl implements Calculator {
    public int add(int a, int b) {
        List<String> addressList = lookupProviders("Calculator.add");
        String address = chooseTarget(addressList);
        try {
            Socket socket = new Socket(address, PORT);

            // 將請(qǐng)求序列化
            CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = generateRequest(a, b);
            ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());

            // 將請(qǐng)求發(fā)給服務(wù)提供方
            objectOutputStream.writeObject(calculateRpcRequest);

            // 將響應(yīng)體反序列化
            ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
            Object response = objectInputStream.readObject();

            if (response instanceof Integer) {
                return (Integer) response;
            } else {
                throw new InternalError();
            }

        } catch (Exception e) {
            log.error("fail", e);
            throw new InternalError();
        }
    }
}

add方法的前面兩行，lookupProviders和chooseTarget，可能大家會(huì)覺(jué)得不明覺(jué)厲。

分布式應(yīng)用下，一個(gè)服務(wù)可能有多個(gè)實(shí)例，比如Service B，可能有ip地址為198.168.1.11和198.168.1.13兩個(gè)實(shí)例，lookupProviders，其實(shí)就是在尋找要調(diào)用的服務(wù)的實(shí)例列表。在分布式應(yīng)用下，通常會(huì)有一個(gè)服務(wù)注冊(cè)中心，來(lái)提供查詢(xún)實(shí)例列表的功能。

查到實(shí)例列表之后要調(diào)用哪一個(gè)實(shí)例呢，只時(shí)候就需要chooseTarget了，其實(shí)內(nèi)部就是一個(gè)負(fù)載均衡策略。

由于我們這里只是想實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的RPC，所以暫時(shí)不考慮服務(wù)注冊(cè)中心和負(fù)載均衡，因此代碼里寫(xiě)死了返回ip地址為127.0.0.1。

代碼繼續(xù)往下走，我們這里用到了Socket來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程通訊，同時(shí)利用ObjectOutputStream的writeObject和ObjectInputStream的readObject，來(lái)實(shí)現(xiàn)序列化和反序列化。

最后再來(lái)看看Server端的實(shí)現(xiàn)，和Client端非常類(lèi)似，ProviderApp：

public class ProviderApp {
    private Calculator calculator = new CalculatorImpl();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        new ProviderApp().run();
    }

    private void run() throws IOException {
        ServerSocket listener = new ServerSocket(9090);
        try {
            while (true) {
                Socket socket = listener.accept();
                try {
                    // 將請(qǐng)求反序列化
                    ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
                    Object object = objectInputStream.readObject();

                    log.info("request is {}", object);

                    // 調(diào)用服務(wù)
                    int result = 0;
                    if (object instanceof CalculateRpcRequest) {
                        CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = (CalculateRpcRequest) object;
                        if ("add".equals(calculateRpcRequest.getMethod())) {
                            result = calculator.add(calculateRpcRequest.getA(), calculateRpcRequest.getB());
                        } else {
                            throw new UnsupportedOperationException();
                        }
                    }

                    // 返回結(jié)果
                    ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
                    objectOutputStream.writeObject(new Integer(result));
                } catch (Exception e) {
                    log.error("fail", e);
                } finally {
                    socket.close();
                }
            }
        } finally {
            listener.close();
        }
    }

}

Server端主要是通過(guò)ServerSocket的accept方法，來(lái)接收Client端的請(qǐng)求，接著就是反序列化請(qǐng)求->執(zhí)行->序列化執(zhí)行結(jié)果，最后將二進(jìn)制格式的執(zhí)行結(jié)果返回給Client。

就這樣我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)陋而又詳細(xì)的RPC。 說(shuō)它簡(jiǎn)陋，是因?yàn)檫@個(gè)實(shí)現(xiàn)確實(shí)比較挫，在下一小節(jié)會(huì)說(shuō)它為什么挫。 說(shuō)它詳細(xì)，是因?yàn)樗徊揭徊降难菔玖艘粋€(gè)RPC的執(zhí)行流程，方便大家了解RPC的內(nèi)部機(jī)制。

為什么說(shuō)這個(gè)RPC實(shí)現(xiàn)很挫

這個(gè)RPC實(shí)現(xiàn)只是為了給大家演示一下RPC的原理，要是想放到生產(chǎn)環(huán)境去用，那是絕對(duì)不行的。

1、缺乏通用性 我通過(guò)給Calculator接口寫(xiě)了一個(gè)CalculatorRemoteImpl，來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算器的遠(yuǎn)程調(diào)用，下一次要是有別的接口需要遠(yuǎn)程調(diào)用，是不是又得再寫(xiě)對(duì)應(yīng)的遠(yuǎn)程調(diào)用實(shí)現(xiàn)類(lèi)？這肯定是很不方便的。

那該如何解決呢？先來(lái)看看使用Dubbo時(shí)是如何實(shí)現(xiàn)RPC調(diào)用的：

@Reference
private Calculator calculator;

...

calculator.add(1,2);

...

Dubbo通過(guò)和Spring的集成，在Spring容器初始化的時(shí)候，如果掃描到對(duì)象加了@Reference注解，那么就給這個(gè)對(duì)象生成一個(gè)代理對(duì)象，這個(gè)代理對(duì)象會(huì)負(fù)責(zé)遠(yuǎn)程通訊，然后將代理對(duì)象放進(jìn)容器中。所以代碼運(yùn)行期用到的calculator就是那個(gè)代理對(duì)象了。

我們可以先不和Spring集成，也就是先不采用依賴(lài)注入，但是我們要做到像Dubbo一樣，無(wú)需自己手動(dòng)寫(xiě)代理對(duì)象，怎么做呢？那自然是要求所有的遠(yuǎn)程調(diào)用都遵循一套模板，把遠(yuǎn)程調(diào)用的信息放到一個(gè)RpcRequest對(duì)象里面，發(fā)給Server端，Server端解析之后就知道你要調(diào)用的是哪個(gè)RPC接口、以及入?yún)⑹鞘裁搭?lèi)型、入?yún)⒌闹涤质鞘裁?/strong>，就像Dubbo的RpcInvocation：

public class RpcInvocation implements Invocation, Serializable {

    private static final long serialVersionUID = -4355285085441097045L;

    private String methodName;

    private Class<?>[] parameterTypes;

    private Object[] arguments;

    private Map<String, String> attachments;

    private transient Invoker<?> invoker;