RPC设计的示例分析
这篇文章主要介绍了RPC设计的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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前言
RPC全程远程方法调用，已经在各大小公司被广泛使用，种类也是很多比如：Dubbo，Spring cloud那一套，GRPC，Thrift，可能还有很多公司自研的等等；每个公司都可能根据自己的业务需求，场景选择自己合适的RPC框架；但大体的考察维度无非就这么几个：性能，可扩展性，跨平台，功能性，可监控，使用性；所以我们如果要设计一个RPC框架，可以从这几个角度去考虑。
性能
作为微服务中的核心组件，在一个系统中RPC的调用量往往是很高的，所以性能是一个很重要的考虑点；既然是远程调用，必然牵扯到网络连接，而I/O模型的选择直接影响到性能，网络的长连接短连接，序列化方式也都影响性能；
1.I/O模型
常见的Unix5种I/O模型分别是：阻塞I/O，非阻塞I/O，I/O复用(select,poll,epoll等支持I/O多路复用)，信号驱动I/O，异步I/O；从早期的阻塞I/O方式只能创建大量的线程来保证每个用户互不影响，到现在广泛使用的I/O多路复用模型，再到异步I/O；从select模型到现在主流的epoll模型，性能有了质的升级；当然我们没必要自己去实现，可以直接使用网络通讯框架Netty，Mina等；
2.长连接短连接
短连接表示每次通讯完就关闭连接，而长连接通讯完继续保持连接，这样下次再通讯就不需要重新建立连接了，如果通讯频繁，很明显长连接性能更高；但是长连接需要做一些额外的工作，比如保活处理；另外就是如果客户端太多的话，服务器端是无法支撑的。
3.序列化方式
网络传输中的数据都需要经过序列化和反序列化处理，所以这一块的性能也很重要；常见的序列化包括：json和二进制方式，json常见的如fastjson，jackson等，二进制如protobuf，thrift ，kryo等；这个可以分别从序列化的性能，大小，以及使用方便性考虑；当然稳定性和安全性也需要考虑，比如fastjson频繁爆出安全漏洞；
4.协议
这里主要讲的是应用层协议，RPC一般都会自定义协议，当然也有直接使用现有协议的比如http协议；自定义协议可以自己掌控，协议可以做的很小很精简，当然解码和编码需要自己去实现；如果使用现有的http协议，相对来说整个协议包是比较大的，但是已经是一种规范了，很多东西可以直接拿来用，更加通用；
可扩展性
可扩展性可以从两个角度来看，一个是服务提供方和消费方的负载均衡策略；另一个就是用户可以对框架进行自定义扩展；
1.负载均衡
RPC的两个核心组件服务提供方和消费方，需要提供横向扩展的机制，用以达到更高的负责，比如Spring Cloud、Dubbo提供的注册中心，然后再结合容错机制达到负载均衡的效果，很容易达到横向扩展；
2.SPI机制
一个好的框架是支持用户自定义的，用户根据自己的需求实现自定义扩展；JDK提供了SPI机制，很常见的一个场景就是数据库驱动；另外Dubbo在此基础上提供了更加强大的SPI机制；这种扩展对RPC来说是多方面的，可以是底层的通讯框架扩展，序列化扩展，注册中心扩展，容错机制扩展，协议扩展等等；
跨平台
现在开发语言多种多样，如果能做成跨平台，当然是一大优势，但是可能往往为了跨平台，会在一些地方做权衡让步，当然难度也更大；所以我们在实现一个RPC时需要明确自己的定位，就是针对某一种语言的还是跨平台支持；常见的支持跨平台的RPC框架如GRPC，Thrift；
实现机制可以参考一下，都有自己的一套接口定义语言IDL然后通过不同的代码生成器，生成各种编程语言消费端和服务器端代码，来保证不同语言直接的相关通信。
功能性
