grpc与rpcx的区别

news2024/12/26 22:12:45

      • 什么是微服务?
      • rpc架构的主要区别
      • rpcx与grpc的区别
        • rpcx:
        • grpc:
          • 为什么grpc要使用http2,为什么不适应http1或者http3?
          • 为什么grpc要使用proto而不是json或者其他数据格式?
      • 为什么rpcx快,快多少?
        • rpcx的具体性能指标与grpc比较:

什么是微服务?

整体功能通过多个程序实现,每个程序只关心特定的业务.

优点:

简化功能: 单个服务之需要关心部分业务,实现起来更容易

更灵活: 不同服务间互不影响,可以使用不同的语言与技术栈,以及交给不同的成员/团队实现,便于团队合作/外包

隔离: 部分服务出问题不影响其他服务的功能

拓展: 更容易针对借口的实际压力情况进行横向拓展.

rpc架构的主要区别

rpc架构的核心功能实际上是实现远程调用服务方法调用,客户端能像调用本地方法一样调用服务端和方法

那么核心问题就是如何实现接口的远程调用,选择什么网络协议,数据格式,这些决定了rpc架构是否跨语言,以及性能如何

可以写一个简单的rpc服务的demo去了解rpc是如何工作的

下面是一个很粗糙的demo;使用tcp进行通信,json进行编码的demo

public.go

package public
//公共的方法与类
import (
	"bytes"
	"encoding/binary"
)

func Encode(data []byte) []byte {
	l := len(data)
	lBytes := IntToBytes(l)
	return append(lBytes, data...)
}

func IntToBytes(n int) []byte {
	data := int64(n)
	bytebuf := bytes.NewBuffer([]byte{})
	binary.Write(bytebuf, binary.BigEndian, data)
	return bytebuf.Bytes()
}

func BytesToInt(bys []byte) int {
	bytebuff := bytes.NewBuffer(bys)
	var data int64
	binary.Read(bytebuff, binary.BigEndian, &data)
	return int(data)
}

type ReqData struct {
	ServerName string
	Tag        string //标记哪个线程调用的服务,返回的时候带上可以将数据传输到对应的县城
	Data       []byte
}
type RspData struct {
	Tag  string //标记哪个线程调用的服务,返回的时候带上可以将数据传输到对应的县城
	Data []byte
}

type AddReq struct {
	NumA int
	NumB int
}

type AddRsp struct {
	Sum int
}

server.go

package main

import (
	"bufio"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"net"
	"rpc_demo/public"
)

type Server struct{}

func (s *Server) Add(a *public.AddReq) *public.AddRsp {
	return &public.AddRsp{Sum: a.NumA + a.NumB}
}

// 服务调用
// 服务名+方法名
// 封装对应的服务调用过程:根据方法名解析数据,并调用对应的方法
// 数据打包返回
// 这里做简化板手写处理:1. 没有实现自动化的服务方法注册;2. 我暂定使用uuid进行标识请求,以便于客户端可以将数据读取到对应的请求线程上,但事实上uuid过长,应该使用更为简单的标识方式
func serve(conn net.Conn) {
	defer conn.Close()
	reader := bufio.NewReader(conn)
	for {
		//解析长度
		lBytes := make([]byte, 8)
		_, err := reader.Read(lBytes[:])
		if err != nil {
			fmt.Printf("数据读取失败%v\n", err)
			return
		}
		l := public.BytesToInt(lBytes)
		reqBytes := make([]byte, l)
		_, err = reader.Read(reqBytes)
		if err != nil {
			fmt.Printf("数据读取失败%v\n", err)
			return
		}

		go func(reqData []byte) {
			req := new(public.ReqData)
			err = json.Unmarshal(reqData, req)
			if err != nil {
				fmt.Printf("json 解析失败%v\n", err)
				return
			}
			//解析处理(这里只注册了一个服务接口)
			switch req.ServerName {
			case "Server.Add":
				s := &Server{}
				data := new(public.AddReq)
				err := json.Unmarshal(req.Data, data)
				if err != nil {
					fmt.Printf("json 解析失败%v\n", err)
					return
				}
				rsp := s.Add(data)
				result, err := json.Marshal(rsp)
				if err != nil {
					fmt.Printf("数据编码失败%v\n", err)
					return
				}

				rspBytes, err := json.Marshal(&public.RspData{Tag: req.Tag, Data: result})
				if err != nil {
					fmt.Printf("数据编码失败%v\n", err)
					return
				}
				rspData := append(public.IntToBytes(len(rspBytes)), rspBytes...)
				conn.Write(rspData)
			default:
				conn.Write([]byte("该方法没有注册"))
			}