作为一个RPC框架，除了最核心的通信模块，序列化模块之外，功能性模块也很重要，往往为开发者节省了大量的时间，开发者可能因为RPC的某个功能而选择用此框架；常见的功能包括：容错机制，负载均衡机制，同步异步调用，结果缓存，路由规则，服务降级，多版本，线程模型等；
1.容错机制
在错综复杂的网络环境中，远程调用失败再正常不过了，容错机制就显得非常有必要了，常见的容错机制比如：失败重试，快速失败，失败直接忽略，并行调用多个服务器只要一个成功即返回等；用户可以根据需求选择自己合适的容错方案；
2.负责均衡
上面提到服务提供方和消费方的可扩展性，消费方面对多个提供方的时候需要有一定的负载均衡策略，来保证系统的稳定性；常见的策略如：随机，轮询，最少活跃调用数，一致性hash等；
3.同步异步调用
常见的同步调用有些场景无法满足需求，比如同时需要调用多个远程方法，而这其中可能有些执行比较慢的；这时候异步调用就显得重要了，可以同时异步发送多个请求，等待时间就是响应最慢的请求；具体可以通过Future，CompletableFuture来实现；
4.结果缓存
缓存一直是性能的不二法宝，某些场景下可能对服务提供方响应的数据实时要求性并不高，这时候如果可以在服务提供端提供结果的缓存机制，那么在性能上是一个很大的提升；可以自己设计一个本地缓存，当然也可以直接整合第三方缓存框架比如ehcache，jcache等；
5.路由规则
服务提供方往往是很多的，用户可能有一些特殊的需求，可以按照自己定义个规则来做路由，比如我们经常做的灰度发布，结合RPC提供的路由规则来实现会很简单；此规则可能是条件表达式，脚本，标签等，我们设计的RPC框架需要有一个给用户定义规则的地方，比如通过注册中心来实时推送，另外还需要相关的引擎来处理规则，比如脚本引擎；
6.服务降级
系统的高可用性原则中，很重要的一条就是降级处理，在一些非核心的功能中，可以在出现超时/故障时或者直接设置为降级服务，给一个统一的响应，这样可以把宝贵的资源留给那些核心的功能；可以参考Dubbo的实现，向注册中心写入动态配置覆盖规则，从而实现实时降级处理；
7.多版本
接口升级时常有的事情，我们可能会为了兼容之前的版本绞尽脑汁，但有时候还是无能为力，这时候多版本就显得很重要了，可以让两个版本同时存在，等到合适的机会在慢慢升级；像dubbo这种服务的维度就是服务名+版本号，所以很好实现多版本；而Spring Cloud维度没有到版本号，可以通过路由规则去实现；
8.线程模型
在系统的高可用原则中，线程隔离是一条重要的原则，为什么要做隔离，可以拿Dubbo及其底层通信框架netty为例，netty作为通信框架本身是有自己的线程模型，如果业务处理线程直接使用底层的通信线程模型，这样就会出现因为业务阻塞而导致通信线程模型阻塞；这时Dubbo提供自己的线程模型就尤为重要，可以做到线程隔离，业务线程不影响通信线程；
当然作为一个RPC框架实现的功能可以很多，这里主要讲一些我们平常用的比较多的功能；
可监控
一个运行稳定的系统，没有一个专门的监控平台是不行的，当然RPC也不例外，常见的比如dubbo的monitor模块，Spring Cloud Admin等；对于一个RPC我们主要监控：服务提供者有哪些，服务消费者有哪些，以及它们的状态，最好还有一些统计功能比如一段时间内的调用量，成功率，失败率，平均响应时间，最大响应时间，最大并发量等等；
使用性
最后说一下，我们设计出来的框架最终还是要给用户使用的，所以用户是否可以方便的使用也是一个很重要的点，某些框架可能就是因为使用繁琐导致最终被弃用；比如注解的方式相比较xml的方式就简单不少；还有比如服务维度来说：dubbo维度是接口，而Spring cloud维度是应用，整体来看Spring cloud使用起来更加方便；当然简单的API，文档以及Demo对开发者来说也是必不可少的；
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