		}(reqBytes)
	}

}

func main() {
	listen, err := net.Listen("tcp", "127.0.0.1:9999")
	if err != nil {
		fmt.Println("Listen() failed, err: ", err)
		return
	}
	for {
		conn, err := listen.Accept() // 监听客户端的连接请求
		if err != nil {
			fmt.Println("Accept() failed, err: ", err)
			continue
		}
		go serve(conn) // 启动一个goroutine来处理客户端的连接请求
	}
}

client.go

package main

import (
	"bufio"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"net"
	"rpc_demo/public"
	"time"

	"github.com/google/uuid"
)

type Client struct{ Conn net.Conn }

func NewClient() *Client {
	conn, err := net.Dial("tcp", "127.0.0.1:9999")
	if err != nil {
		fmt.Println("err : ", err)
		return nil
	}
	return &Client{Conn: conn}
}

// 每次调用都生成单独的uuid,并作为key,请求后select uuid对应的chan,直到有数据,读取数据,关闭通道,清除对应的map记录
var M map[string]chan ([]byte)

// 启动客户端连接服务端并解析数据
func (c *Client) Run() {

	defer c.Conn.Close() // 关闭TCP连接

	reader := bufio.NewReader(c.Conn)
	for {
		lBytes := make([]byte, 8)
		_, err := reader.Read(lBytes[:])
		if err != nil {
			fmt.Printf("数据读取失败")
			return
		}
		l := public.BytesToInt(lBytes)
		reqBytes := make([]byte, l)
		_, err = reader.Read(reqBytes)
		if err != nil {
			fmt.Printf("数据读取失败")
			return
		}

		//解析数据体并写入对应的chan
		go func(data []byte) {
			rspData := new(public.RspData)
			err := json.Unmarshal(data, rspData)
			if err != nil {
				fmt.Printf("数据解析失败")
				return
			}
			M[rspData.Tag] <- rspData.Data
		}(reqBytes)
	}
}

// 我这边就不封装自动call了,直接手动call
func (c *Client) Call(serverAndfunc string, data []byte) []byte {
	//生成uuid
	tag := uuid.New().String()
	reqData := &public.ReqData{ServerName: serverAndfunc, Tag: tag, Data: data}
	r, err := json.Marshal(reqData)
	if err != nil {
		fmt.Println("编码错误")
		return nil
	}
	Ch := make(chan []byte)
	defer close(Ch)
	defer delete(M, tag)
	M[tag] = Ch
	c.Conn.Write(append(public.IntToBytes(len(r)), r...))
	return <-Ch
}

func main() {
	// 初始化map
	M = make(map[string]chan []byte)
	//建立tcp连接服务端
	client := NewClient()
	// 启动处理
	go client.Run()

	//模拟调用call方法
	req1 := &public.AddReq{
		NumA: 1,
		NumB: 2,
	}
	reqdata1, err := json.Marshal(req1)
	if err != nil {
		fmt.Println("编码错误")
		return
	}
	req2 := &public.AddReq{
		NumA: 2,
		NumB: 2,
	}
	reqdata2, err := json.Marshal(req2)
	if err != nil {
		fmt.Println("编码错误")
		return
	}
	//模拟多线程调用服务端
	go fmt.Printf("线程1调用结果:%s\n", string(client.Call("Server.Add", reqdata1)))
	go fmt.Printf("线程2调用结果:%s\n", string(client.Call("Server.Add", reqdata2)))
	time.Sleep(10 * time.Second)
}

client运行结果:

线程1调用结果:{"Sum":3}
线程2调用结果:{"Sum":4}
  • 当然这只是最简单的demo,模拟了使用tcp进行rpc远程调用,
  • 是否跨语言就在于双方时候都支持相同时协议与数据格式,比如使用了tcp的通信协议,那么只要支持tcp的的语言就可以使用打包成相同的数据结构就可以被服务端解析,而那些跨语言的rpc(比如grpc)在这方面做得更好,他们隐式的生成了接口代码,你不需要知道他是如何编码与解码的.可以直接使用,这对使用者是非常友好的.

rpcx与grpc的区别

rpcx:
  • 通信协议: 支持tcp,http,quic,kcp
  • 数据格式: 支持json,proto等多种解码器
  • 服务发现。支持 peer2peer、configured peers、zookeeper、etcd、consul 和 mDNS。
  • 其他: 多功能支持 https://github.com/smallnest/rpcx?tab=readme-ov-file
  • 性能优越
grpc:
  • 通信协议:http2
  • 数据格式: proto
  • 服务发现: 支持etcd等多种组件.
  • 其他:https://www.cnblogs.com/leijiangtao/p/4453914.html
  • 自动生成photo文件规范,节省开发时间,方便快捷的部署微服务,跨语言开发等多种优势
为什么grpc要使用http2,为什么不适应http1或者http3?
  1. http1是一次请求一次响应的形式,要等上一次请求完成才能下一次请求,效率太低;而http2:每个请求都是一个双向流,一个连接可以包含多个流,等于是同时发起多个请求,效率更高
  2. 当时,http3技术不成熟,并且http3相对来讲比较复杂.并且http2对于grpc来讲已经够用了.
为什么grpc要使用proto而不是json或者其他数据格式?
  1. proto格式只包含数据,即T-(L)-V（TAG-LENGTH-VALUE）方式编码,没有额外不用的:与{,不像json那样包含字段名+数据的格式,数据结构更紧凑.数据体更小,传输的性能更好
  2. grpc作为一个跨语言的rpc架构,指定特定的数据类型可以更好的对接不同语言的接口

参考: https://segmentfault.com/a/1190000039158535

为什么rpcx快,快多少?

我翻阅了许多博客,他们都没有讲清楚为什么rpcx快.大多数都是在将rpcx与其他的比如grpc,阿里的Dubbo进行性能测试对比

rpcx的作者想做一个性能强大,服务治理的golang的rpc框架来补充golang rpc框架的空缺(虽然grpc与一些rpc架构开始支持go,但是他们都是走跨语言路线的.)

rpcx作者的发展历程介绍到开始的rpcx就是对标准库的rpc进行的封装,rpc标准库就是一个性能非常优秀的库;客户度通过tcp连接和服务器通讯，协议分为header和payload两部分，header很简单，包括服务名、方法和seq，payload包括序列化的数据。简单的数据格式,高效的网络通信使得他的性能非常的优秀.

rpcx开始的版本就是根据标准库进行封装的,封装了服务发现,各种fail处理以及丰富的路由支持.所以rpcx事实上继承了标准rpc库的性能优势,并且在后期重构了代码并且提供了更加丰富的功能.

参考: rpcx简史

rpcx的具体性能指标与grpc比较:
  1. 模拟0ms处理时间
客户端并发数50020005000
测试指标吞吐量(call/s)平均延迟(ms)p99延迟(ms)吞吐量(call/s)平均延迟(ms)
rpcx20万2520万
grpc14万2514万
  1. 模拟10ms处理时间
客户端并发数50020005000
测试指标吞吐量(call/s)平均延迟(ms)p99延迟(ms)吞吐量(call/s)平均延迟(ms)
rpcx5万102515万20
grpc5万10259万30
  1. 模拟30ms处理时间
客户端并发数50020005000
测试指标吞吐量(call/s)平均延迟(ms)p99延迟(ms)吞吐量(call/s)平均延迟(ms)
rpcx1.8万10257万30
grpc1.8万10256万20

参考:rpcx- GitHub

总结: 在并发数量增加的情况下,rpcx相比grpc的吞吐量与与p99延迟(处理99%请求的平均延迟)要更加优秀.

